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一种基于深度学习的汽车结构受力异常分析方法及系统 

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申请/专利权人:三亚市珊幻新能源科技有限公司

摘要:本发明涉及汽车结构分析技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的汽车结构受力异常分析方法及系统,所述方法包括以下步骤:对汽车结构设计数据进行三维汽车结构模型构建,得到三维汽车结构模型;根据三维汽车结构模型进行汽车结构受力分布模拟并进行不同连接点受力数值分量分析,得到连接点受力数值分量数据;根据连接点受力数值分量数据进行形变角度威胁度计算,得到形变角度威胁度数据;基于多层感知器对形变角度威胁度数据进行车身异常结构分析模型构建,得到车身异常结构分析模型;基于车身异常结构分析模型进行汽车结构受力优化调整,得到汽车结构受力优化调整数据。本发明通过对汽车结构分析技术的优化处理使得汽车结构分析更加精确。

主权项:1.一种基于深度学习的汽车结构受力异常分析方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:获取汽车结构设计数据;其中汽车结构设计数据包括:车身、底盘、车门、引擎舱部件的设计参数和几何信息;对汽车结构设计数据进行三维汽车结构模型构建,得到三维汽车结构模型;步骤S2:根据三维汽车结构模型进行连接点受力承载分析,得到连接点受力承载数据;根据连接点受力承载数据进行汽车结构受力分布模拟,得到结构碰撞受力分布模拟数据;根据结构碰撞受力分布模拟数据对连接点受力承载数据进行不同连接点受力数值分量分析,得到连接点受力数值分量数据;其中,步骤S2包括:步骤S21:根据三维汽车结构模型进行结构连接单元分析,得到结构连接单元数据;对结构连接单元数据进行结构连接点提取,得到结构连接点数据;步骤S22:根据三维汽车结构模型对结构连接点数据进行连接点受力承载分析,得到连接点受力承载数据;步骤S23:根据三维汽车结构模型以及连接点受力承载数据进行汽车结构受力分布模拟,得到结构碰撞受力分布模拟数据;其中,步骤S23包括:步骤S231:对连接点受力承载数据进行受力扩散方位分析,得到连接点受力扩散方位数据;根据连接点受力扩散方位数据以及连接点受力承载数据进行结构断面应力分析,得到结构断面应力数据;步骤S232:根据三维汽车结构模型以及结构断面应力数据进行汽车结构受力模拟,得到结构受力模拟数据;根据汽车结构受力模拟数据对结构断面应力数据进行局部结构受力变化分析,得到局部结构受力变化数据;步骤S233:根据局部结构受力变化数据对连接点受力扩散方位数据进行瞬时受力扩散拓扑结构分析,得到瞬时受力扩散拓扑结构数据;步骤S234:根据结构受力模拟数据以及瞬时受力扩散拓扑结构数据进行汽车结构受力分布模拟,得到结构碰撞受力分布模拟数据;步骤S24:根据结构碰撞受力分布模拟数据对连接点受力承载数据进行不同连接点受力数值分量分析,得到连接点受力数值分量数据;步骤S3:根据连接点受力数值分量数据进行汽车结构冲撞形变仿真,得到结构冲撞形变仿真数据;根据结构冲撞形变仿真数据进行车身结构异常形变角度识别,得到车身结构异常形变角度数据;对车身结构异常形变角度数据进行形变角度威胁度计算,得到形变角度威胁度数据;基于多层感知器对形变角度威胁度数据进行车身异常结构分析模型构建,得到车身异常结构分析模型;步骤S4:基于车身异常结构分析模型进行汽车结构受力异常分析,得到汽车结构受力异常数据;根据汽车结构受力异常数据进行汽车结构受力优化调整,得到汽车结构受力优化调整数据。

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