【摘 要】
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文章根据GB 17354-1998法规的试验工况,提出了一种基于机器学习的汽车防撞梁低速碰撞性能预测方法.通过将防撞梁的几何结构进行参数化表征,构建防撞梁几何结构数据集;结合几何参数和布置参数,构建简化的摆锤冲击工况,进而形成机器学习训练数据集.以摆锤对防撞梁的侵入量作为性能指标,采用三种预测模型进行侵入量的预测效果验证.结果表明,支持向量机模型和多层感知器模型表现出较高的预测精度,并在实际工况预测中取得了较好的结果.该方法可在整车开发中实施应用,能够大幅缩短防撞梁摆锤冲击性能的评估周期,同时可为几何结构
【机 构】
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上海汽车集团股份有限公司技术中心,上海201804
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文章根据GB 17354-1998法规的试验工况,提出了一种基于机器学习的汽车防撞梁低速碰撞性能预测方法.通过将防撞梁的几何结构进行参数化表征,构建防撞梁几何结构数据集;结合几何参数和布置参数,构建简化的摆锤冲击工况,进而形成机器学习训练数据集.以摆锤对防撞梁的侵入量作为性能指标,采用三种预测模型进行侵入量的预测效果验证.结果表明,支持向量机模型和多层感知器模型表现出较高的预测精度,并在实际工况预测中取得了较好的结果.该方法可在整车开发中实施应用,能够大幅缩短防撞梁摆锤冲击性能的评估周期,同时可为几何结构的寻优提供帮助指导.
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