基于組合代理模型的汽車碰撞安全性多目標(biāo)優(yōu)化研究.pdf

1、隨著汽車保有量的越來越大，對(duì)汽車安全的要求也越來越高。汽車安全主要分為主動(dòng)安全及被動(dòng)安全。主動(dòng)安全可以在事故發(fā)生前主動(dòng)規(guī)避，而一旦事故發(fā)生，則需要較好的整車被動(dòng)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(guān)重要。為了減少成本，對(duì)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(dòng)力學(xué)過程，耗時(shí)較長(zhǎng)，無法滿足迭代優(yōu)化計(jì)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(shí)長(zhǎng)，提高計(jì)算

2、效率。本文主要的研究?jī)?nèi)容就是利用代理模型進(jìn)行汽車碰撞安全性的優(yōu)化設(shè)計(jì)。
　　本文以汽車前部主要吸能板件的厚度作為設(shè)計(jì)變量，以B柱峰值加速度最小、腳踏板侵入量最小及整車質(zhì)量最小作為優(yōu)化目標(biāo)，對(duì)汽車碰撞安全性進(jìn)行了多目標(biāo)優(yōu)化計(jì)算。首先利用拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法選取樣本點(diǎn)。其次建立高斯徑向基模型、Multiquadric徑向基模型及 Kriging模型，并對(duì)三種模型的誤差進(jìn)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

3、及腳踏板侵入量采用Kriging模型，整車質(zhì)量采用c=4.5的Multiquadric徑向基模型，用以降低計(jì)算代價(jià)，提高計(jì)算效率。最后，采用遺傳算法及粒子群算法，求解了多目標(biāo)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(jù)安全性及汽車輕量化的要求，對(duì)方案進(jìn)行了制定，分別根據(jù)兩種優(yōu)化算法制定了兩套方案，其中，利用多目標(biāo)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(zhì)量下降0.9kg；利用多