[发明专利]吸能结构耐撞性能优化方法、系统与可读存储介质

说明书

本发明涉及交通安全技术领域，公开了一种吸能结构耐撞性能优化方法、系统与可读存储介质，以进一步提升性能。本发明方法包括：确定耐撞性优化代理模型；对耐撞性优化代理模型基于混合算法求解。本发明混合算法以粒子群算法为主体，随着迭代次数增加，算法的深度搜索能力逐渐下降，在不破坏粒子种间协作的前提下引入烟花算法的爆炸操作，把个体极值作为爆炸烟花来加强算法的局部搜索能力和多样性，在烟花爆炸操作中，每个烟花的爆炸个数及爆炸半径由所有个体极值的适应度函数值决定；进一步地，为了避免算法早熟，对全局极值做Logistic映射处理，帮助种群跳出局部最优。

技术领域

本发明涉及交通安全技术领域，尤其涉及一种吸能结构耐撞性能优化方法、系统与可读存储介质。

背景技术

2012年11月22日，韩国釜山一列地铁列车发生故障，随后赶来的列车由于速度过快而撞上前车，导致追尾事故，造成100余人受伤。为了减少碰撞损失，在地铁车端安装吸能结构至关重要。近几十年，相关学者和研究人员已经对不同吸能结构进行了试验、仿真和理论研究。

金属薄壁构件在碰撞过程中的塑性变形可以耗散大部分的能量，利用金属薄壁结构作为主要吸能部件已成为一种普遍现象。与此同时，铝蜂窝是一种高强重比、高吸能效率的材料，目前也大量用于吸能结构设计中。因此，本发明对薄壁结构和铝蜂窝结构进行了改善并将两者耦合以进一步提高整体性能以有效地保障车内人员的安全。

目前，对吸能结构的优化研究主要是集中在金属薄壁管或者是填充泡沫材料的金属薄壁管；就优化算法而言，大多都采用单一代理模型和已有的启发式算法进行求解，其显著的缺点在于由代理模型拟合得到的复杂的数学模型可能会导致算法陷入局部最优。

发明内容

本发明的主要目的在于公开一种吸能结构耐撞性能优化方法、系统与可读存储介质，以进一步提升性能。

为达上述目的，本发明公开一种吸能结构耐撞性能优化方法，包括：

步骤S1、确定耐撞性优化代理模型；

步骤S2、对所述耐撞性优化代理模型基于混合算法求解，所述混合算法以粒子群算法为主体，随着迭代次数增加，算法的深度搜索能力逐渐下降，在不破坏粒子种间协作的前提下引入烟花算法的爆炸操作，把个体极值作为爆炸烟花来加强算法的局部搜索能力和多样性。

优选地，在烟花爆炸操作中，每个烟花的爆炸个数及爆炸半径由所有个体极值的适应度函数值决定，为了自适应调整烟花爆炸半径从而适应不同决策变量以及增加扰动的精度，个体极值的爆炸更新如下述公式：

上述公式中，t为迭代次数，代表粒子l的个体极值在第α次爆炸的第i维位置，代表粒子l的个体极值的第i维位置，ω^t代表惯性权重；A^l,t是粒子l个体极值的爆炸半径，和是粒子的第i维的最大和最小位置，S^l,t是粒子l的个体极值的爆炸数量，Sizepop是种群规模，是烟花爆炸半径常数，M是爆炸数量常数，F(pbest^t)^max和F(pbest^t)^min分别是个体极值的最大和最小适应度值，round(·)代表取整，rands(-1,1)是[-1,1]的随机数，ε是一个无穷小的实数，其中，S^max和S^min分别是控制爆炸数量的上、下限参数，F(pbest^l,t)是在t次迭代中粒子l个体极值的适应度值。

进一步的，本发明方法为了避免算法早熟，还在上述步骤S2对全局极值做混沌映射处理，帮助种群跳出局部最优。

可选地，本发明上述混合算法具体包括：