[發(fā)明專利]基于支持向量機的轎車車身綜合性能指標建模方法無效
| 申請?zhí)枺?/td> | 200810034288.9 | 申請日: | 2008-03-06 |
| 公開(公告)號: | CN101241521A | 公開(公告)日: | 2008-08-13 |
| 發(fā)明(設計)人: | 朱平;張宇;陳關龍;郭永進;余海東;潘峰 | 申請(專利權)人: | 上海交通大學 |
| 主分類號: | G06F17/50 | 分類號: | G06F17/50 |
| 代理公司: | 上海交達專利事務所 | 代理人: | 王錫麟;王桂忠 |
| 地址: | 200240*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 支持 向量 轎車 車身 綜合 性能指標 建模 方法 | ||
技術領域
本發(fā)明涉及的是一種汽車技術領域的設計方法,特別是一種基于支持向量機的轎車車身綜合性能指標建模方法。
背景技術
隨著汽車工業(yè)的快速發(fā)展,車身結構的優(yōu)化設計技術逐步的得到了應用,使得車身結構具有最佳綜合性能的同時,能夠盡量的降低自身重量。轎車車身結構優(yōu)化設計建模過程中,需要建立各個綜合性能指標與設計變量之間的數(shù)學關系模型,而汽車碰撞是一個瞬態(tài)、大變形、高度非線性的物理過程,包括碰撞力、加速度、結構變形及吸能量在內的耐撞安全性能指標具有強非線性的特點,因此,建立準確、高效的數(shù)學模型是車身結構優(yōu)化方案可行性成敗的關鍵。
目前,二階多項式模型建模簡單,適用于設計變量少、響應的非線性程度較弱的設計問題,而對于高維設計空間、強非線性響應的情況,其所建立模型的預測能力將大大的降低,因此采用該模型進行優(yōu)化得到的設計方案必然缺乏工程應用可靠性。
經對現(xiàn)有技術文獻的檢索發(fā)現(xiàn),王海亮、林忠欽、金先龍,在《應用力學學報》2003,(3):61-66上發(fā)表的文章“基于響應面模型的薄壁構件耐撞性優(yōu)化設計”中采用二階多項式模型建立了車身結構耐撞性指標(耐撞指數(shù)、最大碰撞力、平均碰撞力)的數(shù)學模型,而建模過程中僅通過方差分析作為驗證手段,未在設計空間內另外選取一定數(shù)量的隨機、均勻分布的樣本進行響應預測檢驗,故不能認為所建立的數(shù)學模型具有足夠的精度進行后續(xù)的優(yōu)化設計。
發(fā)明內容
本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有技術的不足,提供一種基于支持向量機的轎車車身綜合性能指標建模方法,提高所建立模型的預測精度及建模效率,為后續(xù)的優(yōu)化設計奠定基礎,以期提高車身結構優(yōu)化設計方案的工程應用可行性。
本發(fā)明是通過以下技術方案實現(xiàn)的,本發(fā)明包括以下步驟:
步驟一、選擇零件作為設計目標,并確定零件的板厚、材料參數(shù)作為設計變量;
所述選擇零件作為設計目標,具體為:在結構形式已經確定的前提下,幾何尺寸及材料參數(shù)在很大程度上決定了車身結構的性能,將車身結構中對各項性能響應較為敏感的零件作為設計目標,零件包括前圍、側圍、后圍、地板及頂棚各總成中的零件。
步驟二、依據(jù)步驟一所確定的設計變量,采用試驗設計方法生成設計矩陣;
所述采用試驗設計方法生成設計矩陣,具體為:在建立結構性能指標與設計變量函數(shù)關系的過程中,采用試驗設計方法中的均勻設計在多維設計空間內選擇樣本點,樣本點的數(shù)量由性能指標的非線性程度及建立數(shù)學模型所需達到的精度而定,采集樣本點上的性能響應信息,并利用這些響應信息完成函數(shù)關系的建立,均勻設計在n(n為設計變量個數(shù))維設計空間內均具有良好的均勻分散性,使得樣本均勻的分布在設計空間,捕捉性能響應特征信息,設計因素的水平與試驗的次數(shù)相等,通過DPS(數(shù)據(jù)處理統(tǒng)計)軟件,在給定因素個數(shù)及試驗次數(shù)的前提下自動生成設計矩陣。
步驟三、根據(jù)設計矩陣進行有限元仿真試驗設計,提取結構性能指標值完成訓練樣本的建立;
所述提取結構性能指標值完成訓練樣本的建立,具體為:在生成設計矩陣后,根據(jù)設計矩陣的安排,利用有限元仿真試驗對各組合進行處理,并從處理結果文件中提取結構性能指標的試驗響應值,完成樣本的建立。
步驟四、利用支持向量機方法對樣本進行訓練,建立綜合性能指標數(shù)學模型;
所述建立綜合性能指標數(shù)學模型,具體為:在建立綜合性能指標與設計變量函數(shù)關系的過程中,采用數(shù)據(jù)挖掘中的支持向量機方法,將非線性問題轉化為高維空間中的線性回歸問題,通過求解一系列最優(yōu)化問題得到該線性回歸問題的解,以設計矩陣及有限元仿真得到的性能指標矩陣作為樣本,采用支持向量機方法進行樣本訓練,得到相應的回歸系數(shù),完成綜合性能指標數(shù)學模型的建立。
所述支持向量機方法,其非線性函數(shù)表達如下:
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