汽車耐撞性數(shù)值分析網(wǎng)絡(luò)研究及應(yīng)用.pdf

1、相對于傳統(tǒng)的物理碰撞試驗(yàn),計(jì)算機(jī)數(shù)值分析方法以其準(zhǔn)確的計(jì)算結(jié)果、高效率的執(zhí)行,成為目前汽車耐撞性研究所采用的主要手段。同時(shí),隨著全球化發(fā)展的趨勢,汽車制造業(yè)逐漸在向網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下移植。跨國、跨地區(qū)汽車制造商以及零部件供應(yīng)商,發(fā)揮各自優(yōu)勢共同開發(fā)產(chǎn)品,對提高產(chǎn)品質(zhì)量、提升產(chǎn)品競爭力都具有積極的意義。在此背景下,在集中地進(jìn)行的,基于計(jì)算機(jī)數(shù)值分析的耐撞性研究也必須適應(yīng)新的基于網(wǎng)絡(luò)的制造環(huán)境。
　　 本文基于網(wǎng)格和數(shù)值分析理論,研究并構(gòu)建

2、了汽車耐撞性數(shù)值分析網(wǎng)格平臺；結(jié)合耐撞性理論,研究了耐撞性協(xié)同仿真和分布式耐撞性數(shù)據(jù)挖掘方法。在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)應(yīng)用系統(tǒng),分別為汽車耐撞性協(xié)同仿真應(yīng)用系統(tǒng),以及汽車耐撞性數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用系統(tǒng)。結(jié)合企業(yè)實(shí)際,分別在這兩個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)上實(shí)施了典型應(yīng)用,取得了良好的效果。具體內(nèi)容包括:
　　 依據(jù)分布式環(huán)境下汽車耐撞性數(shù)值分析研究的需求,研究了網(wǎng)格系統(tǒng)架構(gòu)、安全策略、適用于人工資源的工作流集成方法以及人工服務(wù)的調(diào)用、通知方法,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建

3、了滿足OGSA規(guī)范的網(wǎng)格平臺。提出了一種面向汽車耐撞性數(shù)值分析的網(wǎng)格應(yīng)用中間件的概念和技術(shù),并將其應(yīng)用在所提出的網(wǎng)格平臺上。該技術(shù)實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用服務(wù)與基本網(wǎng)格服務(wù)的解耦與分離,增強(qiáng)了系統(tǒng)開發(fā)的靈活性及可擴(kuò)展性。本文提出的網(wǎng)格平臺,不僅可以運(yùn)用于汽車耐撞性數(shù)值分析,也適用于其他類似工程領(lǐng)域。
　　 針對汽車耐撞性數(shù)值分析研究的重要領(lǐng)域--耐撞性協(xié)同仿真,研究了基于顯示非線性有限元算法及接觸算法的耐撞性仿真算法、面向信息安全的有限元協(xié)同

4、設(shè)計(jì)方法,提出了面向信息安全的有限元模型合成方法及數(shù)值計(jì)算結(jié)果的分離方法。基于此方法,開發(fā)了面向耐撞性協(xié)同仿真的應(yīng)用服務(wù)。在此基礎(chǔ)上,將所開發(fā)的應(yīng)用服務(wù)部署到所構(gòu)建的汽車耐撞性數(shù)值分析網(wǎng)格平臺的應(yīng)用中間件層,并借助Jsp、Servlet、工作流等技術(shù)以及具體的業(yè)務(wù)邏輯,在平臺的應(yīng)用層開發(fā)了面向最終用戶的Web應(yīng)用界面,從而實(shí)現(xiàn)了汽車耐撞性協(xié)同仿真應(yīng)用系統(tǒng)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了整車商與部件商在進(jìn)行耐撞性協(xié)同仿真活動過程中對資源的共享,以及參與協(xié)同

5、的各方對各自知識產(chǎn)權(quán)的有效保護(hù)。為了評估所構(gòu)建系統(tǒng)的性能,在廣域網(wǎng)內(nèi)(上汽工程研究院、延峰江森、上海超級計(jì)算中心和上海交大)搭建了耐撞性協(xié)同仿真實(shí)驗(yàn)床,并根據(jù)企業(yè)實(shí)際案例,多方協(xié)同進(jìn)行了耐撞性協(xié)同仿真。
　　 耐撞性數(shù)據(jù)挖掘是另一個(gè)汽車耐撞性數(shù)值分析領(lǐng)域的重要應(yīng)用,其目的是通過對已有耐撞性數(shù)據(jù)所挖掘得到的知識為汽車耐撞性結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),尤其是優(yōu)化匹配設(shè)計(jì)提供技術(shù)支持。本文基于數(shù)據(jù)挖掘和汽車耐撞性理論研究了耐撞性數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)、決

6、策樹分類器的合成技術(shù),結(jié)合Stacking算法、Meta-learning算法以及反求策略,提出并實(shí)現(xiàn)了分布式耐撞性數(shù)據(jù)挖掘算法。提出并實(shí)現(xiàn)了前、后端合成的分布式數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)。前端服務(wù)負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目總的管理,后端服務(wù)負(fù)責(zé)對存儲在本地(或傳輸至本地)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行元數(shù)據(jù)抽取及局部數(shù)據(jù)挖掘。在此基礎(chǔ)上,將所開發(fā)的應(yīng)用服務(wù)部署到所構(gòu)建的汽車耐撞性數(shù)值分析網(wǎng)格平臺的應(yīng)用中間件層,并借助Jsp、Servlet、工作流等技術(shù)以及具體的業(yè)務(wù)邏輯,