基于FPM粒子法的副驾驶气囊点爆仿真辅助仪表板悬浮屏幕开发

仪表板中央悬浮屏幕是近年来汽车内饰造型的流行趋势之一,但越来越大的屏幕一定程度上占据了副驾驶气囊展开后的空间,甚至成为气囊展开路径上的障碍物,所以其与副驾驶安全气囊的空间布置匹配关系必须受到足够的重视。文章采用基于FPM粒子法的副驾驶气囊仿真模型,以某SUV车型中期改款时引进的新悬浮屏幕设计为例,对"气囊-悬浮屏幕"之间的空间布置相对关系展开仿真研究,在仪表板造型早期及时发现悬浮屏幕阻碍气囊展开和气囊展开时过分挤压悬浮屏幕等潜在问题并进行优化,为今后类似项目的开发提供了一种可借鉴的研究方法。     

基于深度学习的座椅抗挥鞭伤性能预测

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。