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一种面向乘员损伤风险的碰撞严重性预测方法

摘要

本申请涉及一种碰撞严重性的预测方法,通过构建第一学习模型,并将整车数据和碰撞事故场景特征数据输入第一学习模型得出碰撞加速曲线,能够充分利用路段的道路交通情况和车辆自身数据,对车辆碰撞加速度进行实际计算。通过构建第二学习模型,并将乘员特征数据、约束系统特征数据和碰撞加速曲线输入至第二学习模型,得出不同人体部位的碰撞动力学曲线,可以综合考虑乘员特征和约束系统特征等实际碰撞场景特征,大大提升乘员碰撞严重性预测的可靠性。最终,通过不同人体部位的碰撞动力学曲线进行标量转化,实现碰撞严重性的量化。本申请涉及的碰撞严重性的预测方法,可以在考虑综合因素的前提下实现快速、准确的乘员碰撞严重性预测。

著录项

  • 公开/公告号CN110851958B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学;

    申请/专利号CN201910982338.4

  • 申请日2019-10-16

  • 分类号G06F30/20(20200101);G06F119/14(20200101);

  • 代理机构11606 北京华进京联知识产权代理有限公司;

  • 代理人魏朋

  • 地址 100084 北京市海淀区清华园1号

  • 入库时间 2022-08-23 11:39:51

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