基于数值模拟和机器学习的汽车碰撞代理模型
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作者单位:

1.重庆大学汽车协同创新中心;2.重庆大学航空航天学院

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中图分类号:

U462;U493

基金项目:

国家自然科学(11572060)资助


Vehicle collision surrogate model based on numerical simulation and machine learning
Author:
Affiliation:

1.Chongqing Automotive Collaborative Innovation Center;2.College of Aerospace Engineering,Chongqing University

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    建立某型皮卡车三维有限元实体模型,模拟汽车对刚性墙碰撞和两车相向对撞的动态过程,得到不同初速度下汽车的碰撞力-位移曲线。将汽车初始速度作为输入,碰撞力-位移曲线作为输出,采用BP神经网络机器学习算法建立全速度域下汽车碰撞代理模型。将数值模拟样本分为训练集和测试集,对代理模型进行训练,并利用测试集样本验证了模型的精度。利用代理模型可以快速预测任意碰撞速度下该汽车的力-位移曲线,为其安全性设计提供依据。

    Abstract:

    Three-dimensional finite element model of a pickup truck is built. The dynamic processes of a truck colliding against a rigid wall and collision between two trucks are numerically simulated, and the corresponding collision force-displacement curves of the truck with different initial speeds are obtained. Taking the initial speed of the truck as the input and the collision force-displacement curve as the output, the BP neural network machine learning algorithm is used to establish the vehicle collision surrogate model in the full speed domain. The numerical simulation samples are divided into training set and test set, and the surrogate model is trained. The accuracy

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  • 收稿日期:2019-12-25
  • 最后修改日期:2020-02-23
  • 录用日期:2020-02-24
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