[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

摘要

本发明公开了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，所述方法通过数据处理分析，再现还原机动车发生事故时的场景。该方法首先通过事故现场采集到的数据建立车速预估模型，针对输入参数的不确定性进行车速不确定度评定，得到汽车碰撞车速的取值区间，为准确判断汽车是否超速，运用遗传优化算法求解最佳碰撞车速，最后结合计算机仿真与人体损伤对比验证。本发明在汽车与电动自行车事故再现中可提高计算精度和可靠性，对事故责任判定以及交通事故预防有着重要意义，同时也可以为汽车与电动自行车厂商在安全性设计时提供理论基础、为道路交通安全相关法规的建立健全提供参考依据。

主权项

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L_p、人体与路面间摩擦系数μ、等效质心高度H_p、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。