隨著社會的發(fā)展進步,汽車的人均保有量日漸提高。人們對汽車的安全、節(jié)能與環(huán)保等方面提出了更高的要求,其中保證并提高汽車的安全性是需要首先考慮的問題。汽車前碰是常見的事故形式,提高汽車前碰的耐撞性和安全性是被動安全研究的重要內(nèi)容�，F(xiàn)在的研究大多只針對同一工況進行,在提高各個角度汽車前碰的耐撞性要求上有明顯的局限性。同時,在優(yōu)化設(shè)計過程中最常使用的近似模型技術(shù)中,傳統(tǒng)的方法在應(yīng)對強非線性問題時顯示出明顯的擬合精度不足的問題。針對以上問題,本文結(jié)合C-NCAP中兩種正面碰撞工況,通過試驗設(shè)計方法、改進的似模型技術(shù)、多目標(biāo)優(yōu)化方法和可靠性優(yōu)化理論對汽車前端結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化設(shè)計。針對優(yōu)化問題,本文首先建立某款轎車正面100%重疊剛性壁障碰撞和正面40%重疊可變形壁障碰撞兩種汽車前碰的有限元仿真模型,并對其進行實車試驗對比驗證。結(jié)果表明:有限元仿真結(jié)果與實車試驗結(jié)果有較高的一致性。為了滿足優(yōu)化設(shè)計對近似模型精度的要求,本文應(yīng)用粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）對支持向量回歸（Support Vector Regression,SVR）模型中的參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)進行... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

車身不同撞擊部位死亡人數(shù)比例

圖 2. 1 全因子試驗設(shè)計示意圖Fig2. 1 Schematic diagram of FFD 全因子試驗設(shè)計 （b） 正交試驗圖 2. 2 全因子與正交試驗設(shè)計對比Fig2. 2 Comparison between FFD and OED試驗設(shè)計設(shè)計是 McKay 等[29]提出的一種科學(xué)抽樣

（a） 拉丁超立方 （b） 優(yōu)化拉丁超立方圖 2. 3 拉丁超立方與優(yōu)化拉丁超立方試驗設(shè)計對比Fig2. 3 Comparison between LHD and OLHD模型理論模型技術(shù)是指根據(jù) DOE 得出的試驗點數(shù)據(jù)，運用插值或擬合的方應(yīng)之間的映射關(guān)系，從而預(yù)測未抽樣處及系統(tǒng)整體響應(yīng)的方法[31]模型可以由下式來描述變量與響應(yīng)之間的關(guān)系： yxyx~(x)是實際響應(yīng)值，為未知函數(shù)； yx~是響應(yīng)的近似值； 是真實值誤差，通常服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。近似模型的構(gòu)建流程如圖 2.4 所示增加樣本點樣本點采集及計算

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[8]基于改進LHD和SVR參數(shù)優(yōu)化方法的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計[D]. 柯荔.華中科技大學(xué) 2013



本文編號：3600757