一种25%偏置碰撞车辆动态响应量化测量方法

    公开(公告)号:CN117928981A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410229933.1

    申请日:2024-02-29

    Abstract: 本发明涉及25%偏置碰撞领域,公开了一种25%偏置碰撞车辆动态响应量化测量方法,包括以下步骤:S1、准备测试车辆,将测试车辆质量以及质心调整到目标值;S2、设置测试车辆视频的追踪点和测量点,对追踪点和测量点进行标记和测量;S3、安装测试设备,测试设备包括测力墙和高速相机、传感器;S4、准备牵引机构,通过牵引机构带动测试车辆进行加速,加速至测试速度,使测试车辆和测力墙以25%重叠率发生碰撞;S5、获取传感器的数据及碰撞视频,对碰撞测试车辆动力学响应和运动学响应进行量化,从而准确识别车辆的运动学响应。

    一种25%偏置碰撞车辆动态响应量化测量方法

    公开(公告)号:CN117928981B

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410229933.1

    申请日:2024-02-29

    Abstract: 本发明涉及25%偏置碰撞领域,公开了一种25%偏置碰撞车辆动态响应量化测量方法,包括以下步骤:S1、准备测试车辆,将测试车辆质量以及质心调整到目标值;S2、设置测试车辆视频的追踪点和测量点,对追踪点和测量点进行标记和测量;S3、安装测试设备,测试设备包括测力墙和高速相机、传感器;S4、准备牵引机构,通过牵引机构带动测试车辆进行加速,加速至测试速度,使测试车辆和测力墙以25%重叠率发生碰撞;S5、获取传感器的数据及碰撞视频,对碰撞测试车辆动力学响应和运动学响应进行量化,从而准确识别车辆的运动学响应。

    基于深度学习预测行人保护头型结果的方法

    公开(公告)号:CN117272511A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311213642.5

    申请日:2023-09-19

    Abstract: 本发明涉及汽车行人保护预测技术领域,公开了基于深度学习预测行人保护头型结果的方法,包括以下步骤:A1,提取特征数据并构建数据库:从行人保护头型仿真模型中提取特征数据以及特征数据对应的HIC仿真值,形成HIC数据库,且特征数据包括头型特征数据和车身结构特征数据;A2,构建深度学习预测模型:对HIC数据库采用深度学习进行训练,训练至预测模型精度到达设定要求,深度学习选定为BP神经网络和随机森林两种算法;A3,预测头型HIC:将待预测行人保护头型的车辆特征数据进行处理后,输入满足精度的预测模型,得到头型HIC预测值;A4,制作头部得分图谱。以实现在行人保护头型性能评估中,对全部碰撞位置HIC快速的预测。

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