發(fā)布時間：2018-03-28 00:15

  本文選題：汽車碰撞　切入點：代理模型　出處：《重慶大學》2016年碩士論文

【摘要】：隨著汽車保有量的越來越大,對汽車安全的要求也越來越高。汽車安全主要分為主動安全及被動安全。主動安全可以在事故發(fā)生前主動規(guī)避,而一旦事故發(fā)生,則需要較好的整車被動安全性能,才能保證乘員的安全性。因此作為汽車安全的最后一道防線,汽車碰撞安全性能的優(yōu)化至關重要。為了減少成本,對于汽車碰撞過程通常采用有限元仿真的方法。但仿真過程是非線性的動力學過程,耗時較長,無法滿足迭代優(yōu)化計算要求。因此需利用代理模型代替有限元模型,用以減少仿真時長,提高計算效率。本文主要的研究內容就是利用代理模型進行汽車碰撞安全性的優(yōu)化設計。本文以汽車前部主要吸能板件的厚度作為設計變量,以B柱峰值加速度最小、腳踏板侵入量最小及整車質量最小作為優(yōu)化目標,對汽車碰撞安全性進行了多目標優(yōu)化計算。首先利用拉丁超立方試驗設計方法選取樣本點。其次建立高斯徑向基模型、Multiquadric徑向基模型及Kriging模型,并對三種模型的誤差進行了分析,將精度較高的近似模型作為代理模型。其中B柱峰值加速度及腳踏板侵入量采用Kriging模型,整車質量采用c=4.5的Multiquadric徑向基模型,用以降低計算代價,提高計算效率。最后,采用遺傳算法及粒子群算法,求解了多目標優(yōu)化問題,獲得了Pareto最優(yōu)解集,并在Pareto最優(yōu)解集中根據安全性及汽車輕量化的要求,對方案進行了制定,分別根據兩種優(yōu)化算法制定了兩套方案,其中,利用多目標遺傳算法使B柱峰值加速度下降10.07%,腳踏板侵入量下降19.32%,整車質量下降0.9kg;利用多目標粒子群算法,使B柱峰值加速度下降4.9%,腳踏板侵入量下降6.31%,整車質量下降4.9kg,優(yōu)化效果明顯,均獲得了較好的優(yōu)化結果。對汽車碰撞安全性的優(yōu)化設計具有理論和工程指導意義。
[Abstract]:With the increasing number of vehicles in possession, the requirements for vehicle safety are becoming higher and higher. Vehicle safety is mainly divided into active safety and passive safety. Active safety can be actively avoided before an accident occurs, but once an accident occurs, Therefore, as the last line of defense of vehicle safety, the optimization of vehicle collision safety performance is very important. The finite element method is usually used to simulate the vehicle collision process, but the simulation process is a nonlinear dynamic process, which takes a long time and can not meet the requirements of iterative optimization calculation. So it is necessary to use the agent model instead of the finite element model. In order to reduce the time of simulation and improve the efficiency of calculation, the main research content of this paper is to use the agent model to optimize the safety of vehicle collision. In this paper, the thickness of the main energy absorption plate in front of the vehicle is taken as the design variable. With the minimum peak acceleration of B column, the minimum of pedal invasion and the minimum of vehicle mass, as the optimization objective, The multi-objective optimization calculation of vehicle collision safety is carried out. Firstly, the sample points are selected by using Latin hypercube design method. Secondly, Gao Si radial basis model multiquadric radial basis function model and Kriging model are established, and the errors of the three models are analyzed. The approximate model with high precision is used as the agent model. The Kriging model is used for the peak acceleration and pedal intrusion of the B column, and the Multiquadric radial basis function model for the whole vehicle quality is adopted to reduce the calculation cost and improve the calculation efficiency. Genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm are used to solve the multi-objective optimization problem, and the Pareto optimal solution set is obtained. According to the requirements of safety and vehicle lightweight, the scheme is formulated in the Pareto optimal solution set. According to the two optimization algorithms, two sets of schemes are developed, in which the peak acceleration of B column is reduced by 10.07, the pedal intrusion is reduced by 19.32kg and the vehicle mass is decreased by using multi-objective genetic algorithm, and the multi-objective particle swarm optimization algorithm is used. The peak acceleration of the B column is decreased by 4.9, the pedal invasion is reduced by 6.31, the mass of the whole vehicle is decreased by 4.9 kg, the optimization effect is obvious, and the better optimization results are obtained. It is of theoretical and engineering significance for the optimal design of the vehicle crash safety.
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U467.14;TP18

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本文編號：1673894