基于变复杂度近似模型的汽车安全性优化设计研究

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1、学校代号10532学号S12021111分类号U462.2密级公开硕士学位论文基于变复杂度近似模型的汽车安全性优化设计研究学位申请人姓名陈龙培养单位机械与运载工程学院导师姓名及职称谢晖教授学科专业机械工程研究方向汽车车身结构优化设计以及轻量化论文提交日期2015年5月12日学校代号：10532学号：S12021111密级：公开湖南大学硕士学位论文基于变复杂度近似模型的汽车安全性优化设计研究学位申请人姓名：陈龙导师姓名及职称：谢晖教授培养单位：机械与运载工程学院专业名称：机械工程论文提交日期：2015年5月12日论文答辩日期：2015年5月24日答辩委员会主席：龚金科教授Studyon

2、OptimizationdesignforAutomobileSafetyBasedonVariableComplexityApproximateModelbyCHENLongB.E.(HunanUniversity)2012AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofScienceinMechanicalEngineeringintheGraduateSchoolofHunanUniversitySupervisorProfessorXIEHuiMay,2015湖南大学学

3、位论文原创性声巧本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：＾日期：＞＾年月＾＾日１誇文（（学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行

4、检索，可＾＾＾采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于１、保密□，在年解密后适用本授权书。２、不保密＂＂（请在Ｗ上相应方框内打Ｖ）作者签名：辞，走日期；年／月／口日导师签名：日期；兴，／年＾月＾日基于变复杂度近似模型的汽车安全性优化设计研究摘要随着计算机软件的不断更新和计算机仿真理论的不断完善，构建车身的有限元模型的精度也越来越高，其采样耗时长和硬件的更新换代快等问题尤为突出。目前的车身结构优化设计有两种方法。一种是直接对整车进行采样，精度高，响应值可信，但是耗时长。另一种就是采用简化模型技术对部分总成或部件进行定性优化，

5、再将结果代入整车计算，虽然耗时短，针对性强，但理论性不强，优化结果的好坏主要依赖于研究者的经验。针对上述问题，本文借用变复杂度优化思想，将两种方法的优点结合起来用于车身结构优化设计中，主要研究内容如下：（1）通过测试函数和工程实例，比较了三种近似模型在不同优化问题中建模的拟合精度。研究表明：RBF近似模型在线性、弱非线性和强非线性的情况下比其它两种近似模型的拟合精度要高，且鲁棒性更强，更适合于工程实例建模问题。（2）基于简化模型技术在整车正面碰撞分析优化中的应用条件，研究了纵梁的材料、板厚和截面三种因素对纵梁在碰撞过程中的变形以及乘员舱的影响。研究表明，材料和截面等不可控因素对纵梁吸

6、能变形方式的影响较大，而板厚主要在碰撞过程中对汽车B柱加速度峰值和轻量化设计更加有效。最终按成本控制的原则，选择更换材料方案改进纵梁。（3）针对汽车车身安全性优化设计，提出了基于变复杂度优化的RBF近似模型方法。该方法采用最优拉丁超立方试验设计，利用较少的样本点数据在简化模型和高精度模型中建立一个差值补偿近似模型，在此模型和简化模型基础上构造新的样本点数据，利用RBF神经网络建立新的近似模型。利用该方法对以汽车前部7个主要吸能部件的板厚作为设计变量，以整车质量和整车碰撞加速度峰值a作为优化目标函数的汽车B100%正面碰撞的多目标优化问题进行仿真研究，结果表明该方法在保证模型精度的同时

7、能够快速地得到优化值。本文的研究结果表明，采用基于变复杂度优化的RBF近似模型方法，不仅能使车身结构的性能指标得到优化，而且解决采样时间长的缺陷，提高了计算效率，具有较强的工程实用性。该方法也为汽车轻量化设计提供了一个值得借鉴的方法。关键词：车身；结构优化；变复杂度优化；RBF近似模型；轻量化设计II硕士学位论文AbstractWiththecontinuousupdatingofcomputersoftwareandthedevelopmentofthe