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Zhao Tang Yunrui Zhu Yinyu Nie Shihui Guo Fengjia Liu Jian Chang 《Vehicle System Dynamics: International Journal of Vehicle Mechanics and Mobility》2017,55(2):149-167
Traditional finite element (FE) methods are arguably expensive in computation/simulation of the train crash. High computational cost limits their direct applications in investigating dynamic behaviours of an entire train set for crashworthiness design and structural optimisation. On the contrary, multi-body modelling is widely used because of its low computational cost with the trade-off in accuracy. In this study, a data-driven train crash modelling method is proposed to improve the performance of a multi-body dynamics simulation of train set crash without increasing the computational burden. This is achieved by the parallel random forest algorithm, which is a machine learning approach that extracts useful patterns of force–displacement curves and predicts a force–displacement relation in a given collision condition from a collection of offline FE simulation data on various collision conditions, namely different crash velocities in our analysis. Using the FE simulation results as a benchmark, we compared our method with traditional multi-body modelling methods and the result shows that our data-driven method improves the accuracy over traditional multi-body models in train crash simulation and runs at the same level of efficiency. 相似文献
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随着我国社会的不断发展,企业信息化水平不断提高,社会对专业型人才的需求量越来越大.对于高职院校来说,传统的人才培养模式已经不能满足新时代对人才的需求.为了推动我国高职院校汽修专业人才的培养,推动高职院校的教学成效,提升高职院校人才培养质量,促进高职汽修专业学生的就业率,我国高职院校汽修专业开展了理实一体化教学体系,为了... 相似文献
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