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摘要。汽车行业为降低汽车重量做出了巨大努力，以提高汽车燃油经济性和减少温室气体排放。结构轻质合金和制造技术的新创新使汽车制造商能够用更轻的铝结构取代传统钢材。然而，在下一代量产车的开发过程中，汽车制造商需要考虑大量的材料和厚度组合。此外，这些材料和结构的设计组合在车辆碰撞过程中不得损害车辆的完整性。随着廉价计算资源的普及，汽车制造商现在可以使用计算机模拟探索材料选择对下一代汽车耐撞性的影响。虽然这些模拟中的信息可以手动提取，但大量数据适合人工智能 (AI) 技术，这些技术可以更快地提取知识并提供更有用的解释，方便设计师和工程师。这项工作提出了一个使用人工智能辅助铝制车辆耐撞性设计周期的框架。使用有限元分析对皮卡车正面碰撞条件进行虚拟实验，以生成该方法的数据。虚拟实验中采用了不同的市售铝合金和厚度规格。使用一种高级循环神经网络来预测乘员碰撞脉冲响应的时间序列响应，这是用于评估安全性的关键耐撞性指标。这项工作重点介绍了汽车设计和工程师如何利用该框架来加速下一代轻型汽车的开发周期。
利用人工智能帮助汽车减轻铝材碰撞重量
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