基于PSO-SVR近似模型的乘员约束系统稳健性优化

• 作者: 周大永 张海洋 胡帅帅 谷先广 高剑武
• 来源期刊: 汽车工程
• 关键词: 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
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 462-467
• 页数: 6页
• 字数: 3582字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2020.04.007

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周大永	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	45	141	7.0	10.0
2	张海洋	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	8	24	3.0	4.0
3	高剑武	合肥工业大学汽车与交通工程学院	3	0	0.0	0.0
4	胡帅帅	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	1	0	0.0	0.0