【摘 要】
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汽车碰撞属于汽车被动安全性中的重要问题之一。提升汽车发生碰撞时的安全性,保证乘员的安全生存空间,对减少碰撞事故带来的危害具有重要意义。传统的汽车碰撞分析采用整车碰撞试验和数值仿真,具有代价昂贵、效率低的缺点。结合整车碰撞数值模拟和机器学习算法构建汽车碰撞的代理模型,能够快速预测汽车碰撞时的吸能特性,为汽车的安全性及其优化设计提供快速有效的依据,具有重要的工程实用价值。本论文首先介绍模拟汽车碰撞动态
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汽车碰撞属于汽车被动安全性中的重要问题之一。提升汽车发生碰撞时的安全性,保证乘员的安全生存空间,对减少碰撞事故带来的危害具有重要意义。传统的汽车碰撞分析采用整车碰撞试验和数值仿真,具有代价昂贵、效率低的缺点。结合整车碰撞数值模拟和机器学习算法构建汽车碰撞的代理模型,能够快速预测汽车碰撞时的吸能特性,为汽车的安全性及其优化设计提供快速有效的依据,具有重要的工程实用价值。本论文首先介绍模拟汽车碰撞动态响应过程的非线性有限元方法,包括汽车结构的有限元离散、高斯积分、沙漏控制、时间积分方法、碰撞-接触算法以及在ABAQUS有限元分析软件中的实现。以某型皮卡车为研究对象,结合Hyper Mesh和ABAQUS/CAE软件,建立该汽车三维有限元模型,包括几何模型、网格划分、网格质量控制、材料属性、部件连接、接触设置、初始条件和边界条件设置以及结果输出设置等。利用ABAQUS有限元软件模拟五种不同初始速度下汽车对刚性墙碰撞,以及两车正面碰撞的动态过程,分析不同初始速度下整车变形过程,得到两种碰撞情况下汽车碰撞力-位移曲线和时间-加速度曲线。基于汽车碰撞过程有限元数值仿真结果和BP神经网络算法,建立预测汽车碰撞特性的代理模型。BP神经网络建模包括BP神经网络层数、每层节点数、损失函数以及优化算法等的确定。将有限元数值模拟样本分为训练集和测试集,利用测试集样本验证模型的精度,建立全速度域下汽车碰撞代理模型,并分析代理模型的性能。利用代理模型可以快速预测任意碰撞速度下该汽车的碰撞力-位移曲线以及时间-加速度曲线,为汽车的安全性和优化设计提供依据。
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