公开(公告)号：CN112507458B

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202011455477.0

申请日：2020-12-10

Applicant: 合肥工业大学智能制造技术研究院

Inventor： 谷先广 ,  陈瑞 ,  张代胜 ,  黄岳竹 ,  高梦琳 ,  张宇 ,  李翼良

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/23 ,  G06F111/04 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明涉及车辆结构优化设计领域，特别是一种基于切比雪夫方法的汽车碰撞安全可靠性设计方法。该汽车碰撞安全可靠性优化设计方法包括如下步骤：S1：建立汽车碰撞有限元模型；S2：定义优化问题，包括：选取设计变量，定义变量类型，选取优化目标和约束目标等；S3：采用DOE获取设计样本点和测试样本点；S4：搭建近似模型，利用近似模型预测响应；并对搭建完的近似模型进行精度验证；S5：运用Chebyshev分析方法获取响应上下界；S6：使用优化算法对响应的上界进行可靠性优化；S7：使用蒙特卡罗方法对所求优化设计解进行可靠性评估。本发明相对传统的确定性优化设计，能在满足碰撞性能的基础上，实现轻量化且提升设计解的可靠性。

公开(公告)号：CN112685834A

公开(公告)日：2021-04-20

申请号：CN202011629090.2

申请日：2020-12-31

Applicant: 合肥工业大学智能制造技术研究院

Inventor： 谷先广 ,  高梦琳 ,  张代胜 ,  黄岳竹 ,  陈瑞 ,  张宇 ,  李翼良

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及车身结构设计领域，特别是一种车身前端结构部件的碰撞吸能预测方法、介质及终端。该方法包括如下步骤：S1、以车身前端结构关键件的厚度作为输入参数，以关键件的吸能作为输出参数，数据集归一化处理后作为训练样本集和测试样本集；S2、确定隐含层数和隐含层节点数，构建BP神经网络结构；S3、用麻雀搜索算法优化BP神经网络的初始权值和阈值；S4、训练BP神经网络；S5、计算预测精度评价参数，获得优化后的BP神经网络模型；S6、对优化后的BP神经网络进行测试，对预测结果反归一化得到吸能预测值，评估网络性能和预测精度。采用该方法预测车身前端结构部件的碰撞吸能，既高效又准确，解决了现有技术中的问题。

公开(公告)号：CN112507458A

公开(公告)日：2021-03-16

申请号：CN202011455477.0

申请日：2020-12-10

Applicant: 合肥工业大学智能制造技术研究院

Inventor： 谷先广 ,  陈瑞 ,  张代胜 ,  黄岳竹 ,  高梦琳 ,  张宇 ,  李翼良

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/23 ,  G06F111/04 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明涉及车辆结构优化设计领域，特别是一种基于切比雪夫方法的汽车碰撞安全可靠性设计方法。该汽车碰撞安全可靠性优化设计方法包括如下步骤：S1：建立汽车碰撞有限元模型；S2：定义优化问题，包括：选取设计变量，定义变量类型，选取优化目标和约束目标等；S3：采用DOE获取设计样本点和测试样本点；S4：搭建近似模型，利用近似模型预测响应；并对搭建完的近似模型进行精度验证；S5：运用Chebyshev分析方法获取响应上下界；S6：使用优化算法对响应的上界进行可靠性优化；S7：使用蒙特卡罗方法对所求优化设计解进行可靠性评估。本发明相对传统的确定性优化设计，能在满足碰撞性能的基础上，实现轻量化且提升设计解的可靠性。