基于近似模型管理的汽车安全带约束系统优化设计

发布时间：2018-09-12 13:41

【摘要】：为提高汽车安全带约束系统的安全防护能力,通过实车碰撞实验对安全带约束系统数值模型进行校正;基于径向基函数建立安全带约束系统的近似模型,运用IP-GA遗传算法对安全带约束系统的动态特性参数进行优化。优化中为控制由近似模型所致误差,通过模型管理更新近似模型,并将误差达到允许范围内优化解作为实际问题的解。结果表明,该方法能快速有效获得安全带约束系统的最佳匹配参数,确保汽车乘员的安全性。
[Abstract]:In order to improve the safety protection ability of seat belt restraint system, the numerical model of seat belt restraint system is corrected by real vehicle collision test, and the approximate model of seat belt restraint system is established based on radial basis function (RBF). IP-GA genetic algorithm is used to optimize the dynamic characteristic parameters of seatbelt restraint system. In order to control the error caused by the approximate model, the approximate model is updated by the model management, and the optimal solution is regarded as the solution of the practical problem. The results show that this method can quickly and effectively obtain the best matching parameters of seat belt restraint system and ensure the safety of vehicle occupants.
【作者单位】： 长沙理工大学道路灾变防治及交通安全教育部工程研究中心;湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51305047) 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室开放基金(31315013)项目资助 长沙理工大学道路灾变防治及交通安全教育部工程研究中心开放基金资助项目(KFJ110302)
【分类号】：U491.61

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本文编号：2239172