【摘 要】
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只有较少的交通事故数据资源被用于建立基于碰撞速度信息的乘员损伤模型,致使所得到的模型精度差.为此,提出了基于车辆变形深度的乘员损伤模型.对美国不同制造年代和车辆级别
【机 构】
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中国汽车工程研究院股份有限公司汽车噪声振动和安全技术国家重点实验室,重庆401122;清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京 100084;清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京,100084
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只有较少的交通事故数据资源被用于建立基于碰撞速度信息的乘员损伤模型,致使所得到的模型精度差.为此,提出了基于车辆变形深度的乘员损伤模型.对美国不同制造年代和车辆级别的事故数据进行聚类分析,论证出车辆变形深度与乘员损伤风险具有相关性.以车辆变形深度为自变量,通过回归分析得到乘员损伤模型.不同种类车辆的乘员损伤模型拟合精度R2约为0.9,证明了该模型的正确性.为进一步验证,以此模型为基础,评价智能驾驶系统的有效性.以自动紧急制动系统为例,对比基于变形深度和速度变化量信息2种方法的有效性计算结果.结果 表明:2组结果的平均误差不超过1％,验证了基于变形深度的乘员损伤模型的准确性.该模型仅需要事故数据库中准确的变形深度信息,能够获得更多的事故数据支持,从而可以更好地适应于不同类别智能驾驶系统的评价需求.
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