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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利装甲车辆地板-乘员-座椅局部模型等效加载建模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：CN120430118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510590578.5，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权装甲车辆地板-乘员-座椅局部模型等效加载建模方法是由秦伟伟;孙晓旺;王显会;彭兵;李高伟;张进成;李明星;王陶;付条奇设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本装甲车辆地板-乘员-座椅局部模型等效加载建模方法在说明书摘要公布了：本发明为一种装甲车辆地板‑乘员‑座椅局部模型等效加载建模方法。首先构建整车有限元模型，提取乘员足部地板节点组加速度矩阵；对地板节点组加速度矩阵进行降维，获取地板节点组等效主成分加速度矩阵；随后从整车有限元模型中提取地板‑乘员‑座椅局部有限元模型，基于局部有限元模型，采用时域响应误差量化‑贝叶斯优化联合方法，确定等地板节点组等效主成分加速度矩阵中等效主成分节点组的坐标；最后将地板节点组等效主成分加速度矩阵加载至局部有限元模型中的乘员足部地板，完成建模。本发明解决了传统局部模型等效加载建模方法中加载误差大、可解释性差的问题，为车辆乘员防护系统快速、可靠开发提供了新的解决方案。

本发明授权装甲车辆地板-乘员-座椅局部模型等效加载建模方法在权利要求书中公布了：1.装甲车辆地板-乘员-座椅局部模型等效加载建模方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：数据提取：构建爆炸冲击下整车有限元模型，提取乘员足部地板节点组加速度矩阵A； S2：数据降维：采用改进核主成分分析方法，对地板节点组加速度矩阵A进行数据降维得到地板节点组主成分加速度矩阵B，对地板节点组主成分加速度矩阵B进行量级还原得到地板节点组等效主成分加速度矩阵； S3：确定坐标：从整车有限元模型中提取地板-乘员-座椅局部有限元模型，基于局部有限元模型，采用时域响应误差量化-贝叶斯优化联合方法，确定地板节点组等效主成分加速度矩阵中等效主成分节点组最优的等效主成分节点组坐标向量； S4：加载建模：将地板节点组等效主成分加速度矩阵中的等效节点组加速度数据，按照最优的等效主成分节点组坐标向量中的坐标，加载至地板-乘员-座椅局部有限元模型中的乘员足部地板，完成等效加载建模； 步骤S3具体为： S31：等效加载误差量化： 从整车有限元模型中提取整车乘员响应数据； 从整车有限元模型中提取地板-乘员-座椅局部有限元模型； 使用试验设计方法DOE，对地板节点组等效主成分加速度矩阵中等效主成分节点组中的所有等效主成分节点的坐标进行组合采样，获取多个等效主成分节点组坐标向量； 将每一个等效主成分节点组坐标向量加载至地板-乘员-座椅局部有限元模型中，获取与每一个相对应的局部有限元模型加载乘员响应数据； 计算相位误差：计算和之间的互相关系数： 式中，为计算对应时的相位移动； 通过下式计算和之间的相位误差： 计算幅值误差：定义距离成本矩阵，采用下式中的欧式距离来计算距离成本元素： 定义距离成本矩阵上的规整路径W： 式中，为规整路径W上的第p点，代表了中和中两点之间的欧式成本距离； 计算和之间的幅值误差： 计算局部有限元模型加载综合误差： 式中，和分别为相位误差权重因子和幅值误差权重因子； S32：确定等效主成分节点组坐标： 将多个等效主成分节点组坐标向量组合成效主成分节点组坐标向量集合，将多个与每一个相对应的组合成局部有限元模型加载综合误差集合F，共同构成训练数据集； 使用训练数据集，构建关于的高斯过程GP先验分布近似代理模型，其形式为： 式中，为中不同于的另一个等效主成分节点组坐标向量；，为的均值分布；为协方差核函数； 判断当前先验分布近似代理模型中，的最大值是否超过80%，如果，通过期望改进EI采集函数来确定新的等效主成分节点组坐标向量： 通过下式求解新的等效主成分节点组坐标向量的后验分布： 式中，为高斯过程定义的先验分布，通过式24求解；为观测似然，通常假设为高斯噪声； 求解后验分布的预测均值和预测协方差，其中； 在获取的后验分布的预测值之后，执行迭代优化过程，重复贝叶斯优化步骤，直至，此时的为最优的等效主成分节点组坐标向量。

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