基于遗传算法和可靠性分析的乘员约束系统优化
乘用车乘员约束系统参数灵敏度研究及优化
乘用车乘员约束系统参数灵敏度研究及优化乘用车乘员约束系统是汽车安全附件中至关重要的一部分，它能够有效地减少乘员、司机和其他行人在车祸发生时受到的伤害。
随着车辆技术的进步，乘用车乘员约束系统也在不断提升。
但是，有效的乘用车乘员约束系统实施需要恰当的参数设置，保证安全性能以及满足乘客的需求。
在乘用车乘员约束系统的参数设置方面，灵敏度是首要考虑的因素之一。
灵敏度是指乘用车乘员约束系统在检测时的反应速度，是决定系统能够有效发挥作用的重要参数。
因此，在设计和评估乘用车乘员约束系统时，对系统的灵敏度研究显得尤为重要。
为了研究乘用车乘员约束系统参数灵敏度，本文采用多步骤研究法。
首先，利用现有研究成果，对乘用车乘员约束系统参数进行设计；其次，利用数值模拟技术，建立基于车辆动力学系统的CAE模型，进而模拟出乘用车乘员约束系统的灵敏度；最后，采用实验技术，根据实际车辆的行驶特性，对乘用车乘员约束系统参数灵敏度进行测量。
通过上述研究，我们发现，乘用车乘员约束系统参数灵敏度存在较大差异。
与一般认为的结果相反，乘用车乘员约束系统中重要参数（例如点火滞后、紧绷力设定以及紧绷力曲线的梯度）的灵敏度均较低，而非重要参数（例如行程变化）的灵敏度较高。
此外，我们还发现乘用车乘员约束系统的参数灵敏度与车辆的行驶特性有关。
例如，系统对车辆急加速、急减速以及较复杂的行驶载荷反应更为敏感。
在乘用车乘员约束系统参数灵敏度研究的基础上，本文进一步提出了参数优化方案，以便提高乘用车乘员约束系统的安全性能。
首先，改善重要参数的灵敏度；其次，选择合适的行程变化及系统参数；最后，根据不同车辆行驶特性及乘客要求，调整乘用车乘员约束系统参数。
本文从参数灵敏度研究及优化的角度，研究了乘用车乘员约束系统，提供了理论及技术上的支持，从而为汽车安全性能的提升提供了重要依据。
本文研究结果可指导乘用车乘员约束系统的设计与优化，为汽车安全附件技术的进步作出积极贡献。
总之，乘用车乘员约束系统参数灵敏度研究及优化，是一个复杂的工程问题，也是汽车安全附件技术发展中不可或缺的一环。
汽车侧面碰撞中乘员约束系统的可靠性优化
汽车侧面碰撞中乘员约束系统的可靠性优化肖志;叶映台;李伟平;杨济匡【摘要】Restraint system is very important to the reduction of occupant injury risks in side impact tests. The restraint system model of the car driver side in side impact was built by using MADYMO simulation software. Considering the effect of the yielding force of pelvis energy absorber, airbag triggering time, inflator mass rate and ventilation hole size on dummy injury results, the response surfaces of occupant injury criteria were created and the reliability optimization of the occupant restraint system was carried out on the basis of Monte-Carlo stochastic simulation. The results have shown that the optimized restraint system scheme can meet the reliability design requirements.%在汽车侧面碰撞中,约束系统对降低乘员的伤害起到非常重要的作用.本文采用MADYMO仿真分析软件,建立某车型侧面碰撞的约束系统仿真模型；考虑了髋部推动块的压溃力、气囊起爆时间、气体质量流量和气袋排气孔面积对乘员损伤的影响,建立了乘员损伤指标的响应面模型；基于蒙特卡罗随机模拟,进行了侧面碰撞乘员约束系统的可靠性优化.结果表明,优化后的约束系统设计方案满足可靠性目标要求.【期刊名称】《湖南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(038)009【总页数】5页(P39-43)【关键词】侧面碰撞;约束系统;可靠性;优化【作者】肖志;叶映台;李伟平;杨济匡【作者单位】湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,湖南长沙410082;泛亚汽车技术中心有限公司,上海 201201;湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,湖南长沙410082;湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,湖南长沙410082【正文语种】中文【中图分类】U461.91乘员约束系统是汽车碰撞安全性开发的重要组成部分.现在的乘员约束系统优化设计，通常是基于确定性的设计条件和载荷参数条件的，其目的是提高对乘员的保护效果，使损伤风险降到最低水平.然而，在现实世界中，系统特性、载荷和边界条件的离散性是不可忽略的.由于这些输入参数的离散性，造成系统的失效几率较高，这对设计工程师来说是不能接受的.由于汽车乘员约束系统的高度复杂性和非线性，设计方案的可靠性变得非常重要[1－2].一个只是在理想情况下才表现出很好性能的系统是没有意义的.如图1，如果与理想情况很小的偏离（这是在现实世界中无法避免的）会显著地恶化系统的性能，这个系统是非稳健的.可靠性意味着在输入的离散性和性能的离散性之间寻找一个可接受的平衡[3].图1 可靠性系统和非可靠性系统Fig.1 Reliable and unreliable system本文在C－NCAP 50km／h的侧面碰撞乘员约束系统模型中引入了离散性，在此基础上对乘员约束系统进行了可靠性优化，提高了系统的可靠性.1 侧面碰撞约束系统模型的建立采用多刚体动力学分析软件MADYMO建立了侧面碰撞的乘员约束系统仿真模型.该模型包括整车中的一些能直接影响乘员载荷传递的部件.模型主要包括车门、A 柱、B柱、座椅、地板、假人和侧碰胸部气囊等.车门包括内板、内饰板和多刚体的髋部泡沫推动块，模型如图2所示.图2 侧面碰撞乘员约束系统仿真模型Fig.2 Occupant restraint system model in side impact车门内板、A柱、B柱和地板等部件采用有限元方法准确模拟外形，其边界条件通过MADYMO软件中的规定结构运动（PSM）的方法来设定，部件的运动由节点位移来描述，节点位移从整车侧面碰撞有限元分析结果中得出.车门内饰板在与车门连接的部位也使用了PSM方法控制其强制运动[4－5].座椅使用多刚体方法进行模拟，其运动通过给座椅的固定点施加给定运动来进行控制.仿真模型建立之后，对仿真计算结果和碰撞试验结果进行对比，结果如表1所示.从表1可以看到，胸部、腹部和骨盆的伤害指标误差均控制得较好，模型可用于下一步的研究.表1 试验和仿真结果的对比Tab.1 Comparison of test and simulation results 参数试验值仿真值胸部压缩量RDC／mm 39.7 37.2粘性指标／（m·s－1）0.36 0.34腹部力APF／kN 0.40 0.42骨盆力PSPF／kN 3.05 3.232 约束系统的可靠性优化在汽车侧面碰撞中，髋部推动块的压溃力（F）、胸部气囊的起爆时间（T）、气体发生器质量流量（M）和排气孔大小（A）对假人的伤害值有很大的影响，所以被作为设计参数.本文通过对这些参数的优化，提高侧面碰撞的安全性.2.1 优化问题参照FMVSS208中提出的正面碰撞伤害评估值WIC，根据侧面碰撞各项伤害值，提出将侧面碰撞中乘员各项伤害值（多目标）用正则化并加权的方法综合到一起，定义一个侧面碰撞的综合伤害评估值 WIC，定义如下[6]：式中0.3和0.2为伤害指标的加权系数，表明该类型伤害的重要程度.WIC值越低，表明侧面碰撞中乘员的损伤程度越小.RDC为胸部肋骨压缩变形量（mm），VC为胸部粘性指标（m／s），APF为腹部性能指数（kN），PSPF为骨盆性能指数（kN）.侧面碰撞约束系统的确定性优化描述如下.目标：Minimize WIC约束条件：相应的，如果要求系统的可靠性为95%，则侧面碰撞约束系统的可靠性优化可描述如下.目标：Minimize WIC95%约束条件：其中P[RDC＜32mm]是指采用某个设计样本点时，考虑输入变量的随机性，RDC ＜32mm的概率，其他类推.WIC95%表示是指采用某个设计样本点时，考虑输入变量的随机性，WIC随机输出离散点中较小的95%子集的最大值.虽然可靠性目标越接近于100%越好，但由于系统输入变量的随机性较大，本文取95%为可靠性设计目标.2.2 优化过程本研究的可靠性性优化过程包括3个步骤：正交试验设计、数学模型回归拟合和可靠性优化设计.流程如图3所示，首先，通过正交试验设计获得足够的样本点，进行模型的运算；然后基于这些样本拟合输出量和输入量的数学近似模型；最后对该数学模型进行可靠性优化计算[7].为进行试验设计，取各参数的变化范围为：髋部推动块的压溃力2～3kN；气囊起爆时间0.006～0.010s；气体质量流量（与初始模型的比值）0.70～1.30；排气孔面积306.0～408.0mm2.在设计空间内设计变量F，T，M和A各自选取了5个水平，试验设计选择了L25（54）正交试验设计表，如表2所示.表2 试验设计样本值Tab.2 Test matrix and simulation results试验号F／kNMA／mm2T／s VC／（m·s－1）RDC／mm APF／kN PSPF／kN WIC 1 2 0.7 306.0 0.006 0.24 29.10 0.60 2.84 0.421 2 2 0.85 331.5 0.007 0.31 33.60 0.53 2.80 0.470 3 2 1 357.0 0.008 0.35 36.90 0.51 2.81 0.501 4 2 1.15 382.5 0.009 0.44 40.40 0.46 2.79 0.550 5 2 1.3 408.0 0.010 0.50 43.50 0.38 2.75 0.584 6 2.25 0.7 331.5 0.008 0.27 28.60 0.59 2.95 0.432 7 2.25 0.85 357.0 0.009 0.34 32.30 0.50 2.90 0.469 8 2.25 1 382.5 0.010 0.39 36.70 0.48 2.90 0.515 9 2.25 1.15 408.0 0.006 0.49 41.20 0.37 2.89 0.568 10 2.25 1.3 306.0 0.007 0.56 43.90 0.33 2.87 0.603 11 2.5 0.7 357.0 0.010 0.24 26.70 0.54 3.07 0.407 12 2.5 0.85 382.5 0.006 0.32 33.50 0.47 3.02 0.474 13 2.5 1 408.00.007 0.37 38.40 0.47 3.02 0.523 14 2.5 1.15 306.0 0.008 0.52 41.50 0.38 3.01 0.581 15 2.5 1.3 331.5 0.009 0.56 44.00 0.31 2.97 0.605 16 2.75 0.7 382.5 0.007 0.23 27.80 0.53 3.17 0.417 17 2.75 0.85 408.0 0.008 0.31 32.200.45 3.13 0.464 18 2.75 1 306.0 0.009 0.34 37.10 0.43 3.12 0.507 19 2.751.15 331.5 0.010 0.41 40.30 0.38 3.12 0.545 202.75 1.3 357.0 0.006 0.56 44.50 0.293.10 0.613 21 3 0.7 408.0 0.009 0.27 28.40 0.53 3.27 0.437 22 30.85 306.0 0.010 0.31 32.00 0.41 3.25 0.464 23 3 1 331.5 0.006 0.39 36.70 0.41 3.19 0.519 24 3 1.15 357.0 0.007 0.47 40.80 0.31 3.20 0.563 25 3 1.3 382.5 0.008 0.53 43.90 0.26 3.20 0.600使用MADYMO进行了25次计算，得到侧碰假人伤害指标RDC，VC，APF和PSPF的仿真值，如表2所示，试验设计样本值将用于下一步的数学模型回归中. 在本研究中，使用二次多项式响应模型来近似拟合设计变量和侧碰假人损伤指标之间的关系，所获得的数学模型如下：式中各数学模型的决定系数R2和调整决定系数R2adj如表3所示.由决定系数和调整决定系数的数值可以看出，这4个数学模型的拟合精度较高，能够较好地满足预测精度的要求，可以替换约束系统仿真模型用于后续优化设计中.图3 可靠性优化设计的流程图Fig.3 Flow of reliability optimization表3 各数学模型的R2和R2adjTab.3R2andR2adjfor each response surface model %系数RDC VC APF PSPFR299.6 96.6 95.9 99.5R2adj99.4 94.1 94.8 99.3本文采用NSGA－II遗传算法进行可靠性优化设计.非支配排序算法NSGA－II是一种基于快速分类的、采用精英策略的多目标遗传算法.首先，生成初始种群，规模大小为25.对种群进行非支配排序，每个解的适应度就是它的非支配水平.进行双支联赛选择、交叉和变异，生成子代种群.然后，进入NSGA－Ⅱ的主循环，进行优化求解.为进行试验设计，取各参数的变化范围为：髋部推动块的压溃力2～3kN；气囊起爆时间0.006～0.010s；气体质量流量（与初始模型的比值）0.70～1.30；排气孔面积计 .按照文献和实际情况定义了这些参数的随机分布规律，如表4所示[8].表4 输入参数的分布规律Tab.4 Distribution of input parameters参数分布类型标准差髋部推动块的压溃力F正态分布0.15kN气囊起爆时间T正态分布 1ms 气体发生器气流量M正态分布 0.05排气孔大小A正态分布 20mm2每个样本点通过蒙特卡罗抽样提取50个随机样本进行计算，对该设计样本点的可靠性进行评估.可靠性优化设计相当于在确定性优化设计的每一迭代步中进行了一次可靠性评估.3 可靠性优化结果可靠性优化解的计算结果如下：髋部推动块的压溃力F＝2.35kN，气囊起爆时间T ＝0.009s，气体发生器质量流量M＝0.708，排气孔面积A＝316mm2.图4为WIC95%遗传算法计算的迭代收敛过程，在100代时，找到了收敛结果，同时 RDC，VC，APF，PSPF也能满足设定的可靠性要求.图4 WIC95%的收敛过程Fig.4 Convergence process of WIC95%对可靠性优化解的假人损伤输出结果进行分布频率分析，来检查模型的可靠性.输出了胸部压缩量、胸部粘性指标、腹部力、骨盆力和综合伤害指标WIC的柱状分布图，如图5所示.图5 可靠性优化后，各损伤参数的分布图Fig.5 Distribution of injury parameters after reliability optimization从图5可以看到，胸部压缩量RDC的分布范围在18～28mm之间，粘性指标VC 的分布范围在0.22～0.28m／s之间，腹部力 APF在0.50～0.62 kN之间，耻骨力PSPF在2.90～3.20kN之间，WIC在0.35～0.43之间.可见，可靠性优化解的假人损伤参数分布结果在设定的目标范围之内，达到了可靠性设计的要求.4 结论汽车乘员约束系统的设计应该考虑实际碰撞试验时物理参数的离散性，进行基于可靠性的优化，提高碰撞试验的成功率.本文在汽车侧面碰撞乘员约束系统模型中引入了物理参数的离散性，通过正交试验设计、数学模型回归和可靠性优化设计，使乘员约束系统的可靠性满足了设计要求.优化设计之后，胸部压缩量的分布范围在18～28mm之间，粘性指标的分布范围在0.22～0.28m／s之间，腹部力在0.50～0.62kN之间，耻骨力在2.90～3.20kN之间，WIC在0.35～0.43之间，可满足可靠性设计的要求.参考文献[1] ANDREAS Vlahinos，SUBHASH G Kelkar.Designing for six－sigma quality with reliability optimization using CAE[C]／／SAE Paper.2002－01－2017.[2] ZHANG Yu，ZHU Ping，CHEN Guan－long.Lightweight design of automotive front side rail based on robust optimization[J].Thin－Walled Structures，2007，45：670－676.[3] RALF Reuter，JÖRG Hülsmann.Achieving design targets through stochastic simulation[C]／／MADYMO User’s Conference.Paris：2000. [4] YANG Xing－mei，YANG Ji－kuang.Dynamic responses of child occupant in side impact[C]／／The 7th International Forum of Automotive Safety.Changsha：2009：175－183.[5] 张维刚，王祥，刘晖 .基于响应表面法的汽车侧面安全气囊仿真优化[J].江苏大学学报：自然科学版，2009，30（1）：19－22.ZHANG Wei－gang，WANG Xiang，LIU Hui.Optimization of side airbag simulation for vehicle side impact by using response surface method[J].Journal of Jiangsu University：Nature Science Edition，2009，30（1）：19－22.（In Chinese）[6] 杨济匡，吴亚军，张斌.汽车侧面碰撞中头胸部安全气囊的优化研究[J].湖南大学学报：自然科学版，2010，37（1）：23－28.YANG Ji－kuang，WU Ya－jun，ZHANG Bin.Research on the optimization of thorax－head airbag for vehicle side impact[J].Journal of Hunan University：Natural Sciences，2010，37（1）：23－28.（In Chinese）[7] 叶映台.轿车前纵梁耐撞性仿真和结构优化的研究[D].长沙：湖南大学机械与运载工程学院，2010.YE Ying－tai.A study on crashworthiness simulation ofthe frontal longitudinal beam of a passenger car and optimization of the beam structure[D].Changsha：College of Mechanical and Vehicle Engineering，Hunan University，2010.（In Chinese）[8] NELIS Rutjes，EDWIN Van Hassel，RIENDER Happee.E－valuation and improvement of side impact occupant safety using optimization and stochastic analysis [C]／／SAE Paper.2007－01－0365.。
基于自适应代理模型的汽车乘员约束系统优化设计
２０２０年（第４２卷）第７期汽 车 工 程ＡｕｔｏｍｏｔｉｖｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ２０２０（Ｖｏｌ．４２）Ｎｏ．７ｄｏｉ：１０．１９５６２／ｊ．ｃｈｉｎａｓａｅ．ｑｃｇｃ．２０２０．０７．００７基于自适应代理模型的汽车乘员约束系统优化设计国家自然科学基金（５１７７５０５７，５１８７５０４９）、湖南省自然科学杰出青年基金（２０１９ＪＪ２００１７）和长沙理工大学道路灾变防治及交通安全教育部工程研究中心开放基金（ｋｆｊ１７０４０１）资助。
原稿收到日期为２０１９年９月２９日。
通信作者：刘鑫，副教授，Ｅ ｍａｉｌ：ｌｘｙｍ８１０２０５＠１６３．ｃｏｍ。
刘 鑫１，２，刘 祥２，周振华２，胡 林２（１ 长沙理工大学，道路灾变防治及交通安全教育部工程研究中心，长沙 ４１０１１４；２ 长沙理工大学，工程车辆安全性设计与可靠性技术湖南省重点实验室，长沙 ４１０１１４）［摘要］ 为提升汽车乘员约束系统对乘员的保护性能并降低乘员所受的伤害，本文中提出了一种基于自适应代理模型的汽车乘员约束系统优化设计方法。
首先，建立了某微型客车的乘员约束系统数值模型，并通过实车碰撞试验对该数值模型进行检验和校正；然后，基于径向基函数建立了乘员约束系统的代理模型，并通过逆向形参数法有效获得具备较高精度的代理模型；最后，利用隔代映射遗传算法（ＩＰ ＧＡ）对汽车乘员约束系统进行优化。
结果表明：该方法能快速获得汽车乘员约束系统的最优匹配参数，从而确保乘员的安全性。
关键词：乘员约束系统；代理模型；逆向形参数法；优化设计ＤｅｓｉｇｎＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＶｅｈｉｃｌｅＯｃｃｕｐａｎｔＲｅｓｔｒａｉｎｔＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＡｄａｐｔｉｖｅＳｕｒｒｏｇａｔｅＭｏｄｅｌＬｉｕＸｉｎ１，２，ＬｉｕＸｉａｎｇ２，ＺｈｏｕＺｈｅｎｈｕａ２＆ＨｕＬｉｎ２１ ＣｈａｎｇｓｈａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｏｆＣａｔａｓｔｒｏｐｈｉｃＰｒｏｐｈｙｌａｘｉｓａｎｄＴｒｅａｔｍｅｎｔｏｆＲｏａｄ＆ＴｒａｆｆｉｃＳａｆｅｔｙｏｆＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｃｈａｎｇｓｈａ ４１０１１４； ２ ＣｈａｎｇｓｈａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨｕｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＳａｆｅｔｙＤｅｓｉｇｎａｎｄＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＶｅｈｉｃｌｅ，Ｃｈａｎｇｓｈａ ４１０１１４［Ａｂｓｔｒａｃｔ］ Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｏｃｃｕｐａｎｔｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｖｅｈｉｃｌｅｏｃｃｕｐａｎｔｒｅｓｔｒａｉｎｔｓｙｓｔｅｍａｎｄｒｅｄｕｃｅｔｈｅｉｎｊｕｒｙｏｆｏｃｃｕｐａｎｔｓ，ａｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｏｃｃｕｐａｎｔｒｅｓｔｒａｉｎｔｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｓｕｒｒｏｇａｔｅｍｏｄｅｌｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｎｕｍｅｒｉｃａｌｍｏｄｅｌｆｏｒｔｈｅｏｃｃｕｐａｎｔｒｅｓｔｒａｉｎｔｓｙｓｔｅｍｏｆａｍｉｎｉｂｕｓｉｓｅｓｔａｂ ｌｉｓｈｅｄａｎｄｔｈｅｎｖａｌｉｄａｔｅｄａｎｄｃｏｒｒｅｃｔｅｄｂｙｒｅａｌｖｅｈｉｃｌｅｃｒａｓｈｔｅｓｔｓ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｓｕｒｒｏｇａｔｅｍｏｄｅｌｆｏｒｔｈｅｏｃｃｕｐａｎｔｒｅ ｓｔｒａｉｎｔｓｙｓｔｅｍｉｓｂｕｉｌｔｂａｓｅｄｏｎｒａｄｉａｌｂａｓｉｓｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｒｅｖｅｒｓｅｓｈａｐｅｐａｒａｍｅｔｅｒｍｅｔｈｏｄｉｓａｌｓｏｕｓｅｄｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｓｕｒｒｏｇａｔｅｍｏｄｅｌ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｉｎｔｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＩＰ ＧＡ）ａｒｅａｄｏｐｔｅｄｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｏｃｃｕｐａｎｔｒｅｓｔｒａｉｎｔｓｙｓｔｅｍｏｆｖｅｈｉｃｌｅ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｐｒｏｐｏｓｅｄｃａｎｓｐｅｅｄｉｌｙｏｂ ｔａｉｎｔｈｅｏｐｔｉｍｕｍｍａｔｃｈｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｖｅｈｉｃｌｅｏｃｃｕｐａｎｔｒｅｓｔｒａｉｎｔｓｙｓｔｅｍａｎｄｅｎｓｕｒｅｔｈｅｓａｆｅｔｙｏｆｏｃｃｕｐａｎｔｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｏｃｃｕｐａｎｔｒｅｓｔｒａｉｎｔｓｙｓｔｅｍ；ｓｕｒｒｏｇａｔｅｍｏｄｅｌ；ｒｅｖｅｒｓｅｓｈａｐｅｐａｒａｍｅｔｅｒｍｅｔｈｏｄ；ｄｅｓｉｇｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ前言当汽车发生碰撞时，汽车乘员约束系统是保障乘员生命安全最有效的防护装置［１］，它包括安全气囊、安全带、安全座椅和吸能转向系统等装置。
基于遗传算法的某车型悬置系统优化设计
发动机只是用来发电，可以让发动机运行在高效率区，动力系统会有一个比较高的效率，整车会有良好的燃油经济性。
通过对发动机、电机、电池参数的合理匹配，在软件中对整车进行了整车性能仿真分析，其结果都达到了设计目标。
下一步等样车制造出来后，对实车进行测试，然后与仿真分析结果进行对比。
参考文献:[1]余志生.汽车理论[M].北京：机械工业出版社，1998.[2]徐杨.串联混合动力客车参数选择及仿真[J].设计研究，2006（1）.[3]贾姝超.基于日产e-POWER的串联混合动力系统工况适应性研究[J].2019中国汽车工程学会论文集，2019.表7仿真结果表工况单位数值目标WLTC油耗L/100km 5.57 6.01表8对比表类型动力配置WLTC油耗2022法规目标值HEV双电机串联 5.57 6.27燃油车1.5升增压发动机+手动变速箱1.5升增压直喷发动机+6AT变速箱1.5升增压直喷发动机+8AT变速箱2.0升增压直喷发动机+6AT变速箱2.0升增压直喷发动机+8AT变速箱8.258.838.989.910.125.986.296.296.356.350引言动力总成作为激励源，在车辆怠速或行驶过程中，时刻向悬置被动侧的车架部位传递着振动能量，该振动能量在传递过程中不管为减弱还是放大，都会直接影响客户对车辆的主观感受，所以悬置系统的设计在整车测评中尤为重要。
一直以来，国内外许多学者针对悬置系统的设计、优化问题，进行过大量的研究。
John Brett[1]将优化目标定为车厢，利用“最小响应法”，对悬置系统进行优化设计；Seonho Cho[2]选取座椅和转向柱为优化目标，利用能量解耦法，优化悬置系统，得到较好的结果，使得两个部位振动加速度值均减小；在悬置系统设计中，LE Ooi等[3]人增加了悬置橡胶阻尼及动刚度参数，将运算模型创建的更为准确；针对悬置支反力的研究，周冠南等[5]人利用序列二次规划法，对悬置刚度进行优化，目的使发动机的传递力达到最小；侯勇等[6]人应用遗传算法，对变量参数进行寻优，不仅提高了求解效率，还能得到全局最优解。
基于正交试验设计的乘员约束系统性能优化
＋０ ２％
一０ ２％
一５ ２ ％
＋Ｏ ２％ ＋５ ２ ％
试验结束后需要对试验结果进行分析 ，使用极差分 轮缘刚度及安全带刚度作为设计变量 ，对于其他 ３ 个变 析方法可以简单 、 直观地处理数据 。 极差分析法要求分别 量取其初始设计值 。 设计变量的因素和水平见表 ３ 下面 。 求出各因素具体水平对应的试验指标平均值 ，平均值中 针对选 出的 ４ 个设计变量利用正交试验设计 的方法进行
４
以取得一定的效果 ，但是却不能充分挖掘整个约束 系统 文 选用代 号 为 Ｌ（ 。３）
的潜能。 因此 ， 需要研究各参数与乘员伤害指标之间的关 的正 交 表 ，它 表 示 该 系， 并对整个约束系统进行优化。
表 １ 初始设计表 ． 问题 定 义
６
正 交 表 可 以 有 ４个 因
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８ ４７ ９ ０３ ８ ． ２ ． ９ ６ ９ ７ １７ ２ ． ２ ． １ ２７ ２ ． ５ ． ０１ １
８ ． ２１２ ２ ７０ ７ ．
损伤指标
约束范围 参考标准 侧 的 座 位 的 假
确 定 的性 能 指 标 应 满 足 表 ２所 示 要求。
证 流 程 如 图 ２ 。
部 件 验
证
— —
坐垫 、 地板 、 防火墙 、 垫 、 膝 方 向盘 、 安全 带 、 收 器 、 紧 卷 预 器、 限力器 、 全气 囊 安
试验和仿真值分别为 ７ ． ｍ和 ６ ． ｍ。 ２ｍ ６ ６ ｍ 根据 Ｇ １５ — ５ Ｂ１ ５ １ ２ ０ 乘用车正面碰撞 的乘员保护 ＿ 对于处于前排外侧 ０３ ４ ］ ， 座位的假人 ， 头部伤害指标 （ Ｉ ３ ） ≤１０ ， Ｈ Ｃ６应 ０ ０ 胸部压缩
汽车乘员约束系统的参数分析与仿真研究概要
参数优化和改进建 议
未来研究方向和展 望
对未来研究的建议
进一步优化乘员约 束系统参数
开展多场景仿真研 究
加强乘员约束系统 与智能驾驶的协同 研究
关注乘员健康与安 全性能的关联研究
THANK YOU
汇报人：XX
仿真模型建立的 注意事项：确保 模型的准确性和 适用性、考虑实 际约束条件和边 界条件、选择合 适的仿真软件和 工具
仿真实验设计与实施
实验目的：验证汽车乘员约束 系统的性能和安全性
实验条件：模拟不同碰撞场景 和车辆参数
实验方法：采用计算机仿真技 术进行模拟实验
实验结果：分析仿真数据，评 估约束系统的性能表现和改进 方向
参数分类：物理参 数、化学参数、生 物参数等
参数对系统性能的 具体影响：参数变 化对系统性能的影 响程度和规律
参数分析的方法： 实验法、仿真法、 理论分析法等
参数优化方法
遗传算法：通过模拟生物进化过程的自然选择和遗传机制，寻找最优解
粒子群优化算法：模拟鸟群、鱼群等生物群体的行为模式，通过个体间的相互协作和竞 争来寻找最优解
模拟退火算法：模拟固体退火过程的物理现象，通过随机搜索来寻找最优解
梯度下降法：利用函数局部最小值的性质，沿着函数值下降最快的方向寻找最优解
仿真研究
仿真模型的建立
仿真模型的类型： 物理模型、数学 模型和混合模型
建立仿真模型的 目的：预测系统 性能、优化设计 参数和提高产品 可靠性
仿真模型的建立 过程：明确研究 目标、确定系统 边界、选择合适 的建模方法、建 立数学模型、验 证模型的正确性 和可靠性
汽车乘员约束系统的参数分析 与仿真研究概要
汇报人：XX
汽车乘员约束系统概述 参数分析 仿真研究 研究结果与讨论 结论
基于遗传算法的约束优化方法研究
基于遗传算法的约束优化方法研究随着现代科技的不断发展，我们生活的方方面面都受益于各种智能化技术的应用。
其中优化算法是一种非常重要的方法，它可以让我们在复杂的问题中找出最优解，从而提高效率以及减少成本。
遗传算法是一种常用的优化算法，它通过模拟生物进化的过程，不断筛选、选择和变异，最终获得一个很好的解。
但是，在实际应用中，还需要考虑约束条件的限制。
因此，本文将重点分析基于遗传算法的约束优化方法的研究。
一、遗传算法简介遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种由生物学的进化过程而演变而来的优化算法。
它通过交叉、变异和选择等操作，模拟生物个体在环境中生存和繁殖的过程，来求解函数优化问题，寻找最优解。
与其他优化算法不同的是，遗传算法是一种全局优化算法，不会陷入局部最优解。
遗传算法的基本过程如下：1. 初始化：将问题的解随机生成，并选取适应值最高的一些解作为父代，用来产生下一代的解。
2. 选择：根据适应值的大小，以一定的概率保留适应性高的解，并使它们成为下一代的父代。
3. 交叉：从父代中选取两个解进行交叉操作，生成两个新的解。
4. 变异：对新生成的解进行变异操作，产生新的解。
5. 评估：对新生成的解进行适应值的计算。
6. 终止：当满足终止条件时，算法停止，输出最终得到的解。
二、约束优化问题的限制约束优化问题指的是在满足一定的条件下，寻找一个合适的解使目标函数达到最大或最小。
这个条件就是约束条件，它可以是一个等式或不等式，通过这些约束条件来限制解的范围。
对于约束优化问题，常用的方法有罚函数法、投影法和拉格朗日乘数法等。
罚函数法指的是将不符合约束条件的解惩罚，对其进行惩罚得分或数值处理，使其适应值变低，以达到限制条件的目的。
投影法是指将不满足约束条件的解投影到约束条件范围内，通过多次的投影操作来搜索最优解。
拉格朗日乘数法则是通过构造一个包含约束条件的函数来求解，将约束条件引入目标函数中，求解这个函数的最小值或最大值来得到最优解。
汽车乘员约束系统快速求解与评价程序开发应用
汽车乘员约束系统快速求解与评价程序开发应用随着汽车安全意识的不断提高和法规的不断强化，汽车乘员约束系统的研发和应用逐渐成为汽车行业的热点。
汽车乘员约束系统包括安全带、气囊等多种装置，可以保护乘员在车辆碰撞时受到的伤害，故其质量的优劣直接关系到乘员安全。
传统的汽车乘员约束系统设计需要通过试验等方法来验证其可靠性和安全性，但这种方法费时费力，成本较高。
近年来，由于计算机技术的不断发展，利用计算机建立乘员约束系统的数值模型进行快速求解和评价成为了一种有效的方法。
乘员约束系统的数值模型一般基于有限元方法，可以将系统看作由多个有限元单元组成的复杂结构体系。
在数值模型中，可以考虑多种影响因素，如车辆的速度、质量、碰撞类型等。
使用数值模型可以快速计算出系统在各种情况下的性能指标，如乘员受力情况、气囊膨胀时间、安全带的耐久性等等。
为了实现乘员约束系统的快速求解和评价，需要开发一款相应的程序。
该程序需要包括以下几个模块：1.数据输入模块：该模块用于将车辆信息、碰撞信息等输入到程序中，以便后续的计算和分析。
2.预处理模块：该模块用于对输入数据进行预处理，包括对车辆和环境的建模、构建有限元模型、设置仿真参数等。
3.数值求解模块：该模块是程序的核心部分，主要通过有限元方法进行计算求解，包括求解乘员受力情况、气囊、安全带等约束装置的运行情况。
4.后处理模块：该模块用于对求解结果进行分析和评价，包括对乘员受力情况的评估、气囊和安全带等约束装置的优化设计等。
开发该程序需要掌握较强的计算机科学、工程力学等方面的知识。
同时，要注意程序的精度和效率，尽可能减少计算时间和空间开销。
该程序应用广泛，可以用于乘员约束系统的设计、改进和优化。
例如，可以通过该程序评估不同车速下乘员约束系统的安全性和可靠性，指导设计者进行系统的优化；还可以对不同型号、不同品牌的汽车进行比较评估，为消费者提供更准确的安全选择。
总之，乘员约束系统快速求解与评价程序的开发应用是一项重要的工程技术，有助于提高乘员安全性，推动汽车行业技术的发展和进步。
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度 。与 国外相 比 ， 国内在这方 面 的研 究 起步较 晚 ， 可
员侧采用了安全气囊 ， 而乘员侧未用， 因此乘员侧假 人 的头部 、 部 和胸 部 的 伤 害值 较 大 。本 文研 究 的 颈 目的就 是通过 优化 以最小 的成本付 出获 得较 好 的乘
１ 计算模型验证
文 中提 到 的正面碰撞模 型 如 图 Ｉ ａ 所 示 ， 括 （） 包
车体 系统 、 座椅 、 人 和 安全 带 。车 体 系 统包 括 ： 假 地 板、 防火墙 、 仪表 板 和 风挡 。车体 系统 、 椅 以及 安 座
全带安 装点 、 人 Ｈ 点 按 照 整车 数 模 在 Ｍａｙ ｏ中 假 ｄｍ
里采用遗传算法进行相关参数的优化 ， 主要是考虑
遗 传算 法是 一 种全 局 优化 的方 法 ， 而文 中研究 优 化 的计算模型单次计算时 间很短 ， 整个优 化计算 的时 间 不 长。为保证工程应用上 的可靠 ， 对优化 后相关 参数 的取值空间进行 了可靠性分析 ， 最终选 取参数 的波动
参数的取值 范围。
关键 词 ： 车碰撞 ； 汽 乘员 约束 系统 ； 优化 ； 遗传算 法 ； 靠性 可 Ｏｐ ｉ ｚ ｔｏ ｆＯｃ ｕ ａ ｔＲｅ ｔａｎ ｙ ｔｍ ｓ ｄ ｏ ｔｍｉａｉｎ ｏ ｃ ｐ ｎ ｓｒ ｉｔＳ ｓｅ Ｂａ ｅ ｎ Ｇｅ ｅｉ ｇ ｒｔｍ ｎ ｌａ ｉｉ ａｙ ｉ ｎ ｔｃ Ａｌ ｏｉｈ ａ ｄ Ｒｅｉｂｌｔ Ａｎ ｌｓｓ ｙ
员侧 假人碰撞 性能 。
以借鉴的经验较少。用仿真的方法可在很大程度上 弥补经验 少 的缺陷 ¨ 。基 于仿 真分 析进 行 碰撞 性 ｊ 能改进的方法的关键是仿真模型反映真实情况的程
度 ， 以应用 的模 型 一定 要 经 过 试验 的验 证 。经 过 所
验证后 的仿 真模型可 以用优 化方法 进行 优化 。在这
原稿收到 日期为 ２ ０ ０ ７年 １ ２ ２月 ８日， 修改稿收到 日期为 ２ ０ 年 ５月 ８日。 ０８
２０ （ ｏ ３ ） ｏ １ ０ ￣ Ｖ １ ０ Ｎ ．２ ８ ．
对相关伤害指标 的取值 区间不会造成较大影 响。
前言
中国新车 评 价 体 系 （ Ｎ Ａ ） 汽 车 碰撞 安 全 ＣＣ Ｐ 对
Ｃ Ｃ Ｐ正面碰 撞 评 级ห้องสมุดไป่ตู้中是 取 驾 驶 员 和 乘 员 的 ＮＡ 相关性 能最差 值 ， 了节 约 成 本所 研 究 车 型 的驾 驶 为
性提出了更高 的要求 。为了在 Ｃ Ｃ Ｐ新车评价 中 ＮＡ
［ ｂｔａｔ ｒ ｒｅ ｍ ｅＣ Ｃ Ｐｒｔ ｇ ｇｎｔ ｌ ｒｈ ｍ ｌｙｄｔｏｔ ｚ ｏ ｅｐｒｍｅ ｒｏ Ａ ｓｒｃ］ ｎｏｄｒｏｉ ｖ Ｎ Ａ ｉ ， ｅｅｃａ ｏ ｔｍ ｉｅ ｐｏｅ ｐｉ ｅｓｍ ａａ ｔ ｓ ｆ ｔ ｍｐ ａｎ ｉ ｇｉ ｓ ｏ ｍｉ ｅ
ａ ｃｕ ａｔ ｅｔ ｉｔ ｙｔ ａｅ ｎａｓ ｕａｉ ｏ ｅ ｖｒ ｅ ｙｔ ｔｎａ ｖｎｅｗｔ ｎｏｊｃｉ ｆ ｎｍ ｚ ｇ ｎｏｃ ｐｎ ｓ ａ ｓ ｍ ｂｓｄｏ ｍ ｌ ｏ ｍ ｄ ｌ ｅｉ ｄｂ ｓ ｉ ｄａ ｃ ｉ ａ ｂｅｔ ｅｏ ｍｉ ｉ ｎ ｒ ｒｎｓ ｅ ｉ ｔｎ ｆ ｉ ｅ ｈ ｖ ｉ ｉ ｈ ｖ ｒｌｉ ｕｙｉ ｈ ａ ， ｅｋａ ｄｃ ｅｔ ｆ ｃｕ ａｔ Ｔ ｅ ｓｎｂｅ ａ ｇｓ ｓ ａ ｍ ｔ ｓ ｒ ｈ ｓｎ ｔｅｏｅａ ｊｒ ｅｄ ｎｃ ｎ ｈｓ ｏ ｃｐ ｎ． ｈ ｎｔｅｒａｏ ａｌ ｒｎｅ ｆ ｙｔｍ ｐ ａ ｅ ｒ ａｅｃｏｅ ｌ ｎ ｎ ｏ ｈ ｅ ｏｓ ｅ ｒ ｅ
高 晖， 李光耀 ， 李铁柱
（ 湖南大学， 汽车车身先进设计制造国家重点 实验室， 沙 ４ ０ ８ ） 长 １ ２ ０
［ 摘要］ 为提高乘员 假人在 Ｃ Ｃ Ｐ正 面碰撞 中的得分 ， ＮＡ 在对某 车的仿真模型进 行试验验证基 础上用遗传算 法优化约束 系统相关参数 ， 优化 目标是使假 人头部 、 颈部和胸部 的伤害值最小。然后根据可靠性 的要求合理选择 了
准确 建模 。假人采 用混 三 ５ 分位 多刚体 假人 ， ０百 其 性 能经过 多部位 试 验 验证 。 经研 究 表 明 ， 假人 相 对 于 车身 的运 动可 以通 过对 假人 施加 随 时间 变化 的 Ｂ
国家 自然科学基金重点项 目（０ ３ ￣０ 、 ６ ６５ ） 教育部长江学者与创新团队计 划资助 。
ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｅｉｂｉ ｔ ｅ ｕｉｅ ｎ ｓ ｃ ｏ ｄ ｎ ｏ ｒｌａ ｌ ｙ ｒ ｑ ｒ ｍｅ ｔ． ｉ Ｋｅ ｗｏ ｄ ｙ ｒ ｓ：ｖ ｈ ｃｅ ｃ ａ ｈ；ｏ ｃ ｐａ ｔ ｒ ｅ ｉｌ ｒ ｓ ｃ ｕ ｎ ￣ ａ ｔｓ ｓｅ ；ｏ ｔｍ ｉａ ｏ ｍ ｙ ｔｍ ｐ ｉ ｚ ｔ ｎ；ｇ ｎｅ ｃ ａ ｇ ｒｔ ｉ ｅ ｔ ｌ ｏ ｉｈｍ ；ｒ ｌａ ｉｉｙ ｉ ｅｉ ｂ ｌｔ
Ｇａ ｏ Ｈｕｉ ．ＬｉＧｕ ｎｇ ａ ＆ ＬｉＴｉ ｚ ｕ ａ ｙｏ ｅｈ
Ｈｕａ ｎｖｒｔ，Ｓ ｔＫｙＬｂ ｒｏｙｏ ｄａ ｃｄＤ ｓ ｎａｄＭａ ｕａｔｒ ｇｙｒＶｈｃ ｏｒ ｈ ｎｓａ ４ ０ ８ ｎｎＵ ｉ ｓｙ ｔｅ ｅ ａｏａ ｒ ｅｉ ａ ｔ ｆＡ ｖｎｅ ｅｉ ｎ ｎｆｃｕｉ ｏ ｅｉｅＢａ ，Ｃ ａｇｈ １０ ２ ｇ ｎ ｌ
２０ ０ ８年 （ ３ ） ｌ 第 ０卷 第 ２期
汽 车 工 程 Ａ ｔ ｏｉ ｎｉｅｒ ｇ ｕｏ ｔ ｅＥ ｇｎｅ ｎ ｍ ｖ ｉ
２０ （ ｏ ３ ） ｏ １ ０ ８ Ｖ １ ０ Ｎ ．２ ．
２ ｏ２ ５ ｏ ８ ３
基 于遗 传 算法 和可靠 性 分 析 的乘 员 约束 系统 优化 水