原文传递
微型面包车正面碰撞中驾驶员损伤快速预测研究
| 论文题名： | 微型面包车正面碰撞中驾驶员损伤快速预测研究 |
| 关键词： | 微型面包车;正面碰撞;驾驶员;损伤预测;BP神经网络;鲸鱼算法 |
| 摘要： | 近年来，车辆交通事故所带来的危害依然不容忽视，我国仍是世界上交通事故高发的国家之一。如何减轻交通事故中乘员受伤严重程度、快速对乘员采取救援措施，是目前汽车安全领域的一研究热点。乘员损伤预测算法是当事故发生后，快速预测车内乘员损伤的一种有效的事故后安全技术，可以为医护人员进行快速分诊提供技术支持，进而有效提高事故救援效率、减轻乘员伤害程度。因此，本文对于驾驶员损伤预测研究具有重要意义。 基于以上原因，本文以微型面包车为研究对象，开展正面碰撞下驾驶员损伤预测的研究工作。首先，针对微型面包车车型，进行了事故数据的统计分析，并根据相关性分析结果确定了影响驾驶员损伤严重程度的因素。其次，完成了微型面包车的有限元模型和驾驶员约束系统模型的搭建与验证。基于所搭建的模型，结合试验设计策略，依据损伤评价标准，完成了驾驶员损伤数据集的制作。最后，利用BP神经网络搭建了驾驶员损伤预测模型，并通过改进鲸鱼算法对BP预测模型进行优化。将真实事故应用到驾驶员损伤预测模型中，对模型的预测性能进行评估。 本文的研究结果表明：（1）驾驶员伤情严重程度与纵向最大速度变化量、安全带使用情况、安全气囊展开情况显著相关。（2）MWOA-BP预测模型的预测精度高于BP预测模型，MWOA-BP预测模型对驾驶员头部损伤预测平均绝对误差值MAE为0.1，均方误差值MSE为0.1；对胸部损伤预测的MAE值为0.125，均方误差值为0.15。（3）利用62例事故对MWOA-BP预测模型进行验证，有例54事故的预测结果与实际结果相符合，有3例事故预测值大于实际值，有5例事故预测值小于实际值；ROC分析结果为AUC=0.79，所建立的损伤预测模型有较好的预测性能。最后，根据研究结果，提出了驾驶员侧安全性建议和损伤防护建议。 |
| 作者： | 代娇 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 刘西 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆理工大学 |
| 学位年度： | 2023 |
检索历史
应用推荐
