[发明专利]基于半径重要性抽样失效概率法的车辆侧翻预测方法

摘要

本发明提供了一种基于半径重要性抽样失效概率法的车辆侧翻预测方法，包括如下步骤：S1，将每种车辆状态量视为服从正态分布的随机变量，随机生成z个样本点；S2，利用重要性抽样法计算z个样本点的总体失效概率；S3，车辆实际运行时，采集车辆状态量，得出某时间段内的m个车辆实际状态点；S4，将m个车辆实际状态点代入总体失效概率的计算式，得出该段时间内车辆实时失效概率,根据该实时失效概率pf′预测汽车侧翻发生侧翻的可能性。本发明选用重要性抽样法取代了传统的计算横向载荷转移率并以此判断车辆侧翻的方法，降低复杂系统强非线性和不确定性的外在干扰，大大减少了计算的复杂度，从而保证车辆侧翻危险预测方法的实时性。

主权项

1.基于半径重要性抽样失效概率法的车辆侧翻预测算法，其特征是，包括如下步骤：/nS1，生成样本点：选取n种车辆状态量，并将每种车辆状态量视为服从正态分布的随机变量，随机生成z个样本点x_k＝(x_k1，x_k2，...x_kn)，k＝1，2，3...z，其中x_k1，x_k2，...x_kn表示第k个样本点中不同的车辆状态量；/nS2，计算样本点的总体失效概率：将样本点置于在n维空间内，利用重要性抽样法计算z个样本点的总体失效概率P_f；/nS3，生成车辆实际状态点：车辆实际运行时，在一个时间段内以一定频率采集车辆状态量，得出该时间段内的m个车辆实际状态点x_j^*＝(x_j1^*，x_j2^*，...x_jn^*)，其中j＝1，2，...m，x_j1^*，x_j2^*，...x_jn^*表示第j个车辆实际状态点中不同的车辆状态量；/nS4，计算车辆的实时失效概率：将m个车辆实际状态点x_j^*＝(x_j1^*，x_j2^*，...x_jn^*)置于所述n维空间内，并代入总体失效概率P_f的计算式，得出该段时间内车辆实时失效概率p_f′。/n