基于PSO-SVR近似模型的乘员约束系统稳健性优化

作     者：张海洋 胡帅帅 周大永 高剑武 谷先广 Zhang Haiyang;Hu Shuaishuai;Zhou Dayong;Gao Jianwu;Gu Xianguang

作者机构：浙江吉利汽车研究院有限公司浙江省汽车安全技术研究重点实验室杭州311228 太航常青汽车安全系统(苏州)股份有限公司苏州215100 合肥工业大学汽车与交通工程学院合肥230009 

出 版 物：《汽车工程》 (Automotive Engineering)

年 卷 期：2020年第42卷第4期

页      面：462-467页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：中国博士后基金(2018M640524) 浙江省汽车安全技术研究重点实验室开放基金(2009E10013)资助 

主　　题：乘员约束系统 灵敏度分析 粒子群优化 支持向量回归 稳健性优化 

摘      要：综合运用近似模型参数优化技术和稳健性优化方法对汽车乘员约束系统进行优化。通过全局灵敏度分析,选出对加权伤害准则(weighted injury criterion,WIC)影响大的参数;采用粒子群优化(PSO)算法对支持向量回归(SVR)模型参数和核函数参数进行优化,建立高精度的PSO-SVR近似模型;在确定性优化的基础上进行基于蒙特卡罗抽样的稳健性优化。结果表明:优化后乘员约束系统性能得到明显提升且兼顾了稳健性。