Modeling Vehicles' Offset Impacts Using Recurrent Artificial Neural Networks

机译：使用递归人工神经网络建模车辆的偏移影响

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In the last few years, the demand for general-purpose Finite Element (FE) vehicle models with fine mesh and small elements has increased the size of these models dramatically. The FE simulation of these modles requires extensive CPU time, which makes the simulation cost an important issue to consider. The main objective of this research is to develop an accurate and computationally inexpensive method to predict a vehcile's crash performance in the event of a collision. This becomes very important as the demand for performing several impact scenarios for each vehicel beocmes excessive. This demand is driven by the desire to investigate differnt impact scenarios and to study the effect of the impact velocity, the offset-barrier ratio, and the impact angle on the dynamic behaivor of the vehciel structure in crash events.

机译：在过去的几年中，对具有细网格和小元素的通用有限元（FE）车辆模型的需求大大增加了这些模型的尺寸。这些模型的有限元仿真需要大量的CPU时间，这使得仿真成本成为需要考虑的重要问题。这项研究的主要目的是开发一种准确且计算便宜的方法来预测车辆在发生碰撞时的碰撞性能。这变得非常重要，因为对每个车辆执行多种碰撞方案的需求过高。这种需求是由研究不同的碰撞情况并研究碰撞速度，偏移-阻隔比和碰撞角度对碰撞事件中车辆结构的动态行为的影响所驱动的。

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来源
《2000 ASME International Mechanical Engineering Congress and Exposition November 5-10, 2000 Orlando, Florida》|2000年|p.49-66|共18页
会议地点 Orlando FL(US);Orlando FL(US)
作者
Tarek A.Omar; Azim Eskandarian; Nabih E.Bedewi;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类公路运输;
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