第1章 绪论 1
1.1 汽车安全的发展 1
1.2 汽车安全标准与法规概述 2
1.2.1 国内外主要汽车安全技术法律法规体系 3
1.2.2 国内外主要新车评估体系 4
1.3 汽车被动安全研究 6
1.3.1 被动安全基础理论 6
1.3.2 被动安全系统开发 12
1.4 汽车主动安全研究 16
1.4.1 主动安全系统理论 16
1.4.2 主动安全系统开发 23
参考文献 26
第2章 面向汽车安全设计的仿真与试验技术 28
2.1 法规驱动的汽车安全系统设计 28
2.2 被动安全仿真与试验 30
2.2.1 被动安全试验简介 30
2.2.2 被动安全仿真建模方法 32
2.2.3 碰撞仿真模型 34
2.3 主动安全仿真与试验 37
2.3.1 主动安全试验简介 37
2.3.2 主动安全仿真建模方法 39
2.3.3 主动安全仿真模型 46
参考文献 50
第3章 面向汽车安全的模型验证与确认 51
3.1 模型验证与确认概述 51
3.1.1 模型验证与确认的基本概念 51
3.1.2 模型确认度量 54
3.2 面向动态系统的模型确认理论及方法 55
3.3 国际标准组织（ISO）模型确认度量 58
3.3.1 CORA度量 58
3.3.2 EEARTH动态时间响应分析方法 63
3.3.3 ISO整合度量 72
3.4 ISO时间序列响应的典型应用案例 75
3.4.1 儿童约束系统案例 75
3.4.2 台车测试案例 77
参考文献 79
第4章 面向复杂动态系统的模型确认 84
4.1 多元动态系统的模型确认 85
4.1.1 PCA主元分析 86
4.1.2 MEARTH多元时间响应误差评估方法 87
4.1.3 MEARTH确认实例 88
4.2 不确定性多元动态系统的模型确认 91
4.2.1 PPCA统计主元分析 92
4.2.2 不确定性多元动态系统重复性误差分析和计算 94
4.2.3 不确定性多元动态系统的模型确认量和阈值的选取 94
4.2.4 不确定性多元动态系统的模型确认流程与碰撞实例 97
4.3 贝叶斯模型确认 105
4.3.1 贝叶斯网络 105
4.3.2 模型确认中的贝叶斯网络 109
4.4 模型外推理论及方法 112
4.4.1 模型外推理论简介 112
4.4.2 基于贝叶斯推理的内插和外推方法 113
4.4.3 基于高斯过程建模的内插和外推方法 116
4.4.4 基于Copula内插外推方法 118
参考文献 120
第5章 基于数据不确定性的近似模型设计优化 123
5.1 近似建模技术概述 123
5.2 贝叶斯决策论 128
5.3 考虑数据不确定性的贝叶斯指标 130
5.3.1 贝叶斯指标推导 130
5.3.2 贝叶斯指标物理意义及应用 133
5.4 基于贝叶斯指标近似建模数值案例 135
5.4.1 数学案例验证 135
5.4.2 数据不确定性影响分析 136
5.4.3 数据样本规模影响分析 137
5.5 基于贝叶斯指标的汽车结构碰撞安全研究 138
5.5.1 汽车安全仿真分析 138
5.5.2 贝叶斯近似建模 140
5.5.3 数据不确定性影响分析 141
5.5.4 数据样本规模影响分析 145
5.6 基于贝叶斯指标的汽车安全优化设计 147
5.6.1 贝叶斯指标自适应建模 147
5.6.2 应用案例 149
参考文献 153
第6章 面向汽车安全的模型偏差修正优化策略 159
6.1 模型更新方法概述 159
6.2 高斯随机过程 161
6.3 模型偏差修正方法 163
6.4 基于模型偏差修正的数据不确定性量化 166
6.4.1 数据不确定性量化方法 166
6.4.2 数学案例验证 167
6.5 面向汽车安全设计优化的模型偏差修正更新策略 170
6.5.1 近似模型更新策略 170
6.5.2 汽车正面安全碰撞应用案例 171
6.5.3 汽车侧面安全碰撞应用案例 174
参考文献 179
第7章 数据挖掘技术在汽车安全设计优化中的应用 182
7.1 基于CART数据挖掘技术 183
7.1.1 数据挖掘方法概述 183
7.1.2 数学案例验证 186
7.2 基于CART数据挖掘技术的汽车安全优化设计域识别方法 188
7.2.1 优化设计域识别方法 188
7.2.2 数学案例验证 190
7.3 基于CART数据挖掘技术的汽车安全优化设计域识别算法 200
7.4 基于CART数据挖掘技术的汽车安全优化设计应用案例 202
7.4.1 优化设计域识别分析 204
7.4.2 确定性多目标优化设计案例 206
7.4.3 可靠性单目标优化设计案例 207
参考文献 209