一种从单一视图车辆图像生成特定案例的车辆模型的方法,用于准确的行人伤害重建
Qi Huang1, Natalia Lindgren1, Zhou Zhou1
1Division of Neuronic Engineering, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden.
Accident; analysis and prevention
|March 26, 2024
概括
为行人撞车模拟创建准确的汽车模型是很困难的. 本研究介绍了一种基于图像的方法,用于生成特定车辆的车型模型,改进行人安全分析和车辆设计.
科学领域:
- 汽车工程 汽车工程
- 生物力学 生物力学
- 计算力学 计算力学 计算力学
背景情况:
- 开发准确的车辆有限元素 (FE) 模型用于事故模拟是复杂的,因为几何变化.
- 现有的方法很难有效地创建特定案例的模型来进行汽车对行人影响分析.
研究的目的:
- 提出并验证一种基于图像的新,高效和准确的方法,用于生成特定案例的车辆buck模型,用于汽车对行人模拟.
- 分析车辆前部形状变化对行人伤害指标的影响.
主要方法:
- 采用基于图像的方法,使用车辆侧向图像来检测车轮位置并提取中间截面配置文件.
- 使用从基线模型衍生出的转换矩阵,以半自动生成特定案例的buck模型.
- 为FE模拟生成了四个车型类别 (家庭汽车,路虎,小型SUV,大型SUV) 的12个模型.
主要成果:
- 即使在同一车辆类别内,也观察到行人受伤指标 (围绕距离,头部受伤标准,脑部受伤标准) 的显著差异.
- 头部损伤标准 (HIC) 从98到336不等,脑损伤标准 (BrIC) 在1.25到1.46之间波动.
- 证明了车辆正面几何学对行人头部伤害结果的重大影响.
结论:
- 拟议的基于图像的方法可以有效和准确地生成特定案例的车辆模型,用于碰撞模拟.
- 强调需要特定案例的车辆模型来准确评估行人受伤风险.
- 为车辆结构优化提供基础,以提高行人安全并减少头部受伤.
