88、工业领域中的智能模型应用

工业领域中的智能模型应用

在工业生产的多个领域，智能模型正发挥着越来越重要的作用，尤其是在轮胎结构优化、转炉炼钢终点成分估计以及波浪冲击力预测等方面。下面将详细介绍这些智能模型的应用情况。

一、轮胎结构优化中的GRNN模型

在轮胎结构优化中，采用广义回归神经网络（GRNN）模型。该模型的目标函数是最大应变能密度，有两个独立变量E和θ 。通过对整个设计变量空间进行离散化，并使用枚举算法，得到优化问题的近似解。

设计类型	E值	θ值
优化设计	(1.8×10^{11})	18
原始设计	(1.2×10^{11})	0

通过MSC.MARC对优化设计进行建模和分析，与原始设计相比，几乎所有节点的应变能密度都有10 - 70%的降低，最大总应变能密度降低超过80%，而总应变能密度下限附近的值增加超过100%，但仍处于低水平区域。这表明优化设计能更有效地承载负荷。

GRNN模型作为一种相对高效的轮胎设计优化模型，节省了数百个CPU小时，并且满足所需的精度。对于具有隐式非凸目标函数和隐式约束条件的优化问题，该方法也非常优越，甚至使用枚举算法也能以相当小的CPU成本解决相应的优化问题。

二、转炉炼钢终点[P