[发明专利]基于自适应代理模型的汽车乘员约束系统优化设计方法

说明书

本发明公开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，该方法通过拉丁超立方实验设计方法对样本点进行采样，同时利用径向基函数求解样本点对应的最优形参数，并将所求的最优形参数与样本点结合来构建汽车乘员约束系统的代理模型；为了保证优化计算结果的精度，基于误差判断实现对代理模型的多次重构，从而获得最终的汽车乘员约束系统近似优化设计问题，并通过隔代映射遗传算法来求解满足设计要求的优化解，从而确保汽车乘员的安全性；本发明不但能有效提高汽车乘员约束系统的防护性能，而且可从本质上提高优化的计算效率和求解质量，在汽车安全领域具有广泛的工程应用价值。

技术领域

本发明涉及车辆安全性领域，具体涉及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。

背景技术

当汽车发生碰撞时，由安全带、安全座椅、安全气囊等装置组成的汽车乘员约束系统不但能对乘员所受到的冲击载荷进行有效缓冲，还能避免乘员与车身内饰发生二次碰撞，从而起到汽车乘员防护作用。研究表明，汽车乘员约束系统的防护性能将直接决定乘员的损伤程度及死亡率。所以，汽车乘员约束系统是汽车安全技术研究的重中之重。

针对汽车乘员约束系统的设计，现有的优化设计方法存在以下问题：

1、现有针对汽车乘员约束系统的优化设计方法，大部分是基于数值模拟技术对汽车乘员约束系统进行优化设计，但耗时的数值模型与高昂的计算成本往往会导致优化求解失效、约束违反等问题，从而造成极为低下的优化效率。

2、对于汽车乘员约束系统这类复杂的工程优化问题而言，往往涉及非常耗时的数值分析模型。因此，为了克服优化效率低下的缺点，少部分现有技术使用了代理模型技术，如公开号为CN102945327A的专利“一种用于汽车正碰安全性的多目标可靠性优化技术”和公开号为 CN102495923A的专利“一种汽车碰撞安全的混合可靠性评估方法”，但上述专利只是对代理模型进行了一次构建，而针对汽车乘员约束系统这类复杂的工程优化问题而言，一次代理模型的建立是无法保证优化设计解的精度的。

3.现有基于代理模型的汽车乘员约束系统优化设计方法，如公开号为CN108647429A的专利“一种汽车乘员约束系统的多目标不确定性优化方法的专利”，只是简单的采用代理模型来构建汽车乘员约束系统近似优化问题，并没有针对影响代理模型精度的形参数进行研究。因此汽车乘员约束系统的代理模型的精度无法得到保证，从而影响了后续的优化设计结果。

综上所述，如何保证汽车乘员约束系代理模型的精度并有效降低此类高维问题的样本数量来提高计算效率，是目前汽车乘员约束系统优化设计问题的关键。而且，目前针对汽车乘员约束系统的优化设计方法中，还未有既考虑了影响代理模型精度的形参数，又考虑了代理模型多次重构的专利。因此，发展基于自适应代理模型的汽车乘员约束系统优化设计方法不但能改善汽车乘员约束系统的防护性能，而且在保障乘员安全性方面具有重要意义。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有汽车乘员约束系统优化设计方法存在的上述问题，提出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。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：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，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：建立汽车乘员约束系统数值仿真模型，并针对汽车乘员约束系统的防护性能，确定设计变量、约束函数和目标函数，从而建立针对汽车乘员约束系统的优化设计问题，具体表达式为公式(1)：

s.t.g_k(X)≤b_k,k＝1,2,...,m

公式(1)中，f_WIC(X)为目标函数，g_k(X)为约束函数，b_k为常数值，X为n维的设计向量，其取值范围为