[發明專利]一種用于預測行人保護頭型試驗結果HIC分布范圍的方法

在審

• 申請號: 202310164015.0
• 申請日: 2023-02-24
• 公開（公告）號: CN116187186A
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發明（設計）人: 劉文舉;許艾;崔泰松
• 申請（專利權）人: 重慶長安汽車股份有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27
• 代理公司: 重慶華科專利事務所 50123
• 代理人: 康海燕

本申請提供一種用于預測行人保護頭型試驗結果HIC分布范圍的方法，通過從行人保護頭型試驗數據中，提取特征數據和對應的試驗結果HIC，形成數據集；對數據集采用多層感知機建模，訓練得到有效模型；然后進行頭型HIC預測，得到模型預測HIC，最后根據試驗結果HIC與模型預測HIC均值比較結果，進行頭部得分圖譜的制作。由此可以在不增加成本的前提下實現快速預測；同時，選取加速度和侵入位移曲線中的加速度峰值及其對應的位移、位移最大值及對應的加速度峰值作為特征數據，并進行提取形成數據集，隨著數據集的增加，預測模型可不斷學習、迭代，可以提升預測精度。

技術領域

本申請應用于車輛行人保護頭型試驗，更具體涉及發動機罩。

背景技術

在車輛駕駛安全方面，行人保護頭部性能是C-NCAP及中保研安全指數C-IASI重要評價項之一，在行人保護試驗測試中具有試驗區域大、得分比重高、得分難度大的特點。

當前行人保護頭部得分評價方式采用的是汽車制造商提供得分預測圖譜，檢測機構從中隨機抽取少部分點進行試驗，用試驗結果得分除以預測得分計算出得分系數，從而計算整個頭部得分。得分系數是有一定波動區間要求的，汽車制造商提供的頭部預測得分將直接影響得分系數的大小，因此，需要汽車制造商盡可能準確地預測頭部碰撞傷害指標(HIC頭部碰撞傷害指標的簡稱，下同)的大小，以免造成得分系數不準確造成頭部得分損失。

汽車制造商主要通過兩種方式提供預測得分，分別是CAE仿真分析和試驗，多數情況下采用大量CAE分析點和少量試驗點相結合的方式。試驗結果的可靠性優于CAE仿真，但對所有點(一百八十個左右)進行試驗，不僅試驗周期長，而且消耗大量樣件，即使完全依靠試驗，試驗也有不可避免的誤差，同樣會對頭型HIC的預測造成影響。若同一個試驗點進行多次試驗，固然可以評估該點HIC的分布區間，但巨大的工作量和成本幾乎是不現實的。

另一個預測頭型HIC分布的方法是研究HIC的影響因素，如可變形空間、發動機罩板材料、厚度、造型等，建立這些影響因素與HIC的關系，從而計算出HIC的分布，但該方法需要提前采集上述的影響因素數據，并且需要積累大量的數據，若前期沒有識別到某些重要的影響因素，則需要重新采集和積累數據，嚴重影響預測的進度和成功率。

為了避免因預測不準造成的得分損失，減小對項目目標達成的影響，部分汽車制造商不得不以最差的結果作為預測結果，這是缺乏頭型試驗HIC分布預測方法的一種表現。

發明內容：

針對以上存在的技術難題，本申請提供一種用于預測行人保護頭型試驗結果HIC分布帶寬的方法，提高預測速度和精度。

本申請通過以下技術方案實現本申請的目的：

本申請提供一種用于預測行人保護頭型試驗結果HIC分布范圍的方法，所述方法包括如下步驟。

S1.特征數據提取及構建數據庫

從行人保護頭型試驗數據中，提取特征數據和對應的試驗結果HIC，形成數據集。本申請中，所述特征數據是加速度和侵入位移曲線中的加速度峰值及其對應的位移、位移最大值及對應的加速度峰值。HIC是頭型傷害指標的簡稱，是頭型加速度曲線經過標準公式計算所得的結果，用于評價碰撞傷害程度，HIC越大，碰撞傷害越大。

具體地，本申請所述的行人保護頭型試驗是指按照國內的C-NCAP或中保研安全指數C-IASI，或國外的GTR?9、ECE?R127、E-NCAP行人保護評價規程，等使用相同頭型、發射速度、沖擊角度等進行的同一類試驗。

本申請中，是選取數量占比最大的兒童頭型試驗數據進行研究。