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申请/专利权人：中国汽车技术研究中心有限公司

摘要：本发明涉及汽车安全碰撞仿真领域，具体而言，涉及一种汽车碰撞假人损伤评价指标的预测方法。所述方法包括：将多组碰撞假人体征参数输入仿真系统，得到各组碰撞假人体征参数对应的损伤评价指标；所述损伤评价指标包括多个目标部位的损伤评价指标和综合损伤评价指标；采用所述体征参数和所述损伤评价指标训练神经网络，构建损伤评价指标预测模型；将待测碰撞假人体征参数输入所述预测模型，得到损伤评价指标预测值。该方法基于仿真和神经网络，能够得到碰撞假人体征参数与损伤评价指标之间的关联性，进而能对不同体征参数的假人的损伤情况进行预测。

主权项：1.一种汽车碰撞假人损伤评价指标的预测方法，其特征在于，包括：将多组碰撞假人体征参数输入仿真系统，得到各组碰撞假人体征参数对应的损伤评价指标；所述损伤评价指标包括多个目标部位的损伤评价指标和综合损伤评价指标；所述综合损伤评价指标采用下式计算： ；其中，WIC为所述综合损伤评价指标，HIC15为头部伤害指数，a3ms为头部累积3ms合成加速度值，Nij为颈部损伤指标，s1为胸部压缩变形量，VC为胸部粘性指数，F1为大腿压缩力，s2为膝盖滑动位移，TI为胫骨指数，F2为小腿压缩力；α1、α2、α3、α4、α5、α6、α7、α8、α9分别代表各评价指标的权重，满足α1+α2+α3+α4+α5+α6+α7+α8+α9=1，0≤α1,α2,α3,α4,α5,α6,α7,α8,α9≤1；采用所述体征参数和所述损伤评价指标训练神经网络，构建损伤评价指标预测模型，包括：将多组所述体征参数和所述损伤评价指标划分为训练集、验证集和测试集三部分；其中训练集占比60%，验证集占比20%，测试集占比20%；输入训练集中的所述体征参数和所述损伤评价指标，训练BP神经网络；采用验证集中的所述体征参数和所述损伤评价指标，检验预测模型是否满足精度要求；若满足精度要求，则确认预测模型构建成功，若不满足精度要求，则进行反向传播，直至得到满足精度要求的预测模型；在反向传播过程中，通过更新权重和偏置来减小误差，权重更新的方式为：；其中，wijhou为更新后的输入层到隐藏层的权值，wijqian为更新前的输入层到隐藏层的权值，wjk为隐藏层到输入层的权值，qk为隐藏层的输出值，ek为验证集中第k组损伤评价指标，sk为通过验证集中第k组体征参数学习到的损伤评价指标，ai为第i个神经元的数值，η为学习速率，t为验证集中体征参数的组数；偏置更新的方式为：；其中，hjhou为更新后的输入层到隐藏层的偏置，hjqian为更新前的输入层到隐藏层的偏置，η为学习速率，qk为隐藏层的输出值，wky为隐藏层到输出层的权值，ek为验证集中第k组损伤评价指标，sk为通过验证集中第k组体征参数学习到的损伤评价指标，t为验证集中体征参数的组数；；其中，ckhou为更新后的隐藏层到输出层的偏置，ckqian为更新前的隐藏层到输出层的偏置，η为学习速率，ek为验证集中第k组损伤评价指标，sk为通过验证集中第k组体征参数学习到的损伤评价指标；将待测碰撞假人体征参数输入所述预测模型，得到损伤评价指标预测值。

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