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龙图腾网恭喜上汽大众汽车有限公司申请的专利一种基于机器学习的车辆碰撞仿真优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114880934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210522250.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习的车辆碰撞仿真优化方法是由张继游;乔淑平;吴峻岭;连志斌;李健斐;边楠设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的车辆碰撞仿真优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的车辆碰撞仿真优化方法，其包括步骤：S1：建立整车碰撞仿真分析模型；S2：建立设计变量的参数化文件，搭建对应的数据采集工作流；S3：获取计算结果文件和采样数据；S4：获得含有碰撞变形标签的碰撞采样数据；S5：确定参与机器学习模型训练的变形标签、样本点及设计变量的取值范围；S6：进行机器学习模型训练；S7：判断训练后的机器学习模型预测精度是否满足设定的阈值并判断样本点数量是否满足要求，二者均满足时才进行步骤S8；否则返回步骤S3；S8：搭建对应的数值优化工作流；S9：采用优化算法进行数值优化；S10：若数值优化结果不满足设定的数值优化精度，则增加样本点数量，返回步骤S3，若满足则结束步骤。

本发明授权一种基于机器学习的车辆碰撞仿真优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的车辆碰撞仿真优化方法，其特征在于，包括步骤：S1：根据整车碰撞试验工况要求，建立整车碰撞仿真分析模型；S2：基于所述整车碰撞仿真分析模型，建立设计变量的参数化文件，搭建对应的数据采集工作流；S3：基于所述数据采集工作流，确定优化目标、约束条件、设计变量及取值范围、试验设计采样方式和采样数量，并生成样本仿真模型并运行，以获取计算结果文件和采样数据；S4：基于所述计算结果文件和采样数据，生成碰撞变形标签并获得含有碰撞变形标签的碰撞采样数据；S5：基于碰撞采样数据，确定参与机器学习模型训练的变形标签、样本点及其设计变量的取值范围；S6：进行机器学习模型训练，其中，机器学习模型的输入参数为采集的样本点的设计变量，输出参数为提取的碰撞特征数据；S7：判断训练后的机器学习模型预测精度是否满足设定的阈值以及判断样本点数量是否满足要求，若二者均满足，则进行下述步骤S8；若机器学习模型预测精度不满足设定的阈值，则返回步骤S3，若样本点数量不满足，则增加样本点数量返回步骤S3；S8：基于步骤S2中建立的设计变量的参数化文件和步骤S6中经过训练的机器学习模型，搭建对应的数值优化工作流；S9：定义优化目标、设计变量及取值范围、约束条件，基于所述数值优化工作流采用优化算法进行数值优化；S10：若数值优化结果不满足设定的数值优化精度，则增加样本点数量，返回步骤S3，若满足则结束步骤，获得最终的优化方案。

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