基于神经网络和遗传算法的防挥鞭伤安全座椅的优化设计

摘要

汽车碰撞的主要类型为正面碰撞、侧面碰撞、后碰撞和翻车四种，多年来对于正侧面碰撞和翻车等类型的研究已较为成熟，而后碰撞是近些年才开始受到人们重视的。在后碰撞发生时，由突然的加速度给乘员头颈带来急速且过度的剪切力和屈服力，使颈部受到损伤，这种损伤被称为挥鞭伤，可能给患者带来终身的病痛。2012年，在中国汽车技术研究中心出台的新版C-NCAP管理规则中，新增了低速后碰撞颈部保护试验（鞭打试验），后碰撞已成为汽车被动安全的重要内容。为了使汽车座椅尽可能地为乘员提供保护、减少颈部损伤程度，本文结合神经网络和遗传算法对防挥鞭伤提出了一种安全座椅全局优化设计方法。主要工作内容总结如下:
　　(1)分析了汽车后碰撞的研究内容及国内外研究现状，阐述了后碰撞的乘员颈部损伤机理以及国内外评价指标，选取颈部损伤指标NIC和Nkm作为本文的评价标准。
　　(2)利用MADYMO软件创建后碰撞的座椅系统仿真模型，包括:车身、座椅、头枕、安全带及后碰假人等部件。根据Naoki Kaneko的碰撞试验对仿真模型进行验证，并通过MADPost后处理器输出头部加速度、颈部剪切力和扭矩、颈部损伤指标等响应值，为后续的分析提供基础。
　　(3)根据后碰撞中的乘员损伤机理，对颈部损伤造成影响的座椅参数进行分类，并新增安全带参数，分别研究不同类型的参数对乘员响应带来的影响。研究表明:头部与头枕间距适当减小、靠背倾角适当范围取值、头枕接触刚度适当减小、靠背接触刚度适当减小、织带刚度适当增大、安全带伸缩器锁止适当灵敏，可以对减小颈部损伤起到一定的作用，为座椅设计提供一定的参考。
　　(4)通过敏感度筛选，得到对颈部伤害影响较大的4个参数，根据正交试验方法安排25组试验。按照C-NCAP的后碰撞试验要求进行仿真试验，得到NIC及Nkm的损伤值，进行极差分析，得到影响颈部损伤的主次因素排序，并为神经网络的输入数据做好准备。
　　(5)结合神经网络和遗传算法，提出并设计一种防挥鞭伤安全座椅优化方法。使用MATLAB的算法工具箱及其编程能力，实现在给定座椅参数范围内的全局寻优。分析得知优化后的座椅在头部加速度、颈部剪切力方面以及颈部损伤指标方面均得到改善，NIC与正交试验优化结果相比减少9.0％; Nkm与正交试验优化结果相比减少12.5％。
　　本文对座椅参数按类型特性进行分类分析，避免了目前研究中没有考虑同类参数相互影响的缺点。同时，基于神经网络和遗传算法提出的座椅全局优化方法，避免了传统安全座椅优化方法的离散点求解的缺陷，能够较传统优化方法优化9％以上。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 课题的研究背景及意义

1．2 后碰撞的研究内容与方法

1．2．1 后碰撞的研究内容

1．2．2 后碰撞的研究方法

1．3 防挥鞭伤安全座椅的研究现状

1．3．1 防护装备的开发

1．3．2 座椅参数的优化

1．4 课题研究内容和方法

1．4．1 本文研究内容

1．4．2 本文研究方法

1．4．3 拟采用的技术路线

2 后碰撞中的乘员损伤评价

2．1 乘员损伤机理

2．2 乘员损伤准则

2．3 乘员损伤指标

2．3．1 国外法规指标

2．3．2 国内法规指标

2．4 本章小结

3 后碰撞座椅系统的建模与仿真

3．1 MADYMO软件介绍

3．1．1 软件原理

3．1．2 软件处理器

3．2 后碰撞座椅系统模型的建立

3．2．1 车身及座椅的建立

3．2．2 假人的选择及定位

3．2．3 安全带的建立

3．2．4 初始条件加载

3．3 后碰撞座椅系统模型的仿真与验证

3．4 本章小结

4 座椅参数分析及正交试验设计

4．1 座椅参数对乘员损伤的研究

4．1．1 头枕位置

4．1．2 靠背倾角

4．1．3 接触刚度

4．1．4 安全带

4．2 设计参数的选择

4．2．1 敏感度概念介绍

4．2．2 参数敏感度筛选

4．3 基于正交试验的初步优化

4．3．1 正交试验设计

4．3．2 正交试验结果分析

4．4 本章小节

5 基于神经网络和遗传算法的座椅优化

5．1 理论介绍

5．1．1 神经网络

5．1．2 遗传算法

5．2 基于神经网络和遗传算法的座椅优化

5．2．1 BP神经网络的建立

5．2．2 遗传算法的实现

5．2．3 安全座椅的优化

5．3 优化方法分析

5．3．1 优化结果对比

5．3．2 优劣分析

5．4 本章小节

6 总结和展望

6．1 本文总结

6．2 后续工作展望

参考文献

附录