[发明专利]基于不确定度理论与遗传算法的机动车事故分析方法有效
申请号: | 201910428796.3 | 申请日: | 2019-05-22 |
公开(公告)号: | CN110210090B | 公开(公告)日: | 2023-04-28 |
发明(设计)人: | 夏晶晶;季苏阳 | 申请(专利权)人: | 淮阴工学院 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06F30/23;G06Q50/26;G06F111/04;G06F111/10 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 柏尚春 |
地址: | 223005 江苏省淮安市*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 不确定 理论 遗传 算法 机动车 事故 分析 方法 | ||
1.一种基于不确定度理论与遗传算法的机动车事故分析方法,其特征在于:包括如下步骤:
(1)采集交通事故现场数据,包括骑车人抛距Lp、人体与路面间摩擦系数μ、等效质心高度Hp、碰撞抛射角度θ;
(2)基于事故现场数据,建立车速预估模型,计算事故发生时的机动车速度值;
(3)车速的不确定度评定,包括划分A类评定和B类评定,计算机动车发生事故的最佳碰撞车速取值区间;
(4)将机动车发生事故的速度区间作为约束条件,通过遗传算法求解最佳碰撞车速;
(5)根据最佳碰撞车速值进行模拟仿真,包括通过有限元法和多刚体法验证事故现场数据,得出事故原因及结论。
2.根据权利要求1所述的基于不确定度理论与遗传算法的机动车事故分析方法,其特征在于:步骤(2)中通过电动自行车及其骑车人抛距的初步估算汽车碰撞速度的计算公式如下:
式中,vc为汽车碰撞速度,v为汽车碰撞前行驶速度,mp为骑车人质量,mc为汽车质量,me为电动自行车质量,Hp、He分别为骑车人与电动自行车等效质心高度,μ、f分别为骑车人、电动自行车与路面间的摩擦系数,θ、θe分别为骑车人、电动自行车抛出角度。
3.根据权利要求1所述的基于不确定度理论与遗传算法的机动车事故分析方法,其特征在于:步骤(3)所述的不确定度评定计算如下:
测量获取车辆和人员质量,g为重力加速度,基于骑车人抛距Lp、人体与路面间摩擦系数μ、等效质心高度Hp、碰撞抛射角度θ作为不确定因子进行不确定度评定,碰撞速度表达式为:
vc=F(μ、θ、Hp、LP)
上式中各不确定因子的传播系数如下:
mp为骑车人质量,mc为汽车质量,H为高度,L为事故发生后电动自行车或骑车人抛距值的集合。
4.根据权利要求1所述的基于不确定度理论与遗传算法的机动车事故分析方法,其特征在于:步骤(4)包括如下计算过程:
设目标函数为F(L,V),其中L为事故发生后电动自行车或骑车人抛距值的集合,V为碰撞速度的集合,通过不确定度评定得到的汽车碰撞速度最佳取值区间;碰撞后电动自行车及汽车人抛距与实际最为吻合的碰撞速度模型如下所示:
上式为求解基于遗传算法求解得到的电动自行车抛距和骑车人抛距与实际测量结果间误差的数学模型,对于求解最接近真实事故的汽车碰撞速度问题,其目标函数的数学模型如下所示:
式中:vc、μ、f、θ、θe、Hp、He均为变量;
mc为汽车质量,mp为骑车人质量,g为重力加速度,lp测为测得的基于骑车人抛距,vc’为汽车碰撞后速度,me为电动自行车质量,le测为电动自行车抛距。
5.根据权利要求1所述的基于不确定度理论与遗传算法的机动车事故分析方法,其特征在于:步骤(5)通过PC-Crash仿真进行仿真,包括根据事故现场数据进行建模和碰撞过程骑车人的运动姿态信息、电动车骑车人头部损伤HIC值计算。
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