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申请/专利权人：江西江铃集团晶马汽车有限公司

摘要：本发明提供一种基于遗传算法的大客车侧翻碰撞安全性评估优化方法，通过确定评估指标，根据大客车侧翻碰撞的特点，确定不同碰撞情况下的评估指标，将多个评估指标转化为一个多维优化问题，建立多目标函数模型，随机生成一组可行解作为初始种群，根据大客车的实际情况，设置相应的设计参数，通过交叉和变异操作，对种群进行迭代搜索，通过多目标适应度函数评价每个个体的适应度，并保留较好的个体进入下一轮迭代，当达到预设的迭代次数或者种群中的个体已满足条件时，停止搜索，通过优化大客车的结构设计参数，提高其在侧翻碰撞情况下的安全性能，从而保障乘客和车辆本身的安全。

主权项：1.一种基于遗传算法的大客车侧翻碰撞安全性评估优化方法，其特征在于，包括：S1：确定评估指标，根据大客车侧翻碰撞的特点，确定不同碰撞情况下的评估指标，结合车辆侧翻倾斜角度、车身扭曲程度、乘员受伤情况因素，结合车辆侧翻角度的大小，结合车辆侧翻的速度和加速度因素，结合车身结构强度、刚度因素，以及车身与地面的接触情况因素，结合乘员的头部加速度、胸部变形因素，以及座椅、安全带保护设施的影响，结合车辆的应急制动性能、悬挂系统的刚度；S2：将多个评估指标转化为一个多维优化问题，建立多目标函数模型，以车辆稳定性、车身结构强度和乘员安全为目标，同时结合车辆长度、宽度、高度因素，构建适应度函数，在建立多目标函数模型之前，确定各个评估指标的权重，采用基于实际数据的统计分析方法确定权重，根据权重，定义一个加权函数，将多个评估指标组合成一个综合指标；S3：随机生成一组可行解作为初始种群，根据大客车的实际情况，设置相应的设计参数，包括车身结构、悬挂系统、动力学控制系统；设置车身长度、高度、宽度参数，控制车辆的结构特点；设置悬挂系统刚度、阻尼参数，控制车辆的悬挂系统特点；设置动态稳定控制系统的工作方式、控制参数和控制策略参数，控制车辆的侧翻稳定性；其中种群由许多不同的大客车设计方案组成，每个方案都包含一系列的设计参数，包括车身结构、悬挂系统参数、动力学控制系统；S4：通过交叉和变异操作，对种群进行迭代搜索，其中，交叉操作是将两个个体的染色体进行交换，产生新的个体，变异操作是在染色体中随机改变基因，产生多样性，通过操作，使得种群逐渐向着更优解的方向发展；采用均匀交叉、多点变异的方式，通过选择操作，筛选出较好的个体，将它们保留到下一代种群中，同时，采用精英保留机制保持种群的多样性和避免早熟收敛；其中个体是具体的大客车设计方案，包括所有相关的参数设定，车身的长宽高、悬挂系统的刚度和阻尼系数、动态稳定控制系统的参数；其中染色体包含了所有设计参数的信息，包含了车身长度、宽度、高度、悬挂系统参数所有变量；其中基因是染色体上的最小单位，对应于单一的设计参数；S5：通过多目标适应度函数评价每个个体的适应度，并保留较好的个体进入下一轮迭代，采用多目标优化算法，使得被选中的个体在总体种群中的占比与其适应值成正比，对于每个个体，我们根据其在多个目标下的表现计算出对应的多目标适应度值；采用NSGA-II多目标优化算法中的选择策略选择较好的个体进入下一轮迭代，基于适应度值的排序和拥挤度的计算，使得被选中的个体在总体种群中的占比与其适应值成正比；S6：当达到预设的迭代次数或者种群中的个体已满足条件时，停止搜索，输出最优解，设置终止条件，包括最大迭代次数、适应度值收敛。

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