车辆约束系统优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了车辆约束系统优化方法及装置，涉及汽车技术领域。本发明专利技术通过仿真得到约束系统多个参数取值组合对应的约束系统性能，然后对已知的约束系统性能与取值组合进行机器学习，得到约束系统性能与多个参数之间的近似模型，根据该近似模型确定实现约束系统性能目标所需的约束系统参数取值，基于该参数取值设计约束系统后可以使约束系统的性能达到目标，实现对约束系统的优化；还可以在约束系统的各个参数取值确定之后，将各个参数取值输入近似模型，预测约束系统的性能。本发明专利技术主要用于车辆约束系统的性能优化和性能预测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及汽车，尤其涉及车辆约束系统优化方法及装置。

技术介绍

1、车辆约束系统主要包括安全气囊、安全带、座椅等部件，用于在车辆发生碰撞时保护乘客。约束系统的各项参数决定了约束系统的性能，参数设计不合理会导致约束系统对乘员的保护效果差，这种情况下需要对约束系统进行优化。

技术实现思路

1、本专利技术通过提供车辆约束系统优化方法及装置，解决了如何优化车辆约束系统的技术问题。

2、一方面，本专利技术提供如下技术方案：

3、一种车辆约束系统优化方法，包括：

4、建立约束系统的有限元仿真模型，对所述约束系统的多个参数进行doe试验设计，得到所述多个参数的多个取值组合，基于所述取值组合对所述有限元仿真模型的所述多个参数进行赋值，通过有限元求解软件对所述有限元仿真模型进行求解，得到每个所述取值组合对应的性能曲线和性能指标；

5、对多组所述取值组合与所述性能曲线、多组所述取值组合与所述性能指标进行机器学习，得到所述性能曲线与所述多个参数之间以及所述性能指标与所述多个参数之本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种车辆约束系统优化方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的车辆约束系统优化方法，其特征在于，所述对多组所述取值组合与所述性能曲线、多组所述取值组合与所述性能指标进行机器学习，得到所述性能曲线与所述多个参数之间以及所述性能指标与所述多个参数之间的近似模型，包括：

3.如权利要求2所述的车辆约束系统优化方法，其特征在于，所述使用多种算法分别对多组所述取值组合与所述性能曲线、多组所述取值组合与所述性能指标进行训练，包括：

4.如权利要求2所述的车辆约束系统优化方法，其特征在于，所述使用多种算法分别对多组所述取值组合与所述性能曲线、多组所述取值组...

【技术特征摘要】

1.一种车辆约束系统优化方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的车辆约束系统优化方法，其特征在于，所述对多组所述取值组合与所述性能曲线、多组所述取值组合与所述性能指标进行机器学习，得到所述性能曲线与所述多个参数之间以及所述性能指标与所述多个参数之间的近似模型，包括：

3.如权利要求2所述的车辆约束系统优化方法，其特征在于，所述使用多种算法分别对多组所述取值组合与所述性能曲线、多组所述取值组合与所述性能指标进行训练，包括：

4.如权利要求2所述的车辆约束系统优化方法，其特征在于，所述使用多种算法分别对多组所述取值组合与所述性能曲线、多组所述取值组合与所述性能指标进行训练，包括：

5.如权利要求1所述的车辆约束系统优化方法，其特征在于，所述性能曲线包括加速度曲线，所述性能指标包括hic损伤值；

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【专利技术属性】
技术研发人员：段文立，陆兴旺，罗洲，殷霖千，陈彦龙，
申请(专利权)人：岚图汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：