基于正面碰撞安全性的电动汽车前舱结构优化设计
【学位单位】:湖南大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:U469.72
【部分图文】:
工程硕士学位论文型的误差值。表 4.3 基于 RBF 的前纵梁碰撞模型2R 误差变量名 误差值吸能量 I 0.95169侵入量 Q 0.94883质量 M 0.99864 4.9 所示为各响应的2R 误差示意图,由图可知,近似模型各响应的R于 1。因而该神经网络近似模型同样可以代替前纵梁碰撞物理模型。
图 4.11 基于2R 检测所得神经网络模型误差分析柱状图310 330 350 370Predicted4.44.4Actual1.2E71.3E71.4E71.3E7ActualPredicted Predicted1.1E7 1.1E71.5E7Q M I图 4.12 基于2R 检测所得神经网络模型误差分析示意图文采用 RSM 响应面法、径向基 RBF 神经网络方法以及 Kriging 方前纵梁的吸能量 I、侵入量 Q 和质量 M 的近似模型。通过对这几种精度的比较以及从工程上可接受的精度考虑,最终选择了以 RBF 神立的前纵梁碰撞近似模型。
工程硕士学位论文料屈服极限;v是泊松比; E 是材料弹性模量。横截面的厚宽比(t b )满足不等式(4.20)时,纵梁失稳强度度小,此时纵梁压溃变形模式主要由其横截面的几何特性则变形的区域较大时容易导致弯折变形;反之,当纵梁的满足不等式(4.20)时,纵梁失稳强度要比材料的屈服极限模式主要由其材料特性决定,薄壁梁容易发生稳定的皱褶梁选择合理的材料以及合适的截面厚宽比( )是一种方法。
【参考文献】
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本文编号:2832101
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