基于B样条插值和粒子群优化的汽车座椅舒适性评价研究

论文摘要

随着经济水平和物质生活的不断提升,汽车已成为日常出行和货物运输的主要交通工具,其驾乘舒适性已经被提升为继传统安全性、操控性的第三大关注重点。座椅作为汽车内饰的主要部件,其舒适性能的好坏直接决定驾乘人员对整车的体验感。高舒适度的汽车座椅不仅关系着行车安全和乘员的身体健康,还能够潜在地提高消费者的购买欲。如何评价汽车座椅是否舒适,如何建立科学标准的评价体系,已然成为学者们研究的焦点。在主、客观评价中,客观压力分布是预测汽车座椅舒适性的主要数据资源,大量研究侧重于寻找适当的数学方法建立主观评分与客观压力数据间的数量关系,以此达到较小的预测误差。本文则针对客观评价采集的原始压力矩阵展开研究,运用插值的方法拓展原始数据的信息量,从增强压力矩阵仿真度和提高客观实验条件两方面着手提高客观压力数据质量,进而提高座椅舒适性评价模型的预测精度;并通过优化的手段为汽车座椅舒适性评价提供了参考标准。首先,不同于以往传统的从采集的原始压力矩阵直接提取特征参数方法,增加B样条插值拟合曲面的方法对原始压力矩阵进行扩充处理,解决了由于传感器测试点布置密度有限,不能测得精细压力矩阵的问题,并通过云图比较和定量分析验证了B样条插值应用的有效性,为后续建立高预测精度舒适性评价模型提供有力的数据基础;其次,进一步完善了主、客观评价实验过程,分析选择了具有广泛代表性的被试人员,BMI（Body Mass Index）指数分布在17.0-28.4之间,身高涵盖90百分位和95百分位。选择待测试座椅,用10款不同等级轿车的驾驶座椅,并完全按照轿车驾驶环境搭建了模拟驾驶试验台,保证了客观压力数据的采集质量;最后,设计了舒适性预测模型的优化问题,基于响应面理论建立了客观压力数据与主观评分之间的数量关系,用于预测汽车座椅舒适性得分,进而应用粒子群优化算法实施了优化设计,结果表明,该模型可为更好地建立汽车座椅舒适性评价提供参考标准。使用B样条插值扩展后的压力数据,建立舒适性预测模型,与使用直接采集的原始压力数据建立的预测模型相比,平均绝对误差减少了1.33%;基于响应面理论建立了高拟合精度的舒适性评价预测模型,并应用粒子群优化算法对预测模型进行优化处理,分别优化得出三种（偏瘦、中等、偏胖）不同身材人群在非常舒适状态下,即舒适性评分为14.99分时（满分为15分）,各压力特征参数值的参考标准;对比优化结果发现,三种身材人群在高舒适度状态下具有相近的坐骨结节最大压力值,提出坐骨结节最大压力可作为评价汽车座椅舒适性的主要指标,简化评价过程。

论文目录

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 文丽鑫

导师: 徐涛

关键词: 汽车座椅舒适性,样条插值,压力分布,响应面法,粒子群优化算法

来源: 吉林大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 数学,汽车工业,自动化技术

单位: 吉林大学

分类号: TP18;O241.3;U463.836

总页数: 78

文件大小: 4721K

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标签：汽车座椅舒适性论文;  样条插值论文;  压力分布论文;  响应面法论文;  粒子群优化算法论文;