采用预测模式的智能安全气囊控制算法
发布时间：2020-01-26 17:52
【摘要】：现有的汽车安全气囊易产生误触发和不触发的现象,为此,采用遗传神经网络预测模型开发了一款智能安全气囊控制器.首先在已开发的安全气囊控制器硬件系统基础上,建立并验证了目标车型的整车有限元模型以及乘员约束系统多刚体模型,通过仿真分析确定安全气囊的起爆方式以及最佳点火时刻,然后根据改进的遗传神经网络模型设计了安全气囊的智能控制算法,最后进行了台车试验验证.试验结果表明,该智能控制器可正确预测碰撞动态,并能够准确地预测起爆时刻.
【图文】：
NCAP)规程中正面100%重叠刚性壁障碰撞试验验证了模型，试验采用50百分位假人，碰撞速度为50km/h．仿真与试验验证结果对比如图1、图2所示．图1试验与有限元仿真的B柱加速度对比Fig．1ComparisonofBpillaraccelerationofthetestandfiniteelementsimulation图2试验与多刚体仿真的头部加速度对比Fig．2Comparisonofheadaccelerationofthetestandmulti-rigid-bodysimulation图1为有限元仿真计算与整车碰撞试验车辆B柱加速度的对比，为比较两条曲线的相似度，采用相关系数来衡量:ρXY=∑Ni=1［(Xi－s赬)(Yi－s訷)］∑Ni=1(Xi－s赬)2∑Ni=1(Yi－s訷)i，
本文编号：2573370
【图文】：
NCAP)规程中正面100%重叠刚性壁障碰撞试验验证了模型，试验采用50百分位假人，碰撞速度为50km/h．仿真与试验验证结果对比如图1、图2所示．图1试验与有限元仿真的B柱加速度对比Fig．1ComparisonofBpillaraccelerationofthetestandfiniteelementsimulation图2试验与多刚体仿真的头部加速度对比Fig．2Comparisonofheadaccelerationofthetestandmulti-rigid-bodysimulation图1为有限元仿真计算与整车碰撞试验车辆B柱加速度的对比，为比较两条曲线的相似度，采用相关系数来衡量:ρXY=∑Ni=1［(Xi－s赬)(Yi－s訷)］∑Ni=1(Xi－s赬)2∑Ni=1(Yi－s訷)i，
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