一、交通事故再现碰撞模型综述（论文文献综述）
王振[1]（2021）在《基于VRU碰撞事故再现的人体头部损伤评价准则有效性研究》文中指出汽车工业的快速发展,国内乘用汽车保有量持续增长。汽车给人们日常生活带来便利的同时,交通事故的数量也在不断上升,道路交通事故已经成为威胁人类生命安全的一大公害。在车辆碰撞事故中,车外行人、两轮车骑车人等易受伤害的道路使用者（Vulnerable Road Users,VRUs）由于缺乏足够多的保护措施,其生命安全受到极大的威胁。在交通事故中,创伤性颅脑损伤是人体受伤的主要类型,也是致死性损伤的主要原因。因此,研究颅脑损伤生物力学具有重要的现实意义。为降低交通事故及其它动态冲击中的颅脑损伤风险,前人通过大量研究,针对不同类型的头部损伤提出了不同的损伤评价标准。前人虽然对损伤准则预测头部损伤风险的能力进行了一些研究,但是研究方法还存在一些局限性,这些局限主要在于:采用多刚体人体模型只能输出基于头部运动学的损伤参数,而不能获得脑组织的损伤参数;采用有限元人体模型时间成本高、调整灵活性低;单独采用有限元人体头部模型则忽略了躯干对头部损伤的影响。本文首先基于道路交通事故调查数据库IVAC（The In-Depth Investigation of Vehicle Accident in Changsha）筛选出具有完整事故信息及详细人体损伤信息的31例VRU碰撞事故,运用多体动力学分析软件MADYMO对事故进行运动学重建,对比真实事故与仿真中车辆/VRU的运动学响应、人车碰撞点及最终停止位置等信息,其误差范围控制在10%以内;完成事故重建后,把多刚体人体模型替换为本研究团队在前期建立并验证的多刚体-有限元耦合人体模型,并对其进行相应姿态调整,再次进行仿真计算,完成人体头部/颅脑损伤再现。基于事故碰撞过程和人体损伤再现的结果,对每个案例中VRU头部损伤情况进行统计和分析。基于多种头部损伤准则计算出损伤参数值,采用皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）分析方法对基于头部运动学响应的损伤准则（HIC,GAMBIT,Br IC,RIC,HIP）的头部损伤风险预测性能进行评估;借助已发表文献中的损伤风险曲线,分析基于脑组织损伤的评价准则(MPS,CSDM0.15,CSDM0.25,DDM)预测VRU典型的颅脑损伤（DAI和脑挫伤）风险的有效性。以上基于真实VRU碰撞事故重建和颅脑损伤再现的研究结果表明:在基于人体头部运动学响应的损伤准则中,使用最广泛的HIC损伤准则和头部碰撞能量（HIP）准则最能准确有效地预测头部损伤;在基于脑组织的损伤准则中,最大主应变（MPS）损伤准则相对累计应变(CSDM0.15,CSDM0.25)损伤准则能更有效地预测DAI损伤风险,MPS损伤准则相对扩张损伤测量（DDM）准则可以较好地预测脑挫伤的可能性。
段腾龙[2]（2021）在《基于PC-Crash的昆明地区道路交通死亡事故研究》文中提出本研究应用Google、CNKI等学术搜索引擎,检索全国道路交通死亡事故文献资料,获取道路交通死亡事故案例41632例;在“国家统计局官方网站”（http://data.stats.gov.cn）收集全国道路交通事故的发生情况和各车型的发生情况,共计998882例。应用SPSS23.0软件统计全国道路交通死亡事故死亡案例,对死者的一般情况、事故发生时间、损伤类型、死亡原因及死亡原因与车型的关系、车辆类型、路面类型及事故类型等参数指标进行分析。通过现场调查,对昆明地区1000例道路交通死亡事故案件数据进行采集分析,建立了昆明地区真实的道路交通死亡事故数据库,应用统计学方法分析研究事故的碰撞形态及碰撞位置、人-车碰撞事故中的驾驶员、车辆、行人等的特点及行人致伤机理和行人损伤评价指标。最后,应用PC-Crash对15例人-车碰撞道路交通事故案例进行再现,建立行人与车辆的碰撞模型,仿真事故发生的真实过程。研究表明,通过大量道路交通死亡事故案例分析,发现事故发生时间、损伤类型、死亡原因及死亡原因与车型的关系、车辆类型、路面类型及事故类型等分布具有一定的特点,进一步阐明道路交通事故发生的规律,对提升法医学交通事故预防和鉴定效率以及减少事故的发生,具有重要的参考作用,同时也为道路交通事故的预防及法医学研究提供了方向。基于PC-Crash软件的道路交通事故虚拟再现技术具有建模简单、模拟时间短、再现精度高、模拟界面形象逼真及分析结果易提取等特点,应用PC-Crash软件能够对人-车碰撞道路交通事故进行重建,可以再现道路交通事故现场,确定事故车速,能够对人体损伤的部位、程度、成伤方式得到进一步阐明,为法医学司法鉴定中车速鉴定、成伤机制、交通方式等问题提出了新的解决方法。
杨兆[3]（2021）在《基于深度数据分析的追尾事故致因与避撞驾驶行为研究》文中认为随着我国路网建设的完善和机动车保有量的不断攀升,道路交通事故发生量也随之增长,而在道路交通事故中追尾事故占有较大比例。通过分析追尾事故的时空分布规律,探究导致追尾事故发生的显着性因素,仿真再现不同类型的追尾事故动力学参数变化情况,研究追尾事故风险下不同经验驾驶人的避撞驾驶行为特征和规律,对预防追尾事故的发生,以及提高道路交通安全水平,具有重要的理论价值和现实意义。首先,本文以哈尔滨市2015-2019年8000余起交通事故数据为基础,筛选出交通追尾事故数据,应用数据预处理和地理编码的方法最终确定1127条数据作为本文研究对象,并借助ArcGIS分析追尾事故时空分布特征。在空间维度上,运用平均中心法和标准差椭圆法获得追尾事故空间的扩散方向和聚集程度,并采用密度分析和聚类分析2种空间数据挖掘技术,对事故多发区域和事故高严重程度区域进行了鉴别;在时间维度上,采用密度分析方法对不同季节和不同时段的追尾事故频度分布进行对比分析。其次,基于哈尔滨市交通事故数据库和天气数据库,选取发生时段、发生星期、发生季节、事故形态、风速、气候、发生位置、车辆类型和事故类型9个影响因素,建立LightGBM、随机森林和支持向量机模型,通过对比分析各模型的准确性,最终确定LightGBM算法模型为追尾事故严重程度预测模型。随后,深入挖掘追尾事故致因因素,运用选定的LightGBM模型,计算出事故严重程度影响因素的重要度排序。再次,以刚体运动学和动力学为理论基础,根据事故现场车辆的制动痕迹、散落物、车辆最终位置以及车辆的设计参数等,推断事故发生前车辆的运动状态,运用PC-Crash仿真软件实现轿车追尾轿车、轿车追尾货车、货车追尾轿车和货车追尾货车四种典型的追尾事故类型的仿真模拟再现,并利用控制变量法对四种追尾事故车辆进行动力学分析,探究不同追尾事故类型下车辆最大加速度、碰撞持续时间、车偏角和角速度的变化规律情况。最后,以哈尔滨市某快速路为原型,搭建追尾风险下的交通实验场景,并开展驾驶模拟跟车实验。在实验中,引导车分别在60km/h、80km/h和100km/h速度水平下以0.6g的减速度模拟紧急停车,驾驶人以一定车头间距跟随前车行驶,并通过采取不同的行为避免追尾事故发生。研究发现,驾驶人主要通过仅制动、转向与制动相结合两种避撞行为来避免追尾事故的发生。对两种避撞行为下的制动和转向数据进一步的统计分析和方差分析,得到不同经验实验者的避撞驾驶行为数据的特征和规律,为驾驶辅助系统或避碰系统的设计或优化提供一定的参考依据。
师甜[4]（2020）在《基于车身变形的汽车二维碰撞速度计算与仿真分析研究》文中提出近年来,汽车保有量的日益增加,导致道路事故的发生率迅速增长,更多的人开始把视线放在交通安全等问题上。调查研究显示,在道路交通事故的发生中,有3/5以上是车辆的碰撞事故,因此,在交通安全方面,最为迫切的需求和共同愿望就是快速、准确的分析交通事故。而在事故分析过程中最重要的一个参数就是对碰撞车速进行计算,如何进行车速计算则成为了事故鉴定中最为需要解决的一个问题。本文根据Crash准则所提出的六点测量法,对六个特征点C1～C6的变形量进行测量,计算出在碰撞过程中事故车辆发生的变形量。以碰撞车辆所发生的残余变形为依据,利用变形与速度之间的线性关系,对车辆在发生碰撞过程中所损失的塑性变形能进行求解。运用动量守恒原理,将恢复系数对模拟分析的影响考虑在整个碰撞过程中,建立所需的小型轿车碰撞二维模型。提出了对所建模型中相关参数的确定方法,分析车辆的碰撞及碰撞后运动状态,构建出相应的碰撞仿真模型,利用反推法对车辆的碰撞前速度等参数进行计算。最后依据Matlab GUI仿真工具编制出一套简洁的小型轿车碰撞模拟仿真系统,并将一起实际的轿车正面碰撞案例在本文所建立的仿真系统中进行仿真分析,模拟碰撞后车辆的运动轨迹,对比实际的运动轨迹,不断进行优化调整,使得碰撞事故的图形再现尽可能接近于事实。将其事故再现的最终结果与PC-Crash软件中的优化结果进行分析对比,利用PC-Crash软件对本文所设计的仿真系统进行验证分析,证实了所编制仿真系统的准确性,为有关部门对小型轿车发生正面碰撞交通事故的处理提供了科学的方法及依据。
李启明[5]（2020）在《车人碰撞事故重现及行人损伤研究》文中研究表明我国每年仅因交通事故所造成的人员伤亡就超过了二十万,死亡人员占比超过了25%,频繁发生的交通事故对人民群众的生命财产安全构成了严重威胁。因此,全面系统的分析研究汽车与行人之间的交通事故、总结行人损伤的规律,对于准确还原事故过程,计算碰撞速度和判断事故责任具有重要的应用价值。本文介绍了汽车与行人碰撞事故常用的车速计算方法及其不足,简要总结了行人在事故中各部位损伤的耐受极限与评价指标。通过分析汽车与行人碰撞的前、中、后的整个过程,从行人、事故车辆、道路三方面提取了同事故重建结果相关的15个参数,确定了各自的取值范围,利用MATLAB中的拉丁超立方试验设计工具设计仿真试验,在PC-CRASH中进行模拟仿真。构建随机森立模型利用机器学习的方法分析各参数的敏感性并划分不同事故类型,结果表明:汽车制动距离Sc、行人抛距Sp以及行人与汽车的停止距离Scp对于事故重建的敏感性最高,需要重点关注;路面的附着系数Fc和Fp、行人的运动速度vp和高度Hp、汽车质量Mc,以及碰撞的角度ɑ敏感性次之,其余则参数对重建结果精度影响不大。基于参数敏感性分析的结果构建优化的随机森林车速预测模型,通过两例实际发生的事故验证了模型的准确性,误差值在2%左右,表明具有一定的实用价值。利用MADYMO对交通事故进行仿真,对比研究了轿车与SUV在不同碰撞车速、角度以及行人高度下的行人损伤规律。将事故中行人损伤作为事故重建的校核参数,利用PC-CRASH与MADYMO联合仿真进一步优化事故重建结果,并通过实例验证了该方法的可行性。本文系统提出了一种重建车辆与行人碰撞事故的方法,利用机器学习的方法可以提高精度并减少计算量。随着事故调查体系与事故数据库的建立与完善,我国的交通事故再现水平将得到很大提升,本文的研究成果对此具有一定的现实意义。
段傲文[6]（2019）在《基于人—车碰撞视频事故的颅脑损伤评价准则研究》文中提出随着我国经济的迅猛增长、汽车工业的快速发展以及人民生活水平的普遍提高,国内民用汽车保有量也在不断攀升。汽车的普及在给我国人民生活带来便捷的同时也导致了道路交通事故数量的急剧上升,成为威胁我国公民生命安全的一个重大社会公共问题。在道路交通事故损伤中,创伤性颅脑损伤是事故人员伤害的主要类型,亦是导致事故人员死亡的最主要原因。因此,研究颅脑损伤生物力学,可以为道路交通事故中人员急救措施的改进、安全防护装置的开发和应用以及汽车安全性设计提供理论依据。在过去的几十年间,研究人员开展的大量针对颅脑损伤的碰撞生物力学实验研究都是基于猴、猩猩等的动物实验、人尸体实验以及机械假人实验。但是,动物在解剖学上与人体结构相差甚远,人尸体具有活人头部的有效解剖结构但不具有其生理学响应特点,机械假人又将人体进行了过多的简化,都会影响实验结果的准确性。随着计算机科技的迅猛发展以及交通事故数据采集技术的完善,国内外学者尝试将每一例真实交通事故看作一次碰撞试验,通过真实交通事故案例来进行碰撞生物力学的研究并取得了一定进展。事故数据采集技术的发展保证了对每一起事故信息获取的完备性,特别是在监控设备日益普及的今天可以通过图像学技术重现事故发生过程。基于上述思路,本研究主要完成的工作与结论如下:（1）重庆市2013-2018年道路交通事故的流行病学分析通过事故调查建立了包含最近6年重庆市部分道路交通的数据库并对其进行了流行病学研究,得到了交通事故各类损伤尤其是创伤性颅脑损伤的分布特征,讨论了其带来的一些公共卫生后果并提出相关交通事故预防措施。本研究共收集各类道路交通事故2131起,涉及2741人,其中驾驶员532人、乘员566人、摩托车驾乘人员606人以及行人1037人。道路交通事故导致死亡的人数为1598人,其中85%的死亡原因都是颅脑损伤,同时79%的人员死亡发生在碰撞后2小时内,表明加强对颅脑损伤的应急救援能力是降低交通死亡率的最有效途径。对行人脑损伤风险的研究发现,被70km/h以上速度车辆碰撞行人的严重颅脑损伤风险是与40km/h以下的速度车辆的100倍。因此,限制车辆速度是防止行人在事故中遭受严重TBI的最简单、最直接的方法。此外,研究发现在423名有详细颅脑损伤病情记载的受伤人员中,24.1%有颅内损伤但没有颅骨骨折,而没有发现有颅骨骨折但无颅内损伤的案例,这表明相对于颅骨骨折,颅内损伤可以更好地反映整体颅脑损伤。（2）人-车碰撞视频事故多刚体模型的建立与模型优化从建立的道路交通事故数据库中挑选了33例有清晰视频记录碰撞过程的、损伤资料完整的人-车碰撞事故作为后续仿真的研究对象。根据本研究要求,建立了一套使用多刚体模型进行人-车碰撞事故重建并优化模型初始参数的方法。首先,通过对人-车碰撞视频事故进行深入地调查和分析确定碰撞前的初始参数及范围,例如事故发生时人-车的相对位置、碰撞速度以及行人的姿势等,进而建立能够满足最终人-车距离、人-车角度等条件的多刚体基础碰撞模型。然后,通过选取不同初始参数进行组合作为输入,以仿真结果输出的颅脑旋转角度及人-车位置信息作为评判指标建立了基于熵权法的仿真优劣度评估模型实现对基础碰撞模型的优化。最终可以得到一个最优的参数组合作为多刚体模型初始条件,进而在多刚体软件XMADgic-7.5中提交计算并输出结果文件。以事故案例1为例详细演示了多刚体基础模型的建立和优化过程,结果显示行人速度为1.5m/s,小轿车车速为16m/s,行人旋转角度为10°时与真实碰撞过程具有最好的匹配性,其各项评价指标的平均误差为4.2%。（3）多刚体仿真模型的优化与结果提取的自动化实现多刚体仿真分析过程主要经过仿真建模、仿真计算和仿真结果评价三个步骤,需要不断修改大量的参数组合并提交至XMADgic-7.5计算,等待仿真计算完成后从结果文件中提取需要的数据进行分析和后处理。重复进行几十上百次上述耗时耗力的流程,不仅效率低,而且容易出错。针对上述仿真分析过程中的问题,一方面,本研究利用Python进行计算机编程实现了优化仿真参数的快速方法,该方法可以实现在仿真分析过程中多刚体模型输入文件的批量生成以及运算平台的自动提交计算。另一方面,通过研究了多刚体运算后输出文件中速度、角度和位置等数据的保存格式后,进一步完善和实现了对后处理文件中结果文件的批量提取与模型的快速评价。这一套程序主要包含了参数组合仿真文件的生成、自动循环提交至XMADgic-7.5运算、计算结果的提取和仿真效果的评估这4个主要功能。通过对事故案例1多刚体基础模型的优化展示了使用该程序进行自动优化的过程并计算了最优模型的运动学评价准则的数值,计算出事故中人体头部GAMBIT、HIP、BRIC2011、BRIC2013、HIC和RIC的值分别为1.54、35734.07、1.41、0.58、3352.83和31919272.6,与真实行人的颅脑损伤相符。重复以上流程,完成了所选出全部33例行人头部撞击车辆前部的案例的事故重建并计算出其运动学评价准则数值。（4）人-车碰撞视频事故有限元模型的建立有精细结构的头部有限元模型,可以用来进行组织结构层面的颅脑损伤生物力学研究。在多刚体建模完成事故重建的基础上,本文运用丰田公司开发的THUMS头部有限元模型和经过验证的车辆前挡风玻璃模型对挑选出的33例人-车碰撞事故进行了基于有限元分析的行人颅脑损伤重建。以事故案例1为例,详细描述了如何进行损伤重建的过程以及演示了人-车碰撞过程中典型的颅脑损伤生物力学响应过程,最后通过有限元后处理软件Hyper View计算了本事故中颅脑CSDM、MPS和DDM的值分别为17.88%、38.05%和12.49%。重复以上流程,完成了所选出全部33例行人头部撞击车辆前部的案例的颅脑损伤重建并计算出其组织学评价准则数值。（5）颅脑损伤评价准则预测能力研究基于前述事故过程再现和损伤再现的计算结果,本文研究了目前主要的运动学评价准则和组织学评价准则对颅脑损伤的预测能力。根据AIS标准对33例事故中行人的弥散性脑损伤和脑挫伤严重程度进行分级,使用Logistic单因素回归模型分析了各评价准则与AIS4+颅脑损伤风险的关系,还计算了各评价准则与颅脑损伤MAIS的相关系数。结果显示HIC的相关系数为0.69,它作为使用最广泛的颅脑损伤评价准则有最好的颅脑损伤预测能力。同时,作为同时考虑头部线性和旋转运动的评价准则HIP同样可以有效地评价颅脑损伤,它的相关系数为0.59。在基于脑组织的颅脑损伤评价准则中,相对于MPS和CSDM0.25,CSDM0.15和DDM与颅脑损伤MAIS有较大的相关系数,具有对弥散性脑损伤和脑挫伤较好的预测能力。最后,本文提出了综合时间作用的组织学评价准则HCSDM,并对其颅脑损伤预测能力进行了研究。结果显示相对于CSDM准则,HCSDM对本研究中的33例事故中的行人颅脑损伤有更好的预测效果,并且在积分时间为10ms时具有最高的相关系数0.62。本文首先通过对重庆市交通事故的调查,发现了加强对颅脑损伤的现场急救可能是降低交通死亡率的最有效途径。其次,明确了相对于颅骨骨折,颅内损伤可以更好地反映整体颅脑损伤,开发基于颅内损伤的评价准则具有进一步的研究价值。最后,分析了目前常用的颅脑损伤评价准则的损伤预测能力,在其基础上提出了新的考虑了作用时间的组织学颅脑损伤评价准则HCSDM并对其损伤预测效能进行了评估,结果显示HCSDM对颅脑损伤具有较好的预测能力。
邓佳[7]（2019）在《人—车交通事故严重程度Probit预测模型构建及实证研究》文中研究表明随着我国公路里程的不断增长,汽车保有量的持续增加,交通事故也一直处在居高不下的位置。而在我国,大多数道路都是人车混行的模式,作为道路弱势群体的行人在道路中的交通安全必须格外引人注意。据相关统计,行人、二轮车、电动车等道路弱势群体参与的交通事故数占到了事故总数的百分之五十以上,其中行人事故更是占到了总数的百分之二十。那么对人—车交通事故的发生机理及事故严重程度影响因素进行研究,并根据研究结果针对性提出事故预防对策和降低行人损伤程度的建议十分有必要。本文以人—车交通事故为研究对象,根据人—车交通事故发生的机理,首先从人、车、路和环境4个方面初步分析,探索对人—车交通事故产生影响的潜在影响因素。之后结合数据的可获得性,从CIDAS数据库提取300个人—车交通事故数据样本,选取了15个事故特征参数,对各事故特征参数进行分类处理,并从宏观和微观方面对样本数据进行分析,得到了人—车交通事故特征参数的分布特点。为了进一步深入研究人—车交通事故数据特点,本文先对事故特征参数进行Kendall′s tau-b相关系数分析,确定了行人年龄、行人步速、车辆速度、车辆保险杠高度、道路行驶环境、光线等作为影响事故严重程度的解释变量。由于交通事故严重程度属于离散型变量,并且在数据记录方面存在的客观原因,使得交通事故数据一般存在异方差性。因此分别建立了人—车交通事故严重程度预测的有序Probit模型和异方差有序Probit模型,从参数估计、拟合优度和预测准确率等方面,对两模型进行对比,在人—车交通事故严重程度预测方面,异方差有序Probit模型适用范围更广,能够处理数据存在异方差性的情况,并且在分析中还能挖掘出对人—车交通事故有影响的潜在变量。结合两个模型的分析结果可知,两模型虽然有一定不同,但是在具有相同的解释变量时,对因变量的解释效果是一致的。最终的回归模型表明:在人—车交通事故中,其他变量不变,当行人步速在4km/h范围以内增加,车速在30km/h范围以内增加,保险杠高度在0.5m以内增加时,行人受伤程度反而减小。而当行人年龄超过41岁,车速超过50km/h时,行人受伤程度显着增加,其中以车速达60km/h以上,年龄达65岁以后,行人的死亡率显着增加。根据以上实证研究的结果,论文从人、车、路和交通管理等方面提出了切实可行的建议来降低事故率以及事故的严重程度。
陶孙文[8]（2019）在《正面斜角碰撞事故的商用车驾驶员损伤与防护研究》文中指出交通事故损害人们的生活幸福感,严重影响社会的和谐稳定。在车辆各方向部位发生碰撞的事故中,正面斜角碰撞约占23%,在正面斜角碰撞中,常伴有严重的人员损伤,由于国内商用车安全配置极低,在正面斜角碰撞事故中的人员损伤尤为严重。因此,开展商用车正面斜角碰撞事故中的驾驶员损伤研究,对商用车事故研究方法的改进、被动约束系统的设计优化和降低事故中车内乘员伤亡都具有重要意义和应用价值。在事故研究方法分析的基础上,以一起小型商用车的驾驶员侧正面斜角碰撞事故为例,分析事故信息并再现事故形态,从形态再现结果中提取驾舱碰撞条件;提出并采用刚柔耦合模型的方法分别建立驾舱车身和触发约束系统的各部件模型;在人体参数获取前提下,通过定义35参数法缩放标准假人建立驾驶员假人模型,以预仿真方法定位驾驶员假人模型并使安全带与其贴合;根据事故情况设计试验锤,以准静态局部挤压试验方式获取驾舱内某些部件表面的接触特性,在对驾舱模型加载后并验证了整个计算模型的稳定性;根据模型计算结果,分析了事故中驾驶员行为响应、损伤及死亡致因,对比实际驾驶员尸检报告,验证事故研究结果和研究方法的合理性;分析了辅助约束系统的作用并探讨增加辅助约束系统的必要性,最后在增加辅助约束系统的基础上,分析不同方向盘角度和不同气囊点爆时间对事故中驾驶员损伤的影响,为正面斜角碰撞事故中商用车驾驶员的损伤防护提出若干建议。研究结果表明:事故形态再现过程中得到的正面斜角碰撞事故形态准确可信,可从中提取驾舱碰撞条件;刚柔耦合方法能够缩短驾舱模型构建时间,并提高事故研究精度,且采用刚柔耦合模型形式建立的驾舱计算模型稳定性较好;在正面斜角碰撞事故中,驾驶员身体相对座椅向左前方移动,头部先后与左侧车门玻璃和方向盘左侧碰撞,胸部与方向盘下轮缘碰撞,头部和胸部的损伤是驾驶员死亡主要原因,下肢与护膝板的碰撞导致左大腿骨折和肌肉撕裂;增加驾驶员辅助约束系统能有效降低驾驶员损伤,适度增加方向盘角度可降低驾驶员除胸部以外身体各部位的损伤,适度增加或减小气囊点爆时间水平T的值均利于对驾驶员头部的保护,颈部和胸部的损伤增加主要是受到气囊在充气时段内的冲击。
苏永民[9]（2019）在《追尾大货车事故大客车乘员损伤指标研究》文中进行了进一步梳理大客车是我国道路运输行业中一个比较重要的交通工具。近年来随着流动人口的增加和出行次数的增多,大客车承担的客流运输较多。随之大客车的交通事故发生率增高,特别是重特大交通事故,造成的人员伤亡和财产损失较为严重。除却一些客观的因素,多为驾驶员的操作失误、疲劳驾驶、超速等行为造成的。对这些事故深度分析发现,发生事故时,系安全带的乘员在事故中损伤程度较不系安全带的乘员小很多,同时对比发现同一车内不同位置座椅上的乘员损伤也有着较大的区别。目前,对大客车发生追尾事故时的微观运动学参数、乘员约束和乘员损伤的研究较少。不能清晰的描述发生追尾事故时追尾车辆和被追尾车辆的各项运动学参数的变化情况以及在不同碰撞速度下的乘员运动状态和身体各部位的损伤状况。为了研究大客车在追尾大货车事故中不同座椅位置上的乘员损伤及在追尾碰撞中运动学参数的变化情况,论文应用MADYMO软件结合Hyper Mesh、PC-Crash、Sketchup、Auto CAD等软件建立一起典型的大客车追尾事故模型。通过实验获取某大客车地板、挡风玻璃、座椅、车体围板等部件的刚度特性曲线,加载到模型中,在车体内具有代表性的座椅上调用12个HybridⅢ第50百分位男性假人模型,并建立MB-FE（多刚体-有限元）安全带。借助PC-Crash软件再现一起典型的大客车追尾大货车事故,获取碰撞瞬间大客车质心处的运动学参数,同时分析追尾事故中车内乘员的运动状态与车辆运动学参数之间的关系。将得到的车辆质心处的运动学参数曲线加载到MADYMO仿真模型中,调试并验证模型的准确性。在有安全带约束条件、无安全带约束条件进行碰撞模拟实验。研究结果表明:在大客车追尾大货车事故中安全带能够有效的减小乘员头部、胸部、腿部的损伤程度;靠近车辆前部座椅上的乘员头部HIC值、胸部C3ms（g）值、大腿轴向力指标FFC（kN）值较车辆中部座椅上的乘员大;乘员相互间的作用力会加重靠近挡风玻璃侧乘员头部损伤;车辆后部座椅上的乘员损伤程度较车辆中部座椅上的乘员损伤更为严重;相对碰撞速度越大,乘员损伤程度越高。在有安全带约束条件下,相对碰撞速度大于60km/h,客车内的大部分乘员会受到重伤乃至致命伤害;在没有安全带约束条件下,相对碰撞速度大于40km/h,客车内大部分乘员会受到重伤乃至死亡的伤害。研究结果可为追尾事故再现、乘员防护措施改进、乘员损伤研究研究提供理论支持和参考依据。
张诗波[10]（2019）在《道路交通人车碰撞事故再现关键技术研究》文中研究指明随着机动车保有量的日益增多和交通事故处理程序的逐渐规范,专业化的事故分析需求正在显着增加。事故再现是事故分析的重要手段和重要内容,其主要任务是基于事故发生后的各种信息,运用适当的方法对事故发生过程和碰撞状态进行解释说明和重现。人车碰撞类事故是道路交通事故的主要类型,对这类事故的再现一直缺乏系统的方法体系,本文主要针对人车碰撞事故再现中的关键技术问题展开研究。论文整体上提出并构建了人车碰撞事故再现的方法体系,包括五大关键技术问题,分别为:事故深度调查方法、事故仿真建模方法、行人被抛运动规律分析、不确定性分析方法和事故再现优化方法。论文第2章以自2011年以来参与的国家车辆事故深度调查体系（NAIS）的构建与数据采集为背景,提出了适合中国国情、面向事故再现的人车事故深度调查工作体系;设计了事故现场勘查无人机系统及其图像矫正程序,构建了基于照片还原事故现场的方法,探讨了检测道路线形、路面附着系数、人与路面摩擦系数的方法;阐述了四种相对直接的车辆碰撞速度分析方法,包括基于视频的方法、基于车辆制动距离的方法、运动学解析法和基于EDR的方法;对NAIS数据库中20112016年度181例人车事故进行了整理分析,得到了致命级人车碰撞事故的特征和致因机理。论文第3章研究了两种面向运动学事故再现的人车事故仿真建模方法,分别为单刚体建模方法和多刚体建模方法;探讨了这两种方法的基本原理、核心算法和建模方式;结合一真实人车事故案例,分别利用ARAS和PC-Crash实现了事故碰撞的单刚体和多刚体仿真建模。论文第4章针对中国道路上人车事故发生频率最高的矮长头车、高长头车和面包车等三种车型,通过大量仿真试验,研究探讨了在20 km/h110km/h车辆碰撞速度下,三种车型与行人标准碰撞中行人抛射角度、抛射高度、第一落点距离以及总抛距等方面的形态规律,阐述了卷绕型、顶推型、拱推型三种碰撞形态,构建了新的抛距公式;在此基础上,研究探讨了接触位置、车型参数、行人速度、行人碰撞姿态等参数对行人被抛运动形态的影响;结合295例NAIS事故深度数据（含91例有监控视频的案例）和108例澳大利亚CASR事故深度数据验证了新提出的抛距公式的有效性,并与其他抛距模型进行了对比。论文第5章在对人车事故再现不确定性问题进行界定描述的基础上,研究了可用于人车事故再现不确定性分析的上下界法、差分法、不确定度评价法等三种常规方法和蒙特卡洛法;提出了适用于事故仿真条件下人车事故再现不确定性分析的隐式仿真-蒙特卡洛法（ISMC法）,给出了ISMC法的实现步骤,进行了实际的案例应用;通过一个具体的算例,验证了以上五种方法的有效性,并对比了其适用范围、计算效率和计算精度。论文第6章在对人车碰撞事故再现优化问题进行界定描述的基础上,提出了适用于仿真试验条件下人车事故再现人工调整优化的黄金分割搜索法、复合形法和随机试验法等三种方法,研究了各种方法的基本原理、迭代步骤和流程,并以实际的案例应用加以了验证。
二、交通事故再现碰撞模型综述（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、交通事故再现碰撞模型综述（论文提纲范文）
（1）基于VRU碰撞事故再现的人体头部损伤评价准则有效性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 VRU保护的研究 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 保护法规和标准 |
| 1.2.3 数值仿真模型 |
| 1.3 本文的研究目的和研究内容 |
| 第二章 人体头部损伤生物力学简介 |
| 2.1 人体头部解剖学结构 |
| 2.2 头部损伤类型 |
| 2.2.1 颅骨骨折 |
| 2.2.2 局灶性脑损伤 |
| 2.2.3 弥漫性脑损伤 |
| 2.3 损伤评级与耐受限度 |
| 2.3.1 简明损伤定级法AIS(Abbreviated Injury Scale) |
| 2.3.2 颅骨和脑组织耐受限度 |
| 2.4 头部损伤评价准则 |
| 2.4.1 基于头部运动学响应的损伤评价准则 |
| 2.4.2 基于脑组织变形的损伤评价准则 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 VRU与车辆碰撞事故重建研究 |
| 3.1 VRU碰撞事故信息 |
| 3.2 VRU碰撞事故重建与头部损伤再现分析方法 |
| 3.2.1 多体分析方法 |
| 3.2.2 有限元分析方法 |
| 3.2.3 多刚体和有限元模型相结合的方法 |
| 3.2.4 多刚体-有限元耦合分析方法 |
| 3.2.5 小结 |
| 3.3 多刚体-有限元耦合人体模型 |
| 3.4 VRU碰撞事故重建流程 |
| 3.5 典型车辆-行人碰撞事故重建——案例1 |
| 3.5.1 案例基本信息 |
| 3.5.2 车辆模型 |
| 3.5.3 行人模型 |
| 3.5.4 耦合模型 |
| 3.5.5 事故重建结果 |
| 3.6 典型车辆-两轮车碰撞事故重建——案例21 |
| 3.6.1 案例基本信息 |
| 3.6.2 车辆模型 |
| 3.6.3 自行车模型 |
| 3.6.4 骑车人模型 |
| 3.6.5 耦合模型 |
| 3.6.6 事故重建结果 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 人体头部损伤准则的损伤评价有效性研究 |
| 4.1 头部损伤评价准则的发展背景 |
| 4.2 VRU碰撞事故头部损伤情况 |
| 4.3 头部损伤评价准则有效性研究 |
| 4.4 事故中VRU头部损伤再现结果 |
| 4.4.1 基于头部运动学响应的损伤评价准则计算 |
| 4.4.2 基于脑组织损伤响应的损伤评价准则计算 |
| 4.5 相关性分析方法 |
| 4.6 基于头部运动学响应的损伤评价准则分析 |
| 4.7 基于脑组织变形的损伤准则分析 |
| 4.8 小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文以及所参与项目 |
| 附录 |
（2）基于PC-Crash的昆明地区道路交通死亡事故研究（论文提纲范文）
| 缩略词表 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 第1章 基于PC-Crash的昆明地区道路交通死亡事故研究概述 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 前期研究基础 |
| 1.3 研究目标 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法 |
| 第2章 全国道路交通死亡事故研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.2.1 一般资料 |
| 2.2.2 研究方法 |
| 2.3 结果 |
| 2.3.1 2013年～2017年全国道路交通事故发生情况 |
| 2.3.2 死者性别 |
| 2.3.3 死者年龄 |
| 2.3.4 道路交通事故发生时间 |
| 2.3.5 道路交通事故损伤类型 |
| 2.3.6 道路交通事故死亡原因 |
| 2.3.7 道路交通事故死亡原因与车辆类型的关系 |
| 2.3.8 道路交通事故肇事车辆类型 |
| 2.3.9 道路交通事故发生路面类型 |
| 2.3.10 道路交通事故的事故类型 |
| 2.4 讨论 |
| 2.5 结论 |
| 第3章 昆明地区1000例道路交通死亡事故研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 资料 |
| 3.2.2 研究方法 |
| 3.2.2.1 一般描述性统计 |
| 3.2.2.2 圆分布方法 |
| 3.2.2.3 单因素分析 |
| 3.3 结果 |
| 3.3.1 死者性别 |
| 3.3.2 死者年龄 |
| 3.3.3 道路交通事故发生时间 |
| 3.3.3.1 一般描述统计 |
| 3.3.3.2 基于圆分布法的时间分布 |
| 3.3.3.4 天气类型 |
| 3.3.5 路面状况 |
| 3.3.6 路面类型 |
| 3.3.7 道路交通事故损伤类型 |
| 3.3.8 道路交通事故死亡原因 |
| 3.3.9 道路交通事故的交通方式 |
| 3.3.10 道路交通事故发生道路类型 |
| 3.3.11 道路交通事故的事故类型 |
| 3.3.12 道路交通事故的事故位置 |
| 3.3.13 道路交通事故的道路线型 |
| 3.3.14 道路交通事故的交通控制 |
| 3.3.15 道路交通事故的事故形态 |
| 3.3.16 道路交通事故的车辆类型 |
| 3.3.17 道路交通事故的驾驶员类别 |
| 3.3.18 道路交通事故的驾驶员驾驶证状态 |
| 3.3.19 道路交通事故的酒驾情况 |
| 3.3.20 道路交通事故的驾驶员避让措施 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 结论 |
| 第4章 基于PC-Crash软件的人-车碰撞道路交通事故重建研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究材料 |
| 4.3 方法 |
| 4.3.1 事故现场重建 |
| 4.3.2 人车模型建立 |
| 4.3.3 事故再现方法 |
| 4.3.4 车速验证及行人损伤评价方法 |
| 4.3.5 PC-Crash软件仿真重建数据输出 |
| 4.4 结果 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 结论 |
| 全文总结 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 综述 基于PC-Crash软件的人-车道路交通事故再现技术研究进展 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间获得的学术成果 |
| 致谢 |
（3）基于深度数据分析的追尾事故致因与避撞驾驶行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 追尾事故致因分析 |
| 1.3.2 追尾事故仿真再现 |
| 1.3.3 追尾事故防范措施 |
| 1.3.4 国内外研究现状总结 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 数据驱动的追尾事故时空分布特征分析 |
| 2.1 数据来源及处理 |
| 2.1.1 追尾事故数据来源 |
| 2.1.2 道路网络数据来源 |
| 2.1.3 事故严重程度分类 |
| 2.1.4 事故数据预处理 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 平均中心法 |
| 2.2.2 标准差椭圆 |
| 2.2.3 密度分析 |
| 2.2.4 聚类分析 |
| 2.3 追尾事故空间分布特征 |
| 2.3.1 空间分布 |
| 2.3.2 密度分布 |
| 2.3.3 严重程度分布 |
| 2.4 追尾事故时间分布特征 |
| 2.4.1 季节性分布 |
| 2.4.2 时段性分布 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 追尾事故严重程度预测和致因分析 |
| 3.1 追尾事故数据准备 |
| 3.1.1 追尾事故数据库 |
| 3.1.2 追尾事故特征提取 |
| 3.2 基于LightGBM的事故严重程度预测与致因分析 |
| 3.2.1 决策树的理解 |
| 3.2.2 集成学习 |
| 3.2.3 梯度提升决策树(GBDT) |
| 3.2.4 LightGBM算法 |
| 3.2.5 预测结果分析 |
| 3.3 基于随机森林的事故严重程度预测与致因分析 |
| 3.3.1 随机森林理论基础 |
| 3.3.2 预测结果分析 |
| 3.4 基于支持向量机的事故严重程度预测与致因分析 |
| 3.4.1 支持向量机理论基础 |
| 3.4.2 预测结果分析 |
| 3.5 预测结果对比 |
| 3.6 追尾事故致因分析 |
| 3.7 显着性特征与事故严重程度关系 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 基于PC-Crash的追尾事故车辆运动学分析 |
| 4.1 追尾事故运动学分析理论基础 |
| 4.1.1 刚体运动学 |
| 4.1.2 刚体动力学 |
| 4.2 追尾事故仿真模型构建 |
| 4.2.1 仿真模型参数标定 |
| 4.2.2 仿真模型建立 |
| 4.3 追尾事故车辆运动学参数分析 |
| 4.3.1 不同偏置度下的车辆运动行为 |
| 4.3.2 不同车速下的车辆运动行为 |
| 4.3.3 不同制动驾驶行为下的车辆运动行为 |
| 4.3.4 不同转向行为下的车辆运动行为 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 追尾事故风险下驾驶人避撞行为分析 |
| 5.1 驾驶模拟实验设计 |
| 5.1.1 实验设备 |
| 5.1.2 实验对象 |
| 5.1.3 实验场景 |
| 5.1.4 实验步骤 |
| 5.2 变量说明与数据分析 |
| 5.2.1 变量说明 |
| 5.2.2 数据分析 |
| 5.3 驾驶人避撞行为分析 |
| 5.3.1 车头间距区间划分 |
| 5.3.2 转向和制动 |
| 5.3.3 仅制动的避撞行为 |
| 5.3.4 避撞驾驶行为总结 |
| 5.4 追尾事故预防措施 |
| 5.4.1 交通工程措施 |
| 5.4.2 管理措施 |
| 5.4.3 车辆技术措施 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 东北林业大学博士学位论文修改情况确认表 |
（4）基于车身变形的汽车二维碰撞速度计算与仿真分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 关键技术 |
| 1.6 研究技术路线 |
| 第二章 变形量的测量方法研究 |
| 2.1 变形量的测量方法 |
| 2.1.1 手工测量法 |
| 2.1.2 全站仪测量法 |
| 2.1.3 摄影测量法 |
| 2.2 摄影测量的基本原理 |
| 2.3 摄影测量的坐标系 |
| 2.4 车身变形的测量准则 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 车身变形用于车辆碰撞事故再现 |
| 3.1 车身残余变形求车辆变形能 |
| 3.1.1 理论假设 |
| 3.1.2 基于变形/能量的事故分析 |
| 3.1.3 刚度系数的确定 |
| 3.2 基于变形量的汽车碰撞模型 |
| 3.2.1 碰撞动力学模型的假设 |
| 3.2.2 构建碰撞动力学模型 |
| 3.2.3 恢复系数的选取 |
| 3.3 构建碰撞后动力学模型 |
| 3.3.1 模型假设 |
| 3.3.2 碰撞后动学模型的建立 |
| 3.4 车辆相关参数的确定 |
| 3.4.1 碰撞中心 |
| 3.4.2 质心位置 |
| 3.4.3 转动惯量 |
| 3.4.4 坐标系的选取与变换 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 汽车碰撞仿真分析 |
| 4.1 基于Matlab GUI开发交通事故再现仿真平台 |
| 4.1.1 仿真思路及流程 |
| 4.1.2 仿真界面设计 |
| 4.2 基于PC-Crash软件的车辆碰撞模拟仿真分析 |
| 4.2.1 PC-Crash仿真软件 |
| 4.2.2 碰撞车辆模型参数的确定 |
| 4.2.3 碰撞车辆运动轨迹的优化 |
| 4.2.4 模拟仿真的结果及报告 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 案例研究与分析验证 |
| 5.1 案例分析 |
| 5.2 车辆变形能计算 |
| 5.3 事故再现分析 |
| 5.3.1 Matlab GUI分析 |
| 5.3.2 PC-Crash仿真验证 |
| 5.4 仿真结果对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（5）车人碰撞事故重现及行人损伤研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车辆行人碰撞事故再现研究现状 |
| 1.2.2 国内外车辆事故调查体系发展现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容及技术路线 |
| 第二章 车辆与行人碰撞事故再现基本理论 |
| 2.1 车辆与行人碰撞事故再现方法 |
| 2.1.1 基于经验公式的事故再现 |
| 2.1.2 基于视频图像技术的事故再现 |
| 2.1.3 基于车辆EDR的事故再现 |
| 2.1.4 基于软件模拟的事故再现 |
| 2.2 多刚体理论 |
| 2.2.1 PC-CRASH与 MADYMO |
| 2.2.2 刚体与刚体坐标系 |
| 2.2.3 刚体运动学 |
| 2.2.4 多刚体假人模型 |
| 2.3 人体损伤评价方法及标准 |
| 2.3.1 简明损伤定级法(AIS) |
| 2.3.2 头部损伤指标 |
| 2.3.3 胸部损伤指标 |
| 2.3.4 下肢损伤指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 事故再现参数敏感性分析 |
| 3.1 参数敏感性分析 |
| 3.2 车辆行人碰撞事故重建影响参数分析 |
| 3.3 随机森林模型下参数敏感性分析 |
| 3.3.1 随机森林模型原理 |
| 3.3.2 基于随机森林模型的参数敏感性分析 |
| 3.4 基于拉丁超立方的试验设计 |
| 3.4.1 拉丁超立方试验设计原理 |
| 3.4.2 试验设计流程 |
| 3.4.3 试验数据处理与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于参数敏感性分析的事故再现研究 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 试验设计 |
| 4.3 基于参数敏感性分析的事故重建 |
| 4.4 实例验证 |
| 4.4.1 实际案例一 |
| 4.4.2 实际案例二 |
| 第五章 人体损伤分析与应用 |
| 5.1 行人损伤分析必要性 |
| 5.2 行人损伤影响因素分析 |
| 5.2.1 碰撞车速对人体损伤的影响 |
| 5.2.2 碰撞角度对人体损伤的影响 |
| 5.2.3 行人高度对人体损伤的影响 |
| 5.3 基于人体损伤信息的事故再现验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于人—车碰撞视频事故的颅脑损伤评价准则研究（论文提纲范文）
| 缩略语表 |
| Abstract |
| 摘要 |
| 第1章 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 颅脑交通伤研究内容 |
| 1.4 颅脑交通伤研究方法 |
| 1.5 本课题重点研究内容 |
| 1.6 本课题来源及创新点 |
| 第2章 颅脑碰撞损伤生物力学 |
| 2.1 头部解剖结构 |
| 2.2 头部损伤类型 |
| 2.3 颅脑损伤机理研究 |
| 2.4 颅脑损伤评价准则和耐受限度 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 重庆市道路交通事故流行病学研究 |
| 3.1 交通事故流行病学研究方法 |
| 3.2 事故总体特征描述 |
| 3.3 颅脑交通伤事故特征 |
| 3.4 颅脑损伤风险研究 |
| 3.5 结果讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于多刚体仿真的颅脑损伤评价准则 |
| 4.1 事故数据 |
| 4.2 人-车多刚体碰撞基础模型构建 |
| 4.3 真实人-车事故的碰撞参数优化 |
| 4.4 人-车碰撞视频事故多刚体建模举例 |
| 4.5 33例视频案例的运动学评价准则计算 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于有限元仿真的颅脑损伤评价准则 |
| 5.1 头部有限元模型简介 |
| 5.2 基于有限元颅脑模型的损伤重建 |
| 5.3 人-车碰撞视频事故有限元建模举例 |
| 5.4 33例视频案例的组织学评价准则计算 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 颅脑损伤评价准则预测能力研究 |
| 6.1 33例事故中行人颅脑损伤严重度分级 |
| 6.2 运动学颅脑损伤评价准则风险预测研究 |
| 6.3 组织学颅脑损伤评价准则风险预测研究 |
| 6.4 组织学颅脑损伤评价新准则HCSDM |
| 6.5 本章小结 |
| 全文总结 |
| 参考文献 |
| 文献综述 人体颅脑损伤机理及评价准则 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（7）人—车交通事故严重程度Probit预测模型构建及实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 人—车交通事故研究现状 |
| 1.3.2 有序离散模型在交通事故致因及预测中的应用 |
| 1.3.3 国内外研究综述 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究的主要内容及章节安排 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 人—车交通事故严重程度影响因素分析 |
| 2.1 汽车与行人碰撞过程分析 |
| 2.2 人—车交通事故人体损伤评价方法 |
| 2.3 行人过街行为方式 |
| 2.4 人—车交通事故严重程度影响因素分析 |
| 2.4.1 人的因素 |
| 2.4.2 车辆因素 |
| 2.4.3 道路因素 |
| 2.4.4 环境因素 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 人—车交通事故数据收集及变量选取 |
| 3.1 事故数据采集综述 |
| 3.1.1 采集区域 |
| 3.1.2 采集标准 |
| 3.1.3 采集流程 |
| 3.2 样本数据的分析处理 |
| 3.2.1 因变量的选取及分类 |
| 3.2.2 自变量的选取及分类 |
| 3.2.3 样本数据的宏观统计分布规律 |
| 3.2.4 样本数据的微观统计分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 人—车交通事故严重程度Probit预测模型 |
| 4.1 有序Probit模型 |
| 4.1.1 模型的结构 |
| 4.1.2 边际效应 |
| 4.1.3 参数估计 |
| 4.1.4 有序Probit模型的不足 |
| 4.2 异方差特性 |
| 4.2.1 异方差的定义 |
| 4.2.2 异方差的检验 |
| 4.3 异方差有序Probit模型的建立 |
| 4.3.1 HORP模型 |
| 4.3.2 HORP模型的边际效应 |
| 4.3.3 HORP模型的参数估计 |
| 4.4 变量筛选和模型检验 |
| 4.4.1 模型回归前自变量的筛选 |
| 4.4.2 模型回归时的自变量筛选 |
| 4.4.3 模型参数检验 |
| 4.4.4 模型拟合度检验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实例分析 |
| 5.1 .参数标定及模型构建 |
| 5.1.1 实例分析前的变量处理 |
| 5.1.2 有序Probit人—车交通事故严重程度预测模型 |
| 5.1.3 异方差有序Probit人—车交通事故严重程度预测模型 |
| 5.2 模型结果比较与适用性比较 |
| 5.2.1 系数估计值对比分析 |
| 5.2.2 拟合优度对比分析 |
| 5.2.3 预测精度对比分析 |
| 5.3 人—车交通事故严重程度影响因素定量分析 |
| 5.3.1 人的因素 |
| 5.3.2 车辆的因素 |
| 5.3.3 道路因素 |
| 5.3.4 环境因素 |
| 5.4 人—车交通事故的预防对策与建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（8）正面斜角碰撞事故的商用车驾驶员损伤与防护研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 交通事故调查统计与事故深度研究 |
| 1.2.2 乘员舱模型的建立及事故人员损伤分析研究 |
| 1.2.3 正面斜角碰撞与汽车碰撞安全研究 |
| 1.2.4 基于实际车辆碰撞事故安全研究存在的问题 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 |
| 1.3.1 课题研究来源 |
| 1.3.2 本文主要研究内容 |
| 第二章 事故碰撞条件提取及乘员损伤评价 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 事故研究方法分析 |
| 2.2.1 联合事故形态再现和车内驾驶员损伤分析的事故研究方法 |
| 2.2.2 事故形态再现计算模型 |
| 2.2.3 刚柔耦合系统动力学理论 |
| 2.2.4 刚柔耦合事故车驾舱模型的建立方法 |
| 2.3 角碰事故分析与形态再现 |
| 2.3.1 事故基本情况 |
| 2.3.2 事故采集信息的鉴定与分析 |
| 2.3.3 事故形态再现前提 |
| 2.3.4 事故碰撞形态的再现 |
| 2.4 角碰事故碰撞条件的提取 |
| 2.5 事故乘员损伤及评价 |
| 2.5.1 乘员损伤机理及评价 |
| 2.5.2 重点部位损伤等级及致命性 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 角碰事故刚柔耦合驾舱计算模型的构建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 刚柔耦合驾舱模型的建立基础 |
| 3.2.1 体和体表面 |
| 3.2.2 多体系统及刚柔耦合模型 |
| 3.3 驾舱车身及触发约束系统的构建 |
| 3.3.1 驾舱车身模型 |
| 3.3.2 安全带模型 |
| 3.3.3 气囊模型 |
| 3.4 驾驶员假人模型 |
| 3.4.1 驾驶员假人模型的建立 |
| 3.4.2 驾驶员模型的定位及安全带的贴合 |
| 3.5 各部件接触特性的试验获取及模型调试 |
| 3.5.1 各部件接触特性的试验获取 |
| 3.5.2 各部件的接触特性 |
| 3.5.3 模型的加载与验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 角碰事故驾驶员行为响应与损伤防护分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 驾驶员行为响应与损伤分析 |
| 4.2.1 驾驶员行为响应 |
| 4.2.2 驾驶员损伤分析 |
| 4.2.3 驾驶员损伤致因分析 |
| 4.2.4 驾驶员损伤结果验证 |
| 4.3 增加驾驶员辅助约束系统的事故结果 |
| 4.4 驾驶员的损伤防护 |
| 4.4.1 不同方向盘角度的驾驶员损伤分析 |
| 4.4.2 不同气囊点爆时间的驾驶员损伤分析 |
| 4.4.3 驾驶员损伤防护建议 |
| 4.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 论文总结 |
| 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（9）追尾大货车事故大客车乘员损伤指标研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 多刚体动力学原理与乘员损伤指标 |
| 2.1 多刚体动力学原理 |
| 2.2 多刚体运动及动力学 |
| 2.2.1 多刚体运动学 |
| 2.2.2 多刚体动力学 |
| 2.3 乘员损伤机理 |
| 2.4 乘员损伤指标 |
| 2.4.1 头部损伤指标 |
| 2.4.2 胸部损伤指标 |
| 2.4.3 腿部损伤指标 |
| 2.4.4 加权乘员损伤指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 大客车与乘员约束系统建模 |
| 3.1 MADYMO软件简介 |
| 3.2 大客车模型的构建 |
| 3.3 假人的选用及定位 |
| 3.3.1 假人选用 |
| 3.3.2 座椅及假人编号 |
| 3.3.3 假人调用及定位 |
| 3.4 安全带建模 |
| 3.5 定义接触 |
| 3.6 模型调试及加速度场输入 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 追尾大货车事故大客车运动学参数分析 |
| 4.1 追尾事故致因分析 |
| 4.2 大客车追尾大货车事故仿真模拟 |
| 4.2.1 仿真模型参数的标定 |
| 4.2.2 仿真模型建立 |
| 4.3 车辆质心处运动学参数分析 |
| 4.3.1 车辆速度—时间之间的关系分析 |
| 4.3.2 车辆位移—时间之间的关系分析 |
| 4.3.3 大客车线加速度分析 |
| 4.3.4 案例分析 |
| 4.3.5 侧倾角与侧倾角速度分析 |
| 4.3.6 俯仰角与俯仰角速度分析 |
| 4.3.7 横摆角与横摆角速度分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 追尾大货车事故大客车乘员损伤指标分析 |
| 5.1 加速度曲线的加载 |
| 5.2 有安全带约束条件下乘员损伤分析 |
| 5.2.1 乘员加速度分析及动态响应 |
| 5.2.2 乘员头部损伤 |
| 5.2.3 乘员胸部损伤 |
| 5.2.4 乘员腿部损伤 |
| 5.2.5 加权损伤值 |
| 5.3 无安全带约束条件下乘员损伤分析 |
| 5.4 乘员安全防护措施及建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 附件 |
（10）道路交通人车碰撞事故再现关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 事故再现研究方法的研究 |
| 1.2.2 事故深度调查的研究 |
| 1.2.3 车速估算方法的研究 |
| 1.2.4 仿真建模方法的研究 |
| 1.2.5 事故再现不确定性问题的研究 |
| 1.2.6 事故再现优化问题的研究 |
| 1.2.7 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 第2章 人车碰撞事故深度调查方法研究 |
| 2.1 深度调查工作体系 |
| 2.1.1 调查内容 |
| 2.1.2 工作流程 |
| 2.1.3 深度调查装备 |
| 2.1.4 数据库设计 |
| 2.2 事故信息采集方法 |
| 2.2.1 现场标记与照相方法 |
| 2.2.2 基于照片还原事故现场的方法 |
| 2.2.3 事故现场勘查无人机系统设计 |
| 2.2.4 道路状况检测方法 |
| 2.3 车辆碰撞速度分析方法 |
| 2.3.1 基于视频的方法 |
| 2.3.2 基于车辆制动距离的方法 |
| 2.3.3 运动学解析法 |
| 2.3.4 基于EDR的方法 |
| 2.4 人车碰撞事故深度调查实践 |
| 2.4.1 NAIS概况 |
| 2.4.2 人车事故特征 |
| 2.4.3 事故致因机理分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 人车碰撞事故仿真建模方法研究 |
| 3.1 单刚体建模方法 |
| 3.1.1 单刚体模型描述 |
| 3.1.2 单刚体碰撞动力学模型 |
| 3.1.3 车辆单刚体模型 |
| 3.1.4 行人单刚体模型 |
| 3.2 多刚体建模方法 |
| 3.2.1 多刚体模型描述 |
| 3.2.2 多刚体接触算法 |
| 3.2.3 车辆多刚体模型 |
| 3.2.4 行人多刚体模型 |
| 3.3 人车碰撞事故仿真建模案例 |
| 3.3.1 案例案情介绍 |
| 3.3.2 ARAS单刚体仿真 |
| 3.3.3 PC-Crash多刚体仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 人车碰撞行人被抛运动规律研究 |
| 4.1 试验设计 |
| 4.2 标准碰撞规律 |
| 4.2.1 矮长头车碰撞 |
| 4.2.2 高长头车碰撞 |
| 4.2.3 面包车碰撞 |
| 4.3 其他因素的影响 |
| 4.3.1 接触位置的影响 |
| 4.3.2 车型参数的影响 |
| 4.3.3 行人速度的影响 |
| 4.3.4 行人碰撞姿势的影响 |
| 4.4 对比验证 |
| 4.4.1 基于事故视频验证 |
| 4.4.2 基于NAIS和CASR真实事故数据验证 |
| 4.4.3 与现有抛距模型对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 人车碰撞事故再现不确定性分析方法研究 |
| 5.1 人车碰撞事故再现不确定性问题描述 |
| 5.2 常规不确定性分析方法 |
| 5.2.1 上下界法 |
| 5.2.2 差分法 |
| 5.2.3 不确定度评价法 |
| 5.3 蒙特卡洛法 |
| 5.3.1 蒙特卡洛法基本原理 |
| 5.3.2 蒙特卡洛试验数生成及其检验 |
| 5.3.3 蒙特卡洛不确定性表达 |
| 5.4 隐式仿真-蒙特卡洛法(ISMC法) |
| 5.4.1 ISMC新方法的提出 |
| 5.4.2 ISMC法实现步骤 |
| 5.4.3 ISMC法应用案例 |
| 5.5 算例及方法比较 |
| 5.5.1 算例 |
| 5.5.2 各方法比较 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 人车碰撞事故再现优化方法研究 |
| 6.1 人车碰撞事故再现优化问题描述 |
| 6.2 黄金分割搜索法 |
| 6.2.1 基本原理 |
| 6.2.2 算法步骤 |
| 6.2.3 应用案例 |
| 6.3 复合形法 |
| 6.3.1 基本原理 |
| 6.3.2 算法步骤 |
| 6.3.3 应用案例 |
| 6.4 随机试验法 |
| 6.4.1 基本原理 |
| 6.4.2 算法步骤 |
| 6.4.3 应用案例 |
| 6.5 各方法比较 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 (附表1~附表16) |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 |
四、交通事故再现碰撞模型综述（论文参考文献）
- [1]基于VRU碰撞事故再现的人体头部损伤评价准则有效性研究[D]. 王振. 厦门理工学院, 2021(08)
- [2]基于PC-Crash的昆明地区道路交通死亡事故研究[D]. 段腾龙. 昆明医科大学, 2021
- [3]基于深度数据分析的追尾事故致因与避撞驾驶行为研究[D]. 杨兆. 东北林业大学, 2021(09)
- [4]基于车身变形的汽车二维碰撞速度计算与仿真分析研究[D]. 师甜. 长安大学, 2020(06)
- [5]车人碰撞事故重现及行人损伤研究[D]. 李启明. 长安大学, 2020(06)
- [6]基于人—车碰撞视频事故的颅脑损伤评价准则研究[D]. 段傲文. 中国人民解放军陆军军医大学, 2019
- [7]人—车交通事故严重程度Probit预测模型构建及实证研究[D]. 邓佳. 长安大学, 2019(01)
- [8]正面斜角碰撞事故的商用车驾驶员损伤与防护研究[D]. 陶孙文. 华南理工大学, 2019
- [9]追尾大货车事故大客车乘员损伤指标研究[D]. 苏永民. 东北林业大学, 2019(01)
- [10]道路交通人车碰撞事故再现关键技术研究[D]. 张诗波. 西南交通大学, 2019(03)