为探究混合Ⅲ(HybridⅢ)假人与人体乘员约束测试装置(test device for human occupant restraint,THOR)在小偏置碰撞试验中的生物逼真度差异,对比分析了HybridⅢ假人、THOR和人体安全模型(total human model for safety,THUMS)3种乘员...为探究混合Ⅲ(HybridⅢ)假人与人体乘员约束测试装置(test device for human occupant restraint,THOR)在小偏置碰撞试验中的生物逼真度差异,对比分析了HybridⅢ假人、THOR和人体安全模型(total human model for safety,THUMS)3种乘员模型在不同小偏置碰撞模式下的碰撞响应情况.采用有限元数值模拟方法,以吸能与侧滑两种典型小偏置碰撞模式的整车模型在碰撞过程中的脉冲曲线作为边界条件;结合包含完整内饰结构的某中型轿车驾驶舱模型和HybridⅢ假人、THOR以及THUMS,构建驾驶员侧约束系统仿真模型,分析小偏置碰撞过程中乘员模型的运动学响应与损伤风险差异.与HybridⅢ假人相比,THOR躯干的整体运动趋势与THUMS近似.在损伤方面,THOR头部、脑部和下肢部位的损伤风险与THUMS更接近.THOR胸部整体压缩量要高于HybridⅢ假人和THUMS 10 mm左右;颈部损伤风险大体介于HybridⅢ假人和THUMS中间,更接近THUMS.结果表明,THOR在小偏置碰撞过程中表现出的运动趋势与预测损伤风险的能力与THUMS更接近,与HybridⅢ假人相比,在小偏置碰撞过程中展现出了更高的生物逼真度.展开更多
基于卷积神经网络-长短时记忆(convolutional neural network and long short-term memory,CNN-LSTM)模型开展了曲线变量的假人伤害预测应用研究.分别使用标定后1D简化模型和约束系统CAE模型开展变量和响应采集,搭建训练和测试数据库,使...基于卷积神经网络-长短时记忆(convolutional neural network and long short-term memory,CNN-LSTM)模型开展了曲线变量的假人伤害预测应用研究.分别使用标定后1D简化模型和约束系统CAE模型开展变量和响应采集,搭建训练和测试数据库,使用Pytorch搭建假人头部加速度和胸部压缩量CNN-LSTM预测模型,研究了样本数量对训练后模型精度的影响.结果显示,当训练样本数量达到一定规模后,继续增加训练样本数量对模型泛化能力提升有限,然而,在本文应用场景中,当样本数量到50时,测试样本预测精度R均值超过0.85,满足工程开发的预测精度要求.展开更多
文摘为探究混合Ⅲ(HybridⅢ)假人与人体乘员约束测试装置(test device for human occupant restraint,THOR)在小偏置碰撞试验中的生物逼真度差异,对比分析了HybridⅢ假人、THOR和人体安全模型(total human model for safety,THUMS)3种乘员模型在不同小偏置碰撞模式下的碰撞响应情况.采用有限元数值模拟方法,以吸能与侧滑两种典型小偏置碰撞模式的整车模型在碰撞过程中的脉冲曲线作为边界条件;结合包含完整内饰结构的某中型轿车驾驶舱模型和HybridⅢ假人、THOR以及THUMS,构建驾驶员侧约束系统仿真模型,分析小偏置碰撞过程中乘员模型的运动学响应与损伤风险差异.与HybridⅢ假人相比,THOR躯干的整体运动趋势与THUMS近似.在损伤方面,THOR头部、脑部和下肢部位的损伤风险与THUMS更接近.THOR胸部整体压缩量要高于HybridⅢ假人和THUMS 10 mm左右;颈部损伤风险大体介于HybridⅢ假人和THUMS中间,更接近THUMS.结果表明,THOR在小偏置碰撞过程中表现出的运动趋势与预测损伤风险的能力与THUMS更接近,与HybridⅢ假人相比,在小偏置碰撞过程中展现出了更高的生物逼真度.
文摘基于卷积神经网络-长短时记忆(convolutional neural network and long short-term memory,CNN-LSTM)模型开展了曲线变量的假人伤害预测应用研究.分别使用标定后1D简化模型和约束系统CAE模型开展变量和响应采集,搭建训练和测试数据库,使用Pytorch搭建假人头部加速度和胸部压缩量CNN-LSTM预测模型,研究了样本数量对训练后模型精度的影响.结果显示,当训练样本数量达到一定规模后,继续增加训练样本数量对模型泛化能力提升有限,然而,在本文应用场景中,当样本数量到50时,测试样本预测精度R均值超过0.85,满足工程开发的预测精度要求.
