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摘要

基于自适应高斯过程回归的汽车碰撞可靠性分析与优化设计

因制造工艺、人为认知和外部环境等影响，汽车碰撞中存在着如材料属性、结

构几何尺寸和外部载荷等各种不确定性因素。在各种不确定因素的耦合作用下，基

于传统的确定性汽车碰撞安全优化设计可能会产生较大分析偏差，这种优化方法已

难以很好地满足汽车碰撞安全的设计需求。此外，由于汽车碰撞仿真分析需要耗费

大量的计算时间，在考虑了不确定因素的汽车碰撞可靠性分析中又需要多次重复地

对汽车碰撞模型进行计算，进一步增加了计算量，导致汽车碰撞分析的效率变得十

分低下。

为了提高汽车碰撞可靠性分析的效率，本文建立了一种自适应降维高斯过程回

归模型，并基于该模型，发展了一种汽车碰撞可靠性优化设计方法，具体研究工作

如下：

（1）对某品牌汽车模型进行正面碰撞分析。建立了汽车碰撞有限元模型并设

置相应的碰撞参数，对该碰撞有限元模型进行计算，得到了汽车碰撞后的能量变化、

B柱加速度、防火墙变形情况。

（2）提出了一种自适应降维高斯过程回归模型。首先对高斯过程回归模型进

行二阶降维处理，简化原有的复杂高维汽车模型，然后基于自适应方法将相关性较

低的双变量项舍去，在保证精度的前提下减少所需的计算样本点，提高了代理模型

建立的效率。利用自适应降维高斯过程回归模型近似拟合汽车碰撞后防火墙的侵入

量，为汽车碰撞可靠性分析研究节省了大量的计算成本。

（3）基于主动学习，提出了一种汽车碰撞可靠性分析方法。可靠性计算的精

度主要取决于代理模型对极限状态函数的拟合精度。所以可以利用主动学习使得汽

车碰撞代理模型建立过程中的样本点取点位置更为靠近可靠性分析中的极限状态函

数。这是为了可以使用较少的计算样本点，提高模型在极限状态函数附近的精度。

最后利用MonteCarlo法结合自适应降维高斯过程回归模型进行汽车碰撞可靠性计

算。

（4）基于鲸鱼优化算法，对汽车进行了碰撞可靠性优化设计。在此优化设计

过程中，选取6个汽车部件的板厚作为优化设计变量，并考虑尺寸误差、材料属性

等不确定性因素的影响，以汽车碰撞的可靠性作为约束，同时以汽车质量最小为优

I

化目标建立了汽车碰撞可靠性优化设计模型。最后基于该模型进行汽车碰撞可靠性

优化设计。

关键词：

汽车碰撞；可靠性优化；高斯过程回归；自适应；主动学习；鲸鱼优化算法

II

Abstract

Reliability-baseddesignoptimizationforvehiclecollision

basedonadaptiveGaussianProcessRegression

Vehiclecollisionissubjecttonumerousuncertaintiesarisingfrommanufacturing

processes,humancognition,andexternalfactors.Theseuncertaintiesincludematerial

properties,structuralgeometry,dimensions,andloads.Whentheseuncertainfactorsare

combined,traditionaldeterministicoptimizationmethodsforvehiclecollisionsafetydesign

mayintroducesignificantanalyticalbiasesandfailtomeetsafetyrequirements.

Furthermore,analyzingofcarcollisionsiscomputationallyintensive.Itrequiresrepeated

calculationsofthevehiclemodelt