【摘 要】
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面对日益严峻的交通事故,如何在碰撞事故发生时尽量提高汽车的安全性能成了亟待解决的焦点问题。车身结构耐撞性作为汽车被动安全性能的关键要素,其性能的优劣直接影响到冲击载荷对乘员的伤害情况,故车身结构优化对降低乘员伤害具有重要意义。本文考虑到结构优化问题的复杂性,借助群智能优化算法和近似模型技术构建优化模型,研究车身结构耐撞性能优化。鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm
【基金项目】
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耦合主动避撞和智能乘员约束系统的主被动安全集成设计(编号:2019T120460),中国博士后科学基金第12批特别资助(站中)项目,2019-2021; 面向未来交通环境下智能乘员约束系统集成设计方法研究(编号:2018M640524),中国博士后科学基金第64批面上资助项目,2018-2021;
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面对日益严峻的交通事故,如何在碰撞事故发生时尽量提高汽车的安全性能成了亟待解决的焦点问题。车身结构耐撞性作为汽车被动安全性能的关键要素,其性能的优劣直接影响到冲击载荷对乘员的伤害情况,故车身结构优化对降低乘员伤害具有重要意义。本文考虑到结构优化问题的复杂性,借助群智能优化算法和近似模型技术构建优化模型,研究车身结构耐撞性能优化。鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)是一种基于群体协作的全局优化算法,寻优性能较好但也存在一定的局限性。为此,提出一种改进的多目标鲸鱼优化算法(Improved Multi-objective Whale Optimization Algorithm,IMOWOA)。该算法利用混沌搜索策略和全局极值优化策略增强群体搜索能力,减少寻优盲点,丰富种群多样性,避免算法早熟收敛。同时,还借鉴了外部存储策略来维持种群多样性,并利用可行解优先法来处理违反约束条件的不可行解。通过10种函数优化问题验证了该算法的可行性和有效性。对于耐撞性优化问题,首先建立正面40%偏置碰撞模型,并将仿真结果与实车试验进行对标验证。其次,构建高精度的支持向量回归(Least Squares Support Vector Regression,LSSVR)模型代替碰撞模型进行响应预测,并利用WOA算法优化LSSVR模型参数,提高模型预测精度。最后,基于确定性优化方案和可靠性优化方案,利用IMOWOA算法和WOA-LSSVR模型技术优化汽车前碰结构耐撞性能,并将优化结果进行仿真验证。优化结果表明:与初始设计相比,优化后的前碰结构的耐撞性能得到了明显的改善。与确定性优化设计相比,可靠性优化设计的目标性能略有下降,但优化结果可靠度得到了有效提升。
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