汽车耐撞性网格数值分析系统：协同仿真与数据挖掘

"基于网格的汽车耐撞性数值分析系统及其应用 (2011年) - 上海交通大学学报，作者: 翁依柳，金先龙" 这篇论文探讨了在汽车耐撞性研究中，如何利用网格技术和数值分析方法来构建一个高效的分析系统。网格计算是一种分布式计算模式，它能够整合并利用网络上不同地点的计算资源，从而实现大规模计算任务的处理。在汽车行业中，耐撞性是衡量车辆安全性的重要指标，涉及到车辆在碰撞时的吸能性能和乘客保护能力。 文章首先介绍了网格应用中间件在汽车耐撞性数值分析中的作用。这种中间件是连接不同计算节点和数据源的关键，它能够协调和管理网格上的计算任务，确保数据的一致性和高效传输。接着，作者提出了一种四层结构的汽车耐撞性数值分析网格体系结构。这个结构可能包括数据管理层、服务管理层、应用支持层和用户接口层，分别负责数据存储与管理、服务调度、仿真计算支持以及用户交互等功能。 在耐撞性理论的基础上，论文提出了汽车耐撞性协同仿真的方法。通过协同仿真，多个专业团队可以在不同的地理位置共享资源，同时进行模型的构建和碰撞模拟，这极大地提高了分析效率和精度。此外，还探讨了分布式耐撞性数据挖掘技术，该技术可以处理大量的碰撞实验数据，发现隐藏的模式和规律，为汽车设计提供更深入的见解。 论文实现了这些理论方法的融合，构建了一个汽车耐撞性协同仿真应用系统和数据挖掘应用系统，并将之实际应用于汽车设计的协同仿真和数据挖掘活动中。通过具体的应用实例，验证了该系统的有效性和实用性，取得了显著的效果。 关键词涵盖了汽车工程、耐撞性、网格计算、计算机辅助工程（CAE）以及有限元分析。这些关键词表明，论文涉及了从计算方法到实际应用的整个流程，对汽车安全设计领域具有重要的理论和实践意义。 这篇2011年的研究工作展示了如何借助网格技术提升汽车耐撞性分析的效率和质量，同时也推动了跨地域的协同工作和数据挖掘在汽车行业的应用，对于提升汽车安全性设计有着深远的影响。