共查询到10条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
在传统仿真的基础上,结合深度学习,提出了一种快速预测座椅鞭打性能的方法。首先对上汽大众某车型座椅进行了一系列材料级、零部件级、分总成级和整椅级的静态与动态物理实验,其次利用实验结果对已有的仿真模型进行了标定,标定结果验证了仿真模型的有效性。然后,利用全因子法对所有影响座椅鞭打性能的因素进行了仿真。基于仿真结果,利用深度学习方法建立了长短记忆(LSTM)神经网络模型,对假人的挥鞭伤害响应进行快速预测。结果表明:基于LSTM的神经网络模型预测的假人响应曲线能与仿真得到的曲线较好地吻合,故可用于后续的座椅鞭打性能优化。 相似文献
6.
文章根据2018版C-NCAP低速后碰撞颈部保护试验("鞭打试验")相关规程,利用Hypermesh软件建立某整车项目主驾座椅的仿真模型。基于初版分析结果,运用DOE(试验设计)技术,通过调整座椅的相关设计参数,快速确定座椅结构优化方向,以达到客户鞭打试验4.5分需求。 相似文献
7.
8.
9.
10.
《世界汽车》2015,(12)
<正>《C-NCAP管理规则(2015年版)》的主要变化《C-NCAP管理规则(2015年版)》已经正式发布,与《C-NCAP管理规则(2012年版)》相比在以下方面进行了改进:·增加了对两门两座车辆的评价说明;·增加了自愿申请评价车型配置选取的要求;·取消了碰撞试验中关于假人胸部3ms加速度的考核指标;·增加了碰撞试验中关于假人胸部粘性指标的考核;·量化了碰撞试验中关于假人下潜的判定标准;·修改了鞭打试验中对于上颈部和下颈部得分的计算方法;·修改了鞭打试验中座椅靠背动态张角限值;·修改了鞭打试验最终得分计算方法;·取消了对驾驶员侧安全带提醒装置和ISOFIX固定装置的加分项目及分值; 相似文献