摘要：基于概率和凸集模型研究汽车正面碰撞可靠性优化设计问题。根据汽车吸能结构厚度、材料参数等不确定参数类型,分别采用概率和多椭球凸模型进行描述,以汽车安全性可靠性指标为约束,考虑汽车吸能结构质量为优化目标,建立混合模型可靠性优化设计模型。采用拉丁方试验设计构造目标函数和约束函数的Kriging近似模型,利用功能度量法评定概率约束,通过基于移动因子序列优化与可靠性评定将嵌套优化解耦为单层次优化。实际算例表明算法具有较高的计算效率及精度,对实际设计工作有一定参考价值。

摘要：针对锂电池动态工况下健康状态估计困难的问题,设计了一种基于支持向量回归机的健康状态估计方法.提取电池运行时可监测的电压、电流、温度、荷电状态融合成一种新的健康因子,采用支持向量回归机的方法训练得到健康状态估计模型,并选用网格寻优算法对模型的参数进行优化,实现基于可监测参数的动态工况下的锂电池健康状态估计.仿真结果表明,本文选取的健康因子能准确地反映电池的健康状态,健康状态的平均估计精度在1%以内.

摘要：准确分析系统可靠性,对于评估产品性能和制定维修策略起着至关重要的作用。采用单步前向预测方式,提出了基于最小二乘支持向量机分析发动机系统可靠性的方法。通过对比最小二乘支持向量机和三种神经网络方法的预测效果,验证了算法的有效性,实验结果表明最小二乘支持向量机能够提供较好的预测精度。在可靠性寿命分析中,为了提高分析的准确性和效率,通过程序化的方法绘制了威布尔概率纸,自动获取相关参数,并对比分析了最小二乘支持向量机预测结果与实际数据对发动机系统可靠性指标的影响,结果显示最小二乘支持向量机能够提供较准确的结果,可以作为系统可靠性分析的一种新方法。

摘要：为减少汽车车身轻量化可靠性优化设计的计算量并提高优化设计的精度,提出一种序列Kriging可靠性优化设计方法。以整车质量作为优化目标,选取整车耐撞性指标作为可靠性约束,建立可靠性优化设计模型。采用Latin超立方试验设计生成汽车正面碰撞有限元仿真模型的样本数据进行计算,根据有限元仿真结果构建目标和约束函数的Kriging近似模型;采用序列优化与可靠性评定方法 (SORA)将该嵌套优化问题解耦为单层次优化问题;优化每一迭代步,基于Kriging模型采用功能度量法评定概率约束。结果表明:所提方法满足工程设计所需的效率和精度要求,满足了整车安全性、轻量化和可靠性设计要求,整车质量减少约1.4%。

摘要：为减少驾驶人在高速公路行车时因应激反应失误而引发交通事故,基于动力定型理论,开发驾驶人应激反应训练系统并进行仿真实验研究。选用30名被试分别在4个高速公路中典型应激交通场景下进行,运用MP 150实时记录被试人员的心率参数,运用对数回归和相关性分析,研究应激反应能力与训练次数间的定量关系。结果表明:随着训练次数增加,驾驶人应激反应能力增强。驾驶人经过标准规定次数的训练,即可减缓应激状态下的心理紧张,提高应激反应准确性和速度。设计的系统及建立的训练次数标准,满足驾驶人应激反应能力训练需求,可增强驾驶人应激能力,减少此类交通事故发生。