申请/专利权人：天津科技大学

申请日：2022-10-13

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117892606A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F30/23;G06F17/18;G06F119/14

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于非线性回归分析的人‑车碰撞中六岁儿童行人头部运动学和生物力学响应参数的评估预测方法，所述方法采用有限元方法模拟具有代表性的四种类型汽车在25～60kmh碰撞速度下六岁儿童行人头部响应；获得头部运动学和生物力学响应参数，将关键影响参数碰撞速度和发动机盖前缘高度作为自变量，头部响应参数为因变量建立初始预测模型表达式，采用非线性回归分析对初始模型进行迭代优化获得最终的预测模型，用于直接预测行人头部损伤评价参数，具体分析头部损伤。本发明还公开了上述评估预测方法在人‑车碰撞中行人头部运动学和生物力学响应参数的快速量化评估中的应用及实现上述评估预测方法的系统。

主权项：1.一种基于非线性回归分析的人-车碰撞中行人头部运动学和生物力学响应参数的评估预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：选取EuroNCAP所列四种典型车型，设置人-车碰撞有限元仿真试验；其中，行人模型为六岁儿童行人损伤仿生模型；步骤2：从步骤1中获得的仿真试验结果中提取六岁儿童行人头部的运动学和生物力学响应参数；步骤3：根据获得的运动学和生物力学响应参数结果，通过判断获得对头部运动学和生物力学响应参数影响最大的初始参数；所述初始参数包括碰撞速度和发动机盖前缘高度；步骤4：将提取的头部运动学和生物力学响应参数随碰撞速度、发动机盖前缘高度变化绘制成曲线，选取估计值与对应的实际数据之间的拟合程度最高的两个一元函数，并将所得一元函数以组合形式确定初始预测模型表达式；步骤5：将碰撞速度和发动机盖前缘高度作为自变量、头部运动学和生物力学响应参数作为因变量以及初始预测模型作为模型表达式，应用Matlab软件，对初始预测模型进行迭代优化，通过调整自变量的数值因数初始值和预测模型表达式，获得最优模型；步骤6：通过实车模型试验与预测模型结果对比验证预测精准度，将最优模型用于预测行人头部运动学和生物力学参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津科技大学 人-车碰撞中六岁儿童行人头部运动学和生物力学响应参数的评估预测方法及系统

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