基于数值模拟和机器学习的汽车碰撞代理模型

建立某型皮卡车三维有限元实体模型,模拟汽车对刚性墙碰撞和两车相向对撞的动态过程,得到不同初速度下汽车的碰撞力-位移曲线.将汽车初始速度作为输入,碰撞力-位移曲线作为输出,采用BP神经网络机器学习算法建立全速度域下汽车碰撞代理模型.将数值模拟样本分为训练集和测试集,对代理模型进行训练,并利用测试集样本验证了模型的精度.利用代理模型可以快速预测任意碰撞速度下该汽车的力-位移曲线,为其安全性设计提供依据.