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坐姿人體四自由度集中參數(shù)動力學模型研究

發(fā)布時間:2017-09-04 11:24

  本文關鍵詞:坐姿人體四自由度集中參數(shù)動力學模型研究


  更多相關文章: 人體動力學 集中參數(shù)模型 參數(shù)辨識 NSGA-Ⅱ算法 多目標優(yōu)化


【摘要】:汽車在行進過程中會產生振動,當垂向的振動的頻率在1-2 Hz時會使乘員感到不適,在嚴重情況下甚至會引發(fā)交通事故或者致人受傷。為了對載運工具乘坐舒適性進行評估和改進,同時為了研究和改善對乘員的安全防護,實現(xiàn)一種“舒適乘坐和健康駕駛”的愿景,建立一種簡單而有效的坐姿人體動力學模型具有重要意義。在研究載運工具的垂向振動對坐姿人體的影響的過程中,建立一種高效的集中參數(shù)模型被認為是深入研究載運工具的垂向振動對坐姿人體的影響的重要方法。本文主要進行了坐姿人體四自由度集中參數(shù)動力學模型的建模、辨識、仿真工作。首先,以18參數(shù)四自由度的坐姿人體動力學模型為例進行了椅-頭傳遞函數(shù)、驅動點機械阻抗、視在質量的公式推導,并窮舉出23種不同結構的四自由度模型。然后,使用基于Pareto優(yōu)化的帶有精英策略的非支配排序遺傳算法進行模型的參數(shù)辨識,并利用擬合優(yōu)度對模型的辨識結果進行了評價。同時使用相同的方法對不同結構的四自由度模型進行了同樣的參數(shù)辨識與結果評價。通過相互對比,得出最能夠描述坐姿人體動力學響應的模型。最后,使用新提出的模型建立了人-椅-車集中參數(shù)模型并使用Simulink進行整車仿真,并用動力學響應和垂向均方根加速度對仿真結果進行了分析評價。仿真結果表明了新的模型可以應用于整車仿真的工作。本文所提出的四自由度模型為帶有乘員的整車仿真工作提供了方便。
【關鍵詞】:人體動力學 集中參數(shù)模型 參數(shù)辨識 NSGA-Ⅱ算法 多目標優(yōu)化
【學位授予單位】:合肥工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:U461.4;U467.1
【目錄】:
  • 致謝7-8
  • 摘要8-9
  • ABSTRACT9-16
  • 第一章 緒論16-24
  • 1.1 研究意義16
  • 1.2 國內外研究現(xiàn)狀16-21
  • 1.2.1 集中參數(shù)模型的國內外研究進展16-20
  • 1.2.2 有限元模型的研究進展20-21
  • 1.2.3 多體動力學模型的研究進展21
  • 1.2.4 其他特殊模型21
  • 1.3 主要研究內容21-24
  • 1.3.1 研究思路21
  • 1.3.2 主要工作21-24
  • 第二章 人體集中參數(shù)模型的建立24-34
  • 2.1 本章引言24
  • 2.2 人體動力學模型的介紹24-25
  • 2.2.1 集中參數(shù)模型24
  • 2.2.2 有限元模型24-25
  • 2.2.3 多體模型25
  • 2.3 集中參數(shù)模型的建模思路25-26
  • 2.3.1 選擇集中參數(shù)模型的原因25
  • 2.3.2 集中參數(shù)模型的自由度數(shù)量選擇25-26
  • 2.3.3 集中參數(shù)模型的線性與非線性的選擇26
  • 2.3.4 集中參數(shù)模型的結構選擇26
  • 2.4 集中參數(shù)模型的結構26-27
  • 2.5 集中參數(shù)模型的評價指標27-30
  • 2.5.1 三種評價指標的介紹27-28
  • 2.5.2 三種評價指標的公式推導28-30
  • 2.6 四自由度集中參數(shù)模型的列舉與對比30-32
  • 2.7 本章小結32-34
  • 第三章 多目標優(yōu)化問題的理論34-46
  • 3.1 本章引言34
  • 3.2 多目標優(yōu)化問題發(fā)展34-35
  • 3.3 多目標優(yōu)化問題的理論35-41
  • 3.3.1 多目標優(yōu)化問題的基本概念35-38
  • 3.3.2 Pareto最優(yōu)的基本定義與理論38-41
  • 3.4 多目標優(yōu)化問題的求解方法41-44
  • 3.4.1 經典的多目標優(yōu)化問題的求解方法41-42
  • 3.4.2 使用進化算法的多目標優(yōu)化問題的求解方法42-44
  • 3.5 本章小結44-46
  • 第四章 人體集中參數(shù)模型的參數(shù)辨識46-60
  • 4.1 本章引言46
  • 4.2 參數(shù)辨識的基本理論46-47
  • 4.3 試驗數(shù)據47-48
  • 4.4 模型的參數(shù)辨識48-52
  • 4.4.1 算法的選擇48-49
  • 4.4.2 優(yōu)化目標函數(shù)49-50
  • 4.4.3 優(yōu)化參數(shù)50
  • 4.4.4 參數(shù)辨識結果與評估50-52
  • 4.5 各個模型的參數(shù)辨識52-53
  • 4.6 與已有模型對比53-57
  • 4.6.1 前人的四自由度模型的選取53-55
  • 4.6.2 六種模型的對比55-57
  • 4.7 本章小結57-60
  • 第五章 人-椅-車集中參數(shù)模型的建模與仿真60-78
  • 5.1 本章引言60
  • 5.2 人-椅-車集中參數(shù)模型背景意義60
  • 5.3 整車集中參數(shù)模型簡介60-62
  • 5.3.1 考慮垂直、俯仰、側傾的整車模型60-61
  • 5.3.2 考慮垂直、俯仰的整車模型61
  • 5.3.3 考慮垂直的整車模型61-62
  • 5.4 人-椅-車集中參數(shù)模型的建立62-65
  • 5.4.1 人-椅-車集中參數(shù)模型的結構63-64
  • 5.4.2 人-椅-車集中參數(shù)模型的系統(tǒng)運動微分方程64-65
  • 5.5 人-椅-車模型的Simulink實現(xiàn)65-69
  • 5.5.1 路面輸入的外部激勵的Simulink實現(xiàn)65-67
  • 5.5.2 人-椅-車模型的Simulink實現(xiàn)67-69
  • 5.6 人-椅-車模型的人體動力學響應Simulink仿真69-75
  • 5.6.1 人-椅-車模型的人體動力學響應分析69-72
  • 5.6.2 人-椅-車模型的人體垂向均方根加速度分析72-75
  • 5.7 本章小結75-78
  • 第六章 總結與展望78-80
  • 6.1 總結78-79
  • 6.2 不足與展望79-80
  • 參考文獻80-86
  • 附錄86-88
  • 攻讀碩士學位期間的學術活動及成果情況88

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