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汽车安全带是一种汽车被动安全装置,该装置中的织带是一个及其重要的部件。织带的质量特性直接影响到乘员的安全性与舒适性。本文通过对织带应有的质量特性介绍,以便设计人员考虑这些质量特性,确保安全带的质量。 相似文献
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安全带动态性能试验方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对各国安全带试验标准的对比、滑车碰撞模拟计算、实际道路交通情况统计分析、国产安全带动态试验中验证及标准人体车内位移量的测量,提出了我国安全带动态试验中碰撞车速、台车质量及碰撞减速度波形,试验用假人及允许假人位移量的界限值。 相似文献
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我国安全带动态性能试验标准中滑车碰撞车速的探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
本文通过对各国安全带动态试验标准中碰撞车速对比,台车碰撞模拟计算,实际道路交通情况的统计分析及国产安全带质量现状的试验验证,提出安全带动态性能试验中车速的限值的为48±1km/h,此限值提出既考虑到与国际标准接轨,又顾及中国国情现状及今后的发展趋势,对制定我国安全带动态试验标准有一定的参考价值。 相似文献
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分析和阐述了汽车碰撞事故中乘员伤害的原因及相应对策,重点介绍了各种安全带装置的特点、安全带的发展动态以及预紧式安全带和限力式安全带的工作原理。 相似文献
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汽车安全带是汽车最主要的被动安全措施,本文综合国内现行汽车安全带标准,法规中对安全带卷收器的技术要求,提出了对卷收器锁止性能的试验台,操作耐久试验台,倾斜锁止性能测量仪及卷收力试验台的性能指标要求,介绍了设备开发的关键技术。 相似文献
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汽车安全带安全气囊的新发展 总被引:2,自引:0,他引:2
简要回顾了汽车安全带、安全气囊的发展历史,对汽车安全带、安全气囊的发展动向作了重点介绍。基于目前国内外在该领域的差距,提出了一些应对策略。 相似文献
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介绍了该试验台的主要构成及工作原理,所开发的测试软件具有安全带紧急锁止性能测试、数据采集、存储和处理、曲线绘制和打印等功能。该试验台通过模拟汽车在行驶过程中突然制动以及撞车时的工况,来完成对汽车安全带紧急锁止性能的检验和评价。 相似文献
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进口汽车安全带商检中一些问题的探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
对中日安全带标准进行了对比分析、探讨安全带商检遇到的一些问题,如带扣按钮尺寸测量、织带能量吸收性和动态强度试验、同一型式判定、安全带卷收器紧急锁止性能及对新结构安全带的检验等。 相似文献
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针对目前驾驶员是否系安全带的检测及报警装置仅仅只在本车内起报警作用,以及驾驶员虚佩戴安全带等问题,提出一种驾驶员是否真正佩戴安全带自动取证系统。该自动取证系统通过mRF2401单芯片无线发射模块采集车辆自身安全带报警装置中驾驶员安全带佩戴信息和车辆车牌号信息,并将此信息发射出去,无线接收装置nRF2401固定安装在铺设有交通专用网络的路段,并通过串口设备联网服务器将接收到的信息上传至交通专用网络,通过上位机,从而记录下未系安全带的驾驶员所在车辆车牌号信息。 相似文献
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某轻型客车乘员座全匹配三点式安全带。通过解决设计和验证过程中遇到的问题,总结轻型客车乘员座三点式安全带布置中的几点注意事项。 相似文献
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儿童乘员使用成人安全带约束的儿童增高座椅在发生正面碰撞时,会出现肩部安全带过于接近颈部以及腰部安全带从盆骨滑移的现象,从而导致颈部拉力和弯矩过大,以及造成腹部压力过大的情况。针对该问题进行研究,通过对肩带导向及腰带导向的不同位置进行优化组合,寻找能有效改善该问题的安全带约束路径,同时减少儿童乘员受到的伤害。研究结果表明,安全带约束路径经过优化后可有效改善上述现象,同时也有效地提升了儿童乘坐安全性,其中上颈部拉力减小了21.0%,上颈部弯矩减小了21.8%,儿童乘员的头部和胸部损伤指标也显著下降。 相似文献
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近年来,随着消费者对汽车安全事故形态的了解及交通法的普及,安全带的佩戴率日益提升。安全带在碰撞事故中对于乘员的保护作用毋庸置疑,但客户在日常使用中却无法感知到安全带的约束性能;为了提升安全带的日常使用舒适度,减小碰撞前的安全带松弛量,主动式安全带应运而生。本文首先阐述主动式安全带的发展背景及原理,明确主动式安全带的应用工况和目标性能;之后基于某主动式安全带的结构,结合相关设计参数给出设计优化提案,为主动式安全带的设计提供参考。 相似文献
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两次动作的双安全气囊系统 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种两次动作的新型双安全气囊系统,并介绍了该系统的工作原理,结构和设计要点。在低速(小于30km/h)冲撞时,该系统只起动安全带预紧器,在高速冲撞时,安全带预紧器和双安全气囊同时起动,从而保护驾乘人员的安全 相似文献
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安全带作为一种十分重要的被动保护措施,可有效降低事故发生时的驾乘人员死亡率。因此,通过识别驾驶员是否佩戴安全带,可以减少由没有系安全带而带来的交通事故,并提高司机系安全带的安全意识。文章介绍了常见的几种识别方法,包括基于图像分类的识别方法,基于目标检测和语义分割的识别方法和传统目标检测结合SVM支持向量机的识别方法。结果表明,传统的识别方法需要对图片进行大量的预处理,降低了检测速度,基于深度学习的识别方法在速度和精度方面都优于传统的识别方法。 相似文献