【摘 要】
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在不同乘员损伤评价标准下,汽车碰撞安全约束系统优化可能得到不同的匹配参数。基于实验设计的方法选取一定数量的设计点,分别通过Polynomial SVD、Kriging、神经网络算法建
【机 构】
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汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51405050）,2015年重庆市重点产业共性关键技术创新专项（cstc2015zdcy-ZxX0010）,2015重庆市基础与前沿研究计划项目（cto2015jCyjA00048）
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在不同乘员损伤评价标准下,汽车碰撞安全约束系统优化可能得到不同的匹配参数。基于实验设计的方法选取一定数量的设计点,分别通过Polynomial SVD、Kriging、神经网络算法建立约束系统的代理模型,用随机样本验证模型的拟合精度。选取神经网络代理模型进行遗传算法优化,发现代理模型在一些接触边界上存在失准的情况,因此采用多刚体MADYMO模型分别以多目标优化、加权综合评价指标WIC和C-NCAP评分3种损伤评价标准,通过MOGA-Ⅱ遗传算法计算得到不同标准下的优化结果。仿真结果对比发现：由于约束系统属于
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