汽車安全的仿真與優(yōu)化設(shè)計(jì)

目 錄
叢書總序
推薦序
推薦序二
前言
第1章緒 論
1.1汽車安全的發(fā)展
1.2汽車安全標(biāo)準(zhǔn)與法規(guī)概述
1.2.1 國內(nèi)外主要汽車安全技術(shù)法律法規(guī)體系
1.2.2 國內(nèi)外主要新車評估體系
1.3汽車被動(dòng)安全研究
1.3.1 被動(dòng)安全基礎(chǔ)理論
1.3.2 被動(dòng)安全系統(tǒng)開發(fā)
1.4汽車主動(dòng)安全研究
1.4.1 主動(dòng)安全系統(tǒng)理論
1.4.2 主動(dòng)安全系統(tǒng)開發(fā)
參考文獻(xiàn)
第2章面向汽車安全設(shè)計(jì)的仿真與試驗(yàn)技術(shù)
2.1 法規(guī)驅(qū)動(dòng)的汽車安全系統(tǒng)設(shè)計(jì)
2.2被動(dòng)安全仿真與試驗(yàn)
2.2.1 被動(dòng)安全試驗(yàn)簡介
2.2.2被動(dòng)安全仿真建模方法
2.2.3 碰撞仿真模型
2.3主動(dòng)安全仿真與試驗(yàn)
2.3.1 主動(dòng)安全試驗(yàn)簡介
2.3.2 主動(dòng)安全仿真建模方法
2.3.3 主動(dòng)安全仿真模型
參考文獻(xiàn)
第3章面向汽車安全的模型驗(yàn)證與確認(rèn)
3.1模型驗(yàn)證與確認(rèn)概述
3.1.1 模型驗(yàn)證與確認(rèn)的基本概念
3.1.2模型確認(rèn)度量
3.2面向動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的模型確認(rèn)理論及方法
3.3國際標(biāo)準(zhǔn)組織(ISO)模型確認(rèn)度量
3.3.1CORA度量
3.3.2 EEARTH動(dòng)態(tài)時(shí)間響應(yīng)分析方法
3.3.3 ISO整合度量
3.4 ISO時(shí)間序列響應(yīng)的典型應(yīng)用案例
3.4.1 兒童約束系統(tǒng)案例
3.4.2 臺車測試案例
參考文獻(xiàn)
第4章面向復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的模型確認(rèn)
4.1多元?jiǎng)討B(tài)系統(tǒng)的模型確認(rèn)
4.1.1PCA主元分析
4.1.2 MEARTH多元時(shí)間響應(yīng)誤差評估方法
4.1.3 MEARTH確認(rèn)實(shí)例
4.2不確定性多元?jiǎng)討B(tài)系統(tǒng)的模型確認(rèn)
4.2.1PPCA統(tǒng)計(jì)主元分析
4.2.2不確定性多元?jiǎng)討B(tài)系統(tǒng)重復(fù)性誤差分析和計(jì)算
4.2.3 不確定性多元?jiǎng)討B(tài)系統(tǒng)的模型確認(rèn)量和閾值的選取
4.2.4 不確定性多元?jiǎng)討B(tài)系統(tǒng)的模型確認(rèn)流程與碰撞實(shí)例
4.3貝葉斯模型確認(rèn)-- 。
4.3.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)一
4.3.2 模型確認(rèn)中的貝葉斯網(wǎng)絡(luò) ‘：？
4.4模型外推理論及方法
4.4.1 模型外推理論簡介
4.4.2 基于貝葉斯推理的內(nèi)插和外推方法
4.4.3 基于高斯過程建模的內(nèi)插和外推方法
4.4.4 基于Copula內(nèi)插外推方法
參考文獻(xiàn)
第5章基于數(shù)據(jù)不確定性的近似模型設(shè)計(jì)優(yōu)化
5.1近似建模技術(shù)概述
5.2貝葉斯決策論 ~
5.3考慮數(shù)據(jù)不確定性的貝葉斯指標(biāo)一
5.3.1 貝葉斯指標(biāo)推導(dǎo)
5.3.2 貝葉斯指標(biāo)物理意義及應(yīng)用．？
5.4基于貝葉斯指標(biāo)近似建模數(shù)值案例
5.4.1 數(shù)學(xué)案例驗(yàn)證
5.4.2數(shù)據(jù)不確定性影響分析
5.4.3 數(shù)據(jù)樣本規(guī)模影響分析
5.5基于貝葉斯指標(biāo)的汽車結(jié)構(gòu)碰撞安全研究
5.5.1 汽車安全仿真分析
5.5.2 貝葉斯近似建模
5.5.3 數(shù)據(jù)不確定性影響分析
5.5.4數(shù)據(jù)樣本規(guī)模影響分析
5.6基于貝葉斯指標(biāo)的汽車安全優(yōu)化設(shè)計(jì)
5.6.1 貝葉斯指標(biāo)自適應(yīng)建模
5.6.2 應(yīng)用案例
參考文獻(xiàn)
第6章面向汽車安全的模型偏差修正優(yōu)化策略
6.1模型更新方法概述
6.2高斯隨機(jī)過程
6.3模型偏差修正方法
6.4基于模型偏差修正的數(shù)據(jù)不確定性量化
6.4.1 數(shù)據(jù)不確定性量化方法
6.4.2 數(shù)學(xué)案例驗(yàn)證
6.5面向汽車安全設(shè)計(jì)優(yōu)化的模型偏差修正更新策略
6.5.1 近似模型更新策略
6.5.2 汽車正面安全碰撞應(yīng)用案例
6.5.3 汽車側(cè)面安全碰撞應(yīng)用案例
參考文獻(xiàn)
第7章數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在汽車安全設(shè)計(jì)優(yōu)化中的應(yīng)用
7.1基于CART數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
7.1.1 數(shù)據(jù)挖掘方法概述
7.1.2 數(shù)學(xué)案例驗(yàn)證
7.2基于CART數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的汽車安全優(yōu)化設(shè)計(jì)域識別方法
7.2.1 優(yōu)化設(shè)計(jì)域識別方法
7.2.2 數(shù)學(xué)案例驗(yàn)證
7.3基于CART數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的汽車安全優(yōu)化設(shè)計(jì)域識別算法
7.4基于CART數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的汽車安全優(yōu)化設(shè)計(jì)應(yīng)用案例
7.4.1 優(yōu)化設(shè)計(jì)域識別分析
7.4.2確定性多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)案例
7.4.3 可靠性單目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)案例
參考文獻(xiàn)