基于多刚体动力学的人-车碰撞事故形态重构研究

交通事故重构已成为事故鉴定的重要技术手段,对还原交通事故碰撞过程十分有效。目前绝大多数重构技术均依赖于事故现场碰撞信息的采集;但准确性较低且缺乏通用性。针对某真实人-车碰撞事故案例,基于多刚体动力学原理,建立人-车碰撞数字化模型;并借助其重构事故发生时的各参与方运动状态,实现车辆损伤信息与行人冲击损伤机理的多重融合。通过行人最终位置、车辆受损区域、行人损伤等事故现场信息,验证数字重构模型的准确性。研究成果可为进一步探讨汽车前部结构设计与人员损伤的内在联系提供理论支撑;亦对制定有效规范的交通行为举措,保护交通事故中弱势群体具有较重要意义。     

车辆-行人/自行车骑车人事故死亡风险和头部动力学响应对比研究

通过对深入调查的交通事故数据进行分析和仿真,对比了中国道路交通环境下行人与自行车骑车人死亡风险和头部动力学响应的差异.从中国不同地区深入交通事故调查采集的数据中选出能估算出车辆碰撞速度且具有详细伤情记录的438例行人和自行车事故作为原始样本,利用逻辑回归分析建立了车辆碰撞速度与行人及自行车骑车人死亡风险的逻辑回归模型,分析了两者的死亡风险的差异.分别选取21例行人事故和24例自行车事故利用MADYMO软件进行了事故重建,比较了行人与自行车骑车人头部动力学响应.结果表明,车辆碰撞速度与行人和自行车骑车人死亡风险显著相关,相同车辆碰撞速度下自行车骑车人死亡的风险略低于行人.此外,行人与自行车骑车人的头部碰撞条件如头部碰撞速度和碰撞角度等也存在明显差别.此结果可为设定更加合理的中国道路车辆限速和制定有利于自行车骑车人和行人头部保护的策略提供参考.     

人车碰撞事故的行人初始状态研究

为进一步提高人车碰撞再现的逼真度,研究碰撞前行人初始状态及相应的仿真实现方法,提出一种基于行走的行人假人的事故再现方法.该方法利用行人多刚体仿真模型,计算行人行走过程的动态响应,并以此确定事故再现所需的行人姿态、速度等参数.通过对一起真实事故的研究,应用不同的行人初始状态确定方法进行人车碰撞仿真,分析了不同方法对再现结果的影响.     

基于贝叶斯网络的公交车事故外因分析

为了系统的探究车、路和环境共同作用下的公交车事故致因,利用A市259条公交车事故数据,基于专家知识与数据融合方法建立贝叶斯网络结构;利用服从Dirichlet分布的贝叶斯方法进行参数学习。在验证了模型的有效性后,结合贝叶斯网络模型,运用团树传播算法推理了各变量之间的关系。研究结果表明：天气、时间、道路线形、地点都可能导致公交车事故;根据概率由大到小,导致的事故类型依次为非碰撞事故、与小汽车、非机动车、公交车碰撞;且每一事故类型的伤亡情况及最强致因因素都不尽相同。除此之外,各致因因素在不同情况下,导致的事故类型及伤亡情况概率也有差异。相关结果可以为政府及企业建立事故管理制度,减少公交车事故的发生提供一定的依据。     

人车事故再现方法研究

人车事故再现方法主要包括基于数学解析法的简易模型、基于半解析法的经验模型和基于PC-Crash和Madymo软件的三维多刚体仿真模型三类。根据国家车辆事故深度调查体系中一起人车正碰事故现场痕迹(例如制动痕迹、车辆损坏、行人损伤、抛距等)以及车辆尺寸和人体测量学参数等,分别用这三类方法进行事故再现研究,比较了碰撞车速和抛距等计算结果。基于多刚体仿真模型详细分析了行人最终位置、运动学过程、人车碰撞区域以及行人损伤等。通过图表定性地评估了必要的输入输出参数、需要耗费的时间、适用范围及精度等模型参数。     

人车碰撞事故再现研究

论述了人车碰撞事故再现的仿真方法和发展趋势，强调了研究平头车撞人事故再现的重要性，提出了相应的事故再现方法．该方法应用了有限元一多刚体接触法，能更好地模拟行人与大客车曲面之间的相互作用，以及由此引起的人体损伤,以两起真实大客车事故为例，初步验证了再现平头车与行人碰撞事故的可行性,还结合法医报告考察了行人的损伤情况，指出基于人体损伤进行事故再现所面临的问题.     

基于突变理论的人车碰撞风险实时预警模型

人车碰撞风险预警是保证行驶安全的关键技术。该文基于突变理论提出一种动态系数的人车碰撞风险实时预警模型。通过行车记录仪图像分析及车辆仪表等设备实时获取车辆动态基本参数,针对行人位于车辆左右两侧的情形,建立行人过街决策概率Binary Logistic模型;基于突变级数法建立碰撞系数模型,根据突变级数计算结果确定模型系数,构建人车碰撞风险实时预警模型。将模型计算结果与TCCS风险矩阵判定结果、人工评定结果进行对比,结果表明该模型准确率高,且符合安全导向原则。     

人车碰撞事故的行人伤害研究

将多体动力学方法与行人伤害分析相结合对一起真实的人车碰撞事故进行了准确的仿真再现,研究分析了碰撞过程中行人的动力学响应和伤害.事故再现结果与实际情况及法医尸检结论吻合,有效地验证了方法和模型的正确性.在此基础上计算得出行人头部及下肢伤害与汽车碰撞速度的变化关系,可为改善汽车的行人安全性提供参考.     

基于行人落地碰撞的车辆前部结构参数分析

在行人-车辆碰撞事故中,行人头部损伤不仅源于行人与车辆的一次碰撞,而且还有与地面的二次碰撞.为了综合分析车辆前部结构参数对一、二次碰撞中行人运动学及头部损伤的影响,本文在MADYMO中对车辆前部结构(挡风玻璃角度(WA)、发动机罩角度(BA)、发动机罩长度(BL)、发动机罩前沿高度(BLEH)和离地间隙(GC))进行参数调整,构建一系列行人-车辆碰撞多体模型,并采用多元线性回归方法分析车辆参数对行人运动学和头部损伤的影响.结果表明,一、二次碰撞中,BLEH对行人头部HIC值(车)和行人旋转角度的影响均最为显著(p0.01),BA对头部角加速度(车)的影响较BLEH更为显著,WA、BL和GC对行人运动学与损伤的影响均较小.较低的BLEH对一次碰撞中行人头部的保护更好,但BLEH过低易导致二次碰撞中行人头部首先与地面碰撞,这会增大头颈部的损伤风险.本文定量分析了车辆前部结构参数对行人一、二次碰撞的影响,研究结果可为车辆安全性设计提供理论参考.     

基于BP神经网络的汽油机尾气排放预测

为了准确预测汽油机尾气污染物的排放量,基于BP神经网络模型进行了排放预测.针对汽油机尾气排放预测非线性、特征参数多、样本数据量大等特点,以特征参数的数据流信息作为输入,以车辆排放水平为输出;以BP神经网络为基础,分别建立了汽油机CO,HC,NO_x排放预测模型;并完成了正常状态、燃油压力异常、进气压力传感器异常3种模式下的实车验证,将汽车排气分析仪的检测结果与预测结果相比较.结果表明:该预测系统能够对3种气体进行预测,具有较高的预测精度,收敛速度较快,可以达到预期结果,且具有较好的可靠性.     

多角度人车碰撞事故中行人的损伤性分析

为了降低行人在人车碰撞事故中的损伤,分析人车碰撞角度对行人身体损伤程度的影响,建立多角度人车碰撞模型进行事故模拟仿真,计算得出行人头部、胸部、腿部损伤值。研究结果表明:人车碰撞角为180°时,行人头部、胸部、腿部损伤最大;碰撞角为90°时,头部及胸部损伤最小,碰撞角为0°时,腿部损伤最小。     

轿车与儿童行人碰撞事故重建研究

结舍MADYMO和PC-CRASH仿真分析软件重现了长沙地区一起汽车与12岁儿童行人碰撞事故的动力学响应过程.首先,根据事故现场采集的详细数据,利用PC-CRASH分析得到了与事故数据最吻合的碰撞参数;然后根据这些参数定义了MADYMO模型的边界和初始条件.建立了肇事车辆的多刚体(MBS-FACET)和有限元(FE)2种数学模型,应用MADYMO软件中的SCALER模块计算得到12岁儿童行人模型.通过仿真计算得到儿童行人与车辆碰撞的动态响应过程以及头部损伤的相关物理参数.结果表明,2种仿真模型均很好地重现了事故中行人的整个运动过程及头部碰撞情形,仿真计算得到的头部生物力学响应参数与儿童行人损伤诊断结果吻合较好.     

一种改进的公路事故多发路段处机动车安全风险评价方法

针对事故多发路段中存在的风险机动车隐患问题,研究并提出一种改进的DBSCAN聚类识别公路事故多发路段办法,而后使用Kprototype算法对事故多发路段进行聚类,分离出道路状况相似路段,继而对同一类事故多发路段中的车辆使用基于重设阈值的累积逻辑回归进行分析,得到进入该类路段车辆的实时风险指数,是一种对进入事故多发路段的车辆进行实时预警的有效方法。结果表明:改进的参数自适应DBSCAN聚类算法用于鉴别事故多发路段,不仅能够实现任意长度且更为集中的事故多发路段提取,而且能够通过事故严重程度加权识别出事故严重程度较高的路段。与累积逻辑回归算法相比,基于重设阈值的累积逻辑回归算法对事故多发路段中车辆事故风险预测准确率能得到显著提高。     

车对车碰撞事故计算机模拟再现方法

研究了车对车碰撞的动力学模型，在此基础上依据对车辆停止位置进行优化的方法反推车辆碰撞前的运动状态。结合使用Pc-Crash软件来实现车对车碰撞事故在计算机上的模拟再现，通过该方法在具体事故案例中的应用，验证了其对于车对车碰撞事故类型分析的有效性，从而为该类事故的分析鉴定提供了有效的方法及科学依据。     

基于多刚体假人模型的道路交通事故仿真研究

以多刚体动力学为基础.结合人车碰撞事故特征,建立多刚体假人模型,利用PC-crash对模型进行模拟仿真,得到头、胸、骨盆等人体各部分与损伤有关的运动学参数,并通过真实事故进行验证.结果表明,15关节、16刚体的假人模型能较真实地反映车辆正面撞击时行人的运行轨迹和伤害程度.     

侧撞事故伤亡决定特征提取和影响因素分析

在交通事故中侧撞事故严重性最强,分析侧撞事故伤亡特征并得出决定性影响因素有助于降低事故风险.该文先使用随机森林特征选择算法对交通事故的影响因素进行降维; 然后,通过随机森林、神经网络、SVM模型3种分类模型来验证降维效果,得出事故影响因素的重要程度; 最后,构建了3种Logit模型来探究事故伤亡程度与影响因素之间的关系,得出各因素对事故严重程度的具体影响.研究结果表明:当提取安全气囊、车辆类型、年龄、防护措施等9种重要程度较大的影响因素作为特征子集时,模型的准确率和有效率达到较高水平.随机参数Logit模型分析的结果表明:在T字路口、驾驶员为男性等情况下事故率较低; 车辆体型越大事故伤亡率越低.     

一种基于反向神经网络的航空器飞行轨迹预测

为了缓解终端区空域拥堵和降低航空器运行风险,提出一种基于反向神经网络(BP)的航空器飞行轨迹预测模型。首先,对航空器历史数据进行筛选和降噪处理,得到基准轨迹;其次,建立基于Hausdorff距离的轨迹相似性矩阵,采用模糊C-均值聚类(FCM)对所有轨迹进行自动分类;最后,综合考虑飞行轨迹的三维位置、速度和航向特征,利用BP神经网络对轨迹特征进行训练学习,建立飞行轨迹预测模型,用于对未来时刻的短期飞行轨迹多维特征进行预测。试验结果表明:该网络模型预测误差小、预测效果好,可以更加准确地进行航空器的飞行轨迹预测。     

行人机动车冲突模型及其行人过街风险控制应用

基于交通冲突技术理论,对上海市61个时段的5个路段无信号灯控制人行横道处人车冲突过程进行全程录像.以车流量、路段平均车速和行人流量为变量指标,建立非高峰小时(饱和流率小于0.7)的行人车辆冲突次数预测模型及严重冲突次数预测模型,经F检验和T检验,模型整体及参数的置信水平均大于95%.通过χ2检验,证明人车冲突服从负二项分布,从而建立人车冲突概率模型.分别计量我国发达地区行人机动车冲突风险控制效益及冲突控制成本,通过风险经济评价提出人车冲突控制的决策支持方法.     

基于负荷特性聚类的样本自适应神经网络台区短期负荷预测

 介绍了批量处理时间序列数据情况下,基于台区负荷特性聚类的样本自适应反向传播神经（BP）神经网络预测短期电力负荷的方法,通过对历史数据的预处理、初始聚类中心的设置以及最优聚类数目的确定,建立典型日负荷曲线的聚类预测模型。基于历史数据的聚类结果及待预测日的温度、湿度、气压、风速、星期等相关参数,使用BP神经网络算法得出待预测日负荷曲线预测结果。通过实例验证,基于台区负荷特性聚类的样本自适应神经网络短期负荷预测能够得到较为准确的预测结果。     

行人运动状态对人车碰撞事故中行人损伤的影响

为研究车辆与行人正面碰撞时行人运动状态对行人头部、胸部加速度的影响规律,根据国家车辆事故深度调查体系（NAIS）中的真实案例,利用PreSys软件建立假人与车辆正面碰撞的有限元模型,在此基础上,研究行人不同运动状态和车辆不同碰撞速度下行人的动力学响应及头部、胸部加速度变化情况。结果表明：碰撞速度30km/h时,行人行走状态下头部加速度最大,慢跑状态下行人头部加速度最小;碰撞速度50km/h时,行人不同运动状态下头部加速度差别不明显;行走、慢跑状态下,行人胸部的加速度随着碰撞速度增大而增大;奔跑状态下,行人胸部加速度峰值随碰撞速度的增加呈先减小后增大的趋势。