公开(公告)号：CN119808473A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411850262.7

申请日：2024-12-16

Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司

Inventor： 万鑫铭 ,  叶彬 ,  刘煜 ,  王国杰 ,  余海龙 ,  洪程 ,  龙永程 ,  虞智韩 ,  郝海舟

IPC: G06F30/23 ,  G06F119/14

Abstract: 本说明书实施例公开了一种汽车主被动安全一体化的行人保护虚拟测试方法。该方法包括获取待测车辆的车辆信息，构建车辆动力学模型和道路环境模型；确定待测车辆在不同场景下的车辆碰撞速度和车辆俯仰角度；构建行人有限元模型，并设置下肢负荷条件和行人速度；对待测车辆和行人有限元模型进行碰撞仿真，确定不同场景下的场景得分和行人碰撞数据，计算待测车辆的行人保护测试得分。本说明书实施例将车辆主动安全与车辆被动安全进行融合测评，能够更准确的反映真实交通事故的行人损伤，同时，使用行人有限元模型代替冲击器，能够更加反映行人被撞后的运动学和生物力学，更加准确的反映行人损失，使得行人保护虚拟测试的整体测试效果更好。

公开(公告)号：CN119179918A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411212070.3

申请日：2024-08-30

Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司

Inventor： 叶彬 ,  万鑫铭 ,  刘煜 ,  王国杰 ,  龙永程 ,  洪程 ,  彭锟 ,  余海龙

IPC: G06F18/23213 ,  G06F18/243 ,  G06F18/20 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10

Abstract: 本发明涉及车辆安全技术领域，尤其是一种基于K‑means算法的交通事故场景聚类方法，所述方法包括以下步骤：从事故数据库中筛选事故数据字段，并进行数据清洗和重编码；基于贝叶斯优化的随机森林模型对数据变量进行重要度排序，选择重要度高的数据变量；通过Cramer's V检验对选定的数据变量进行相关性分析，筛选得到特征变量；根据筛选得到的特征变量，采用轮廓系数和簇最小样本数的方法联合确定K‑means算法的最佳聚类数；根据确定的最佳聚类值确定初始聚类中心；进行K‑means聚类，确定各场景的边界条件。本发明提出一种基于K‑means算法的交通事故场景聚类方法，通过自适应选取特征参数，能在大量复杂数据中提高确定测试场景边界的效率。

公开(公告)号：CN119692195A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411859517.6

申请日：2024-12-17

Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司

Inventor： 万鑫铭 ,  叶彬 ,  刘煜 ,  王国杰 ,  石亮亮 ,  孙博文 ,  洪程 ,  龙永程 ,  虞智韩 ,  黄顺

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/16 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09 ,  G06N3/0985 ,  G06F111/06 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种主被动安全融合测评权重系数确定方法及系统，涉及汽车安全测评技术领域，方法包括：获取主动安全数据以及被动安全数据；将主被动数据组合得到总样本数据；构建层次分析模型及各层次判断矩阵；计算方案层中所有指标的总层次排序，得到各个指标的权重值；对每一个数据样本进行加权评分并得到总评分；构建多层感知机模型；提取各个指标的最终权重。本发明以车辆主动安全系统制动后的车辆速度作为被动安全系统中人车碰撞仿真的碰撞速度，将主动安全的指标与被动安全的指标联系起来，进行主被动安全融合测评，并通过层次分析法以及构建多层感知机模型来提取用于融合测评的指标权重系数值，数据准确度高，客观性强，综合性强。