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申请/专利权人：南京财经大学;南京理工大学

摘要：本发明提出一种基于Kriging代理模型的汽车碰撞安全性设计优化方法，采用最大最小拉定超立方抽样方法，对车辆前部五个加强构件进行初始试验设计，获得厚度尺寸的初始参数样本；以最小化整车质量、发生100％刚性正面碰撞0.05~0.07s时段的Ｂ柱目标加速度积分值和发生40％正面碰撞时脚踏板侵入量为优化目标，构建汽车碰撞安全性设计优化模型，进行汽车碰撞仿真，得到初始参数样本对应的优化目标响应值，建立DS数据库；建优化目标的Kriging代理模型，获取目标的预测响应均值；构建预测改进聚合填充准则函数，获取批量填充试验样本点，利用计算机仿真软件对新试验样本点进行仿真计算，得到目标响应值，更新DS数据库，据此得到最优目标值集合和对应的最佳设计参数组合。本发明能够快速找到高质量的帕累托集解。

主权项：1.一种基于Kriging代理模型的汽车碰撞安全性设计优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，采用最大最小拉定超立方抽样方法，对车辆前部五个加强构件包括托架导轨、内外轨、前纵梁加强结构、左右裙板、前托架横梁的厚度，进行初始试验设计，获得厚度尺寸的初始参数样本；步骤2，以最小化整车质量、发生100％刚性正面碰撞0.05～0.07s时段的B柱目标加速度积分值和发生40％正面碰撞时脚踏板侵入量为优化目标，构建汽车碰撞安全性设计优化模型，进行汽车碰撞仿真，得到初始参数样本对应的优化目标响应值，建立DS数据库；步骤3，依据DS数据库构建优化目标的Kriging代理模型，包括整车质量、100％刚性正面碰撞0.05～0.07s时段的B柱目标加速度积分值和40％正面碰撞脚踏板侵入量，获取目标的预测响应均值；步骤4，依据DS数据库和预测响应均值构建预测改进聚合填充准则函数，获取批量填充试验样本点，利用计算机仿真软件对新试验样本点进行仿真计算，得到目标响应值，更新DS数据库。步骤5、循环迭代步骤3-4更新DS数据库，直至达到最大迭代次数或设定的指标的阈值，据此得到最优目标值集合和对应的最佳设计参数组合。

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