基于BP神经网络的汽车外观设计评价方法
CSTR:
作者:
作者单位:

1.同济大学 汽车学院,上海 201804;2.上汽大众汽车有限公司 设计部,上海 201804

作者简介:

李彦龙(1974—),男,副教授,工学博士,主要研究方向为汽车造型设计、汽车造型策略和汽车造型与空气动力学. E-mail: mail_dragon@tongji.edu.cn

通讯作者:

蔡 谦(1972—),男,高级工程师,硕士生,主要研究方向为汽车造型设计、汽车造型策略和汽车造型管理. E-mail: caiqian@csvw.com

中图分类号:

TB472


An Evaluation Method of Vehicle Exterior Design Based on BP Neural Network
Author:
Affiliation:

1.School of Automotive Studies, Tongji University, Shanghai 201804, China;2.Design Department, SAIC Volkswagen Automotive Co., Ltd., Shanghai 201804, China

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    摘要:

    为了对汽车外观设计进行相对客观的评价,在分析人工神经网络原理的基础上提出了应用BP神经网络评价汽车外观设计的方法。根据BP神经网络具有自学习、自组织、自适应和非线性动态处理等优点,建立了汽车外观设计BP神经网络评价模型,选择20款汽车外观作为学习样本、8款汽车外观作为检验样本,利用MATLAB软件进行了BP网络的实例训练和验证。实验结果表明,BP神经网络模型可以较准确地对汽车外观设计进行评价。

    Abstract:

    In order to evaluate the exterior design of vehicles in a relatively objective way, the method of using BP neural network is proposed to evaluate vehicle exterior design after analyzing theory of artificial neural network. Based on the advantages of BP neural network such as self-learning, self-organization, self-adaption and nonlinear dynamic processing, a BP neural network evaluation model for vehicle exterior design was established. Twenty vehicle samples were selected as learning samples, and eight vehicle samples were used as test samples. The training and verification of the example of BP network were conducted using MATLAB software. The simulation results show that BP neural network is an efficient and accurate method to evaluate vehicle exterior design.

    表 6 3层BP神经网络不同隐含层神经元数的训练误差Table 6
    表 3 神经网络模型输入层数据(部分)Table 3
    表 5 检验样本总体得分的原始数据及其归一化数据Table 5
    表 1 汽车外观的18个评价指标Table 1
    表 8 神经网络训练结果Table 8
    图1 3层神经网络的多指标综合评价模型Fig.1 Multi-index comprehensive evaluation model of three-layer neural network
    图2 BP算法框图Fig.2 Block diagram of BP algorithm
    图3 27个局部设计要素在车身上的位置Fig.3 Location of 27 local design elements
    图4 问卷中某款汽车外饰造型展示方式示例Fig.4 An example of exterior styling display of a certain car in the questionnaire
    图5 BP神经网络MATLAB模型Fig.5 MATLAB model of BP neural network
    图6 BP神经网络输出误差变化图Fig.6 Variation of output error of BP neural network
    图7 BP神经网络模型训练结果与期望输出对比Fig.7 Comparison of training results of BP neural network model and expected output
    图8 BP神经网络模型预测值与期望输出对比Fig.8 Comparison of predicted value of BP neural network model and expected output
    表 7 4层BP神经网络不同隐含层神经元数的训练误差Table 7
    表 2 格鲁布斯检验法临界值检验Table 2
    表 4 训练样本总分的原始数据及其归一化数据Table 4
    表 9 神经网络测试结果Table 9
    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李彦龙,蔡谦,孙久康,高想.基于BP神经网络的汽车外观设计评价方法[J].同济大学学报(自然科学版),2021,49(1):116~123

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  • 收稿日期:2019-08-16
  • 在线发布日期: 2021-02-26
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