[發(fā)明專利]汽車座椅骨架多工況多目標(biāo)的設(shè)計(jì)方法有效
申請?zhí)枺?/td> | 201410425990.3 | 申請日: | 2014-08-27 |
公開(公告)號: | CN104166774B | 公開(公告)日: | 2017-02-15 |
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 王海華;丁曉紅;倪維宇;張永強(qiáng);余慧杰 | 申請(專利權(quán))人: | 上海延鋒江森座椅有限公司;上海理工大學(xué) |
主分類號: | G06F17/50 | 分類號: | G06F17/50 |
代理公司: | 上海唯源專利代理有限公司31229 | 代理人: | 曾耀先 |
地址: | 201351 上海市*** | 國省代碼: | 上海;31 |
權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索關(guān)鍵詞: | 汽車座椅 骨架 工況 多目標(biāo) 設(shè)計(jì) 方法 | ||
1.一種汽車座椅骨架多工況多目標(biāo)的設(shè)計(jì)方法,其特征在于,包括:
以汽車座椅骨架結(jié)構(gòu)質(zhì)量和動態(tài)工況下的最大沖擊接觸力最小為優(yōu)化設(shè)計(jì)目標(biāo)函數(shù),汽車座椅骨架結(jié)構(gòu)在動靜態(tài)工況下的位移為約束條件,以汽車座椅骨架結(jié)構(gòu)關(guān)鍵構(gòu)件的幾何尺寸為設(shè)計(jì)變量,建立所述汽車座椅骨架的優(yōu)化數(shù)學(xué)模型;
以多目標(biāo)遺傳算法對所述汽車座椅骨架的優(yōu)化數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解,獲得所述汽車座椅骨架的解集;
建立評價函數(shù),從所述汽車座椅骨架的解集中選擇所述汽車座椅骨架的結(jié)構(gòu)質(zhì)量M和最大沖擊接觸力F的最優(yōu)解;
根據(jù)對應(yīng)所述最優(yōu)解的所述汽車座椅骨架的設(shè)計(jì)變量X值,設(shè)置所述汽車座椅骨架的結(jié)構(gòu)件。
2.如權(quán)利要求1所述的汽車座椅骨架多工況多目標(biāo)的設(shè)計(jì)方法,其特征在于,所述汽車座椅骨架的優(yōu)化數(shù)學(xué)模型為:
Find?X=(x1,…,xi,…,xn)T
Minimize?M?and?F
式中:M為汽車座椅骨架結(jié)構(gòu)質(zhì)量,F(xiàn)為動態(tài)工況下的最大沖擊接觸力;δs和δd分別為靜態(tài)工況和動態(tài)工況下關(guān)鍵點(diǎn)的位移,δ*s和δ*d分別為靜態(tài)工況和動態(tài)工況下關(guān)鍵點(diǎn)的位移極限值;X為設(shè)計(jì)變量,n為設(shè)計(jì)變量的個數(shù),xiL和xiU分別為設(shè)計(jì)變量的上下限。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于上海延鋒江森座椅有限公司;上海理工大學(xué),未經(jīng)上海延鋒江森座椅有限公司;上海理工大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201410425990.3/1.html,轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 同類專利
- 專利分類
G06F 電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理
G06F17-00 特別適用于特定功能的數(shù)字計(jì)算設(shè)備或數(shù)據(jù)處理設(shè)備或數(shù)據(jù)處理方法
G06F17-10 .復(fù)雜數(shù)學(xué)運(yùn)算的
G06F17-20 .處理自然語言數(shù)據(jù)的
G06F17-30 .信息檢索;及其數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)
G06F17-40 .數(shù)據(jù)的獲取和記錄
G06F17-50 .計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)
- 用于實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)方業(yè)務(wù)或操作的方法和裝置
- 基于智能視頻分析平臺的多目標(biāo)跟蹤方法及其系統(tǒng)
- 多目標(biāo)設(shè)計(jì)選擇方法和系統(tǒng)
- 一種針對多目標(biāo)的地面導(dǎo)航系統(tǒng)及其方法
- 一種無斷點(diǎn)多目標(biāo)信號合成方法
- 基于多智能體深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)的多目標(biāo)跟蹤方法
- 一種多目標(biāo)跟蹤方法
- 一種航空紅外視頻多目標(biāo)檢測與跟蹤方法及裝置
- 一種多目標(biāo)推薦方法、多目標(biāo)推薦模型生成方法以及裝置
- 一種區(qū)域多目標(biāo)衛(wèi)星探測仿真方法及系統(tǒng)