公开(公告)号：CN110851958B

公开(公告)日：2021-04-20

申请号：CN201910982338.4

申请日：2019-10-16

Applicant: 清华大学

Inventor： 聂冰冰 ,  杜仰森 ,  陈文韬 ,  周青 ,  李升波

IPC: G06F30/20 ,  G06F119/14

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN110851958A

公开(公告)日：2020-02-28

申请号：CN201910982338.4

申请日：2019-10-16

Applicant: 清华大学

Inventor： 聂冰冰 ,  杜仰森 ,  陈文韬 ,  周青 ,  李升波

IPC: G06F30/20 ,  G06F119/14

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN110766213A

公开(公告)日：2020-02-07

申请号：CN201910978462.3

申请日：2019-10-15

Applicant: 清华大学

Inventor： 聂冰冰 ,  杜仰森 ,  杨赛超 ,  周青 ,  李升波

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F30/23

Abstract: 本申请涉及一种汽车乘员碰撞损伤预测方法及计算机设备。上述汽车乘员碰撞损伤预测方法，包括生成验证数据库，所述验证数据库包括车辆碰撞曲线库和乘员损伤数据库。建立质量弹簧模型，利用所述验证数据库，对所述质量弹簧模型进行参数标定。利用所述质量弹簧模型重建多种碰撞工况下的事故，以获取损伤预测结果。本申请通过多层次多角度建模，建立了快速且客观的损伤预测模型。由于所述质量弹簧模型简单且低耗，利用所述质量弹簧模型重建不同碰撞工况下的事故，实现了快速可靠的损伤预测。