本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種用于汽車正碰安全性的多目標(biāo)可靠性優(yōu)化技術(shù)。該技術(shù)考慮了汽車零部件在幾何尺寸及材料等參數(shù)的不確定性，運(yùn)用橢球凸模型對不確定參數(shù)進(jìn)行描述，并利用基于體積比的可靠性指標(biāo)求解方法處理多目標(biāo)模型中的約束函數(shù)；同時(shí)基于響應(yīng)面法建立了近似模型。通過多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)分析汽車碰撞中結(jié)構(gòu)不確定參數(shù)對安全性產(chǎn)生的影響，提高乘員的乘坐安全性。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于汽車安全性領(lǐng)域，涉及一種評估汽車碰撞安全的多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)。
技術(shù)介紹
目前應(yīng)用于汽車碰撞的多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)大部分針對確定性問題。然而，在實(shí)際生產(chǎn)過程中，機(jī)床的加工精度會(huì)使材料的厚度在給定值附近一定的范圍內(nèi)上下變動(dòng)；材料的密度和彈性模量等參數(shù)會(huì)因?yàn)楹笃诘臅r(shí)效處理等發(fā)生一定的波動(dòng)。這些參數(shù)的不確定性會(huì)對汽車碰撞安全性產(chǎn)生一定的波動(dòng)，存在失效的風(fēng)險(xiǎn)，所以要對其加以研究以達(dá)到降低乘員受到傷害的目的。目前，所有已公開的關(guān)于汽車安全性的專利，包括=201010278653. 8基于多目標(biāo)的群閘自動(dòng)調(diào)度系統(tǒng)、201010612706. 5 —種基于多目標(biāo)遺傳算法的燒結(jié)布料過程 優(yōu)化控制方法、201010588233. X實(shí)現(xiàn)汽車儀表板結(jié)構(gòu)系統(tǒng)多學(xué)科多目標(biāo)優(yōu)化的方法、200810057374. I基于遺傳算法的企業(yè)過程模型多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化方法、201110274848. X基于多目標(biāo)優(yōu)化算法的無源濾波器參數(shù)設(shè)計(jì)方法、200810225585. I車輛多目標(biāo)協(xié)調(diào)式自適應(yīng)巡航控制性能的數(shù)學(xué)量化方法、201010208660. O基于多目標(biāo)優(yōu)化的松動(dòng)件定位方法、201010534734. X混合型多目標(biāo)優(yōu)化組播擁塞控制方法、201110049025. 7 一種工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)多目標(biāo)最優(yōu)部署的方法等，都是關(guān)于多目標(biāo)優(yōu)化應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域的專利，但目前還沒有關(guān)于汽車碰撞的多目標(biāo)優(yōu)化方法的專利。本專利技術(shù)針對汽車中不確定性參數(shù)存在的問題，利用多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)，建立了一種基于橢球凸模型評估汽車碰撞安全的方法。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)針對目前應(yīng)用于汽車碰撞的多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)的不足，提出一種基于橢球凸模型的可靠性約束處理技術(shù)。該技術(shù)考慮了汽車零部件在幾何尺寸及材料等參數(shù)的不確定性，運(yùn)用橢球凸模型對不確定參數(shù)進(jìn)行描述，并利用基于體積比的可靠性指標(biāo)求解方法處理多目標(biāo)模型中的約束函數(shù)；同時(shí)基于響應(yīng)面法建立了近似模型。通過多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)分析汽車碰撞中結(jié)構(gòu)不確定參數(shù)對安全性產(chǎn)生的影響，提高乘員的乘坐安全性。本專利技術(shù)考慮了汽車制造中不確定因素的存在，例如材料參數(shù)的不確定性，結(jié)構(gòu)幾何尺寸的不確定性等方面，為解決不確定因素對汽車碰撞安全性能產(chǎn)生波動(dòng)的問題，在此提出一種基于橢球凸模型的多目標(biāo)優(yōu)化方法。此方法的建立步驟如下步驟I、首先對汽車制造中存在的不確定參數(shù)分布情況進(jìn)行描述，利用區(qū)間模型來描述多目標(biāo)優(yōu)化問題中的決策變量；利用橢球凸模型來描述多目標(biāo)優(yōu)化問題中的不確定性變量。橢球凸模型構(gòu)造優(yōu)勢在于只需要不確定參數(shù)的上下界，而不要求其內(nèi)部結(jié)構(gòu)，具有較強(qiáng)的適用性和實(shí)用性。步驟2、利用拉丁超立方抽樣進(jìn)行樣本點(diǎn)的采集，拉丁超立方抽樣對樣本數(shù)量的節(jié)省非常顯著。利用響應(yīng)面技術(shù)構(gòu)造多目標(biāo)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)。步驟3、進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)算。由多目標(biāo)優(yōu)化算法隨機(jī)產(chǎn)生N個(gè)設(shè)計(jì)向量個(gè)體Xi (i=1,2, ...，N)。步驟4、對于每一個(gè)設(shè)計(jì)向量個(gè)體Xi，采用區(qū)間分析方法計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的上下界。將目標(biāo)函數(shù)在不確定性變量U的中點(diǎn)進(jìn)行泰勒展開，忽略高階項(xiàng)可得 權(quán)利要求1.一種提高汽車碰撞安全的多目標(biāo)優(yōu)化方法，包括如下步驟 步驟I、首先對汽車制造中存在的不確定參數(shù)分布情況進(jìn)行描述，利用區(qū)間模型來描述多目標(biāo)優(yōu)化問題中的決策變量；利用橢球凸模型來描述多目標(biāo)優(yōu)化問題中的不確定性變量; 步驟2、利用拉丁超立方抽樣進(jìn)行樣本點(diǎn)的采集；利用響應(yīng)面技術(shù)構(gòu)造多目標(biāo)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)； 步驟3、進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)算，由多目標(biāo)優(yōu)化算法隨機(jī)產(chǎn)生N個(gè)設(shè)計(jì)向量個(gè)體Xi (i =1,2, - ,N)； 步驟4、對于每一個(gè)設(shè)計(jì)向量個(gè)體Xi,采用區(qū)間分析方法計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的上下界； 步驟5、對于每一個(gè)設(shè)計(jì)向量個(gè)體Xi,采用橢球分析方法計(jì)算由約束函數(shù)轉(zhuǎn)化成的極限狀態(tài)方程的可靠性指標(biāo)； 步驟6、把求得的可靠性指標(biāo)與給定值作比較，得到每一代的非劣解； 步驟7、若達(dá)到終止條件則終止計(jì)算，輸出Pareto最優(yōu)解集；否則進(jìn)行下一步迭代，直至達(dá)到終止條件。2.如權(quán)利要求I所述的方法，其中步驟4還包括 將目標(biāo)函數(shù)在不確定性變量U的中點(diǎn)進(jìn)行泰勒展開，忽略高階項(xiàng)可得 式中，fi(X，U)為目標(biāo)函數(shù)，X為η維設(shè)計(jì)向量；U為q維不確定向量，其不確定性區(qū)間的上下界分別為Uk和U、 將上式進(jìn)行自然區(qū)間擴(kuò)展，便可獲得目標(biāo)函數(shù)的上下界3.如權(quán)利要求I或2所述的方法，其中步驟5還包括 (a)、假設(shè)汽車結(jié)構(gòu)中存在η個(gè)不確定性參數(shù)，即Y1, Y2, - ,Yn,以F/表示不確定參數(shù)Yi的波動(dòng)區(qū)間，P為 };二 {}；|(γ_γ0)τ G(Y-Y0)=Slj 上標(biāo)I、L和R分別代表區(qū)間、下邊界和上邊界，G為ηΧη的正定矩陣，Y0為橢球中心點(diǎn)；不確定參數(shù)Yi的中點(diǎn)Jf和方差O(If)定義如下 這里IT是區(qū)間片的半徑； 定義不確定變量間的相關(guān)系數(shù)為Covai, Yj)，即4.如權(quán)利要求3所述的方法，其中步驟5還包括 (b)、將y空間中的不確定參數(shù)Y轉(zhuǎn)化為t空間中的標(biāo)準(zhǔn)變量T 5.如權(quán)利要求4所述的方法，其中步驟5還包括 (C)、不確定參數(shù)的橢球凸模型表達(dá)式如下6.如權(quán)利要求5所述的方法，其中步驟5還包括 (d)、標(biāo)準(zhǔn)變量T的協(xié)方差矩陣的任意元素可表示為，橢圓凸模型可以表述為7.如權(quán)利要求6所述的方法，其中步驟5還包括 (e)、假設(shè)汽車結(jié)構(gòu)關(guān)于不確定參數(shù)的響應(yīng)函數(shù)為g(X)，汽車結(jié)構(gòu)需滿足的設(shè)計(jì)要求為g⑴>m，即要保證汽車結(jié)構(gòu)不失效，需m-g (X) < O ;定義汽車結(jié)構(gòu)的功能函數(shù)為G (X) = m-g (X) < O 式中X = (XliX2,…Xn)通過建立橢球凸模型表達(dá)式進(jìn)行描述；m是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中滿足功能所需目標(biāo)值。8.如權(quán)利要求7所述的方法，其中步驟5還包括 (f)、建立如下優(yōu)化問題求解基于橢球模型的碰撞安全的可靠性指標(biāo)9.如權(quán)利要求1-8之一所述的方法，其中所述步驟I包括 選取汽車的防撞鋼梁(5)、前縱梁(6)、前縱梁蓋板(7)和加強(qiáng)板(8)的厚度作為優(yōu)化的決策變量；選取前縱梁(6)和蓋板(7)的密度和彈性模量作為不確定性變量，利用橢球模型來描述。10.如權(quán)利要求1-8之一所述的方法，其中所述步驟2包括 根據(jù)汽車正面碰撞中對乘務(wù)員安全的影響選取轉(zhuǎn)向器侵入量和B柱處的加速度作為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)； 選擇防撞鋼梁(5)的吸能作為優(yōu)化模型的約束函數(shù)。全文摘要本專利技術(shù)公開了一種用于汽車正碰安全性的多目標(biāo)可靠性優(yōu)化技術(shù)。該技術(shù)考慮了汽車零部件在幾何尺寸及材料等參數(shù)的不確定性，運(yùn)用橢球凸模型對不確定參數(shù)進(jìn)行描述，并利用基于體積比的可靠性指標(biāo)求解方法處理多目標(biāo)模型中的約束函數(shù)；同時(shí)基于響應(yīng)面法建立了近似模型。通過多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)分析汽車碰撞中結(jié)構(gòu)不確定參數(shù)對安全性產(chǎn)生的影響，提高乘員的乘坐安全性。文檔編號(hào)G06F19/00GK102945327SQ201210475219公開日2013年2月27日 申請日期2012年11月21日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月21日專利技術(shù)者姜潮, 鐘云鋒, 韓旭 申請人:湖南大學(xué)本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種提高汽車碰撞安全的多目標(biāo)優(yōu)化方法，包括如下步驟：步驟1、首先對汽車制造中存在的不確定參數(shù)分布情況進(jìn)行描述，利用區(qū)間模型來描述多目標(biāo)優(yōu)化問題中的決策變量；利用橢球凸模型來描述多目標(biāo)優(yōu)化問題中的不確定性變量；步驟2、利用拉丁超立方抽樣進(jìn)行樣本點(diǎn)的采集；利用響應(yīng)面技術(shù)構(gòu)造多目標(biāo)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)；步驟3、進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)算，由多目標(biāo)優(yōu)化算法隨機(jī)產(chǎn)生N個(gè)設(shè)計(jì)向量個(gè)體Xi(i＝1,2,…,N)；步驟4、對于每一個(gè)設(shè)計(jì)向量個(gè)體Xi，采用區(qū)間分析方法計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的上下界；步驟5、對于每一個(gè)設(shè)計(jì)向量個(gè)體Xi，采用橢球分析方法計(jì)算由約束函數(shù)轉(zhuǎn)化成的極限狀態(tài)方程的可靠性指標(biāo)；步驟6、把求得的可靠性指標(biāo)與給定值作比較，得到每一代的非劣解；步驟7、若達(dá)到終止條件則終止計(jì)算，輸出Pareto最優(yōu)解集；否則進(jìn)行下一步迭代，直至達(dá)到終止條件。
【技術(shù)特征摘要】
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：姜潮，鐘云鋒，韓旭，
申請(專利權(quán))人：湖南大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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