【摘 要】
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通过比较不同截面形状薄壁梁碰撞吸能特性曲线,提出了一种有效的变截面薄壁梁结构,并将该结构应用于某车架前纵梁的碰撞模拟中,以提高其动态吸能能力。将人工神经网络引入抗
【机 构】
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长沙理工大学汽车与机械工程学院,南昌大学机电工程学院
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通过比较不同截面形状薄壁梁碰撞吸能特性曲线,提出了一种有效的变截面薄壁梁结构,并将该结构应用于某车架前纵梁的碰撞模拟中,以提高其动态吸能能力。将人工神经网络引入抗撞性优化设计中,选取变截面梁的主要设计参数作为研究对象,将有限元分析与试验设计、神经网络和遗传算法等结合起来,对变截面梁各结构尺寸进行了抗撞性优化设计。建立了变截面梁结构的总吸能神经网络预测模型,并采用遗传算法进行了优化求解。最后将优化好的变截面薄壁梁结构应用于整车40%偏置碰模拟中,结果表明A柱的加速度峰值显著降低,整车的被动安全性得到提高。
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