汽车追尾事故车速估算结果的不确定度分析

在汽车追尾事故再现分析中存在着各种不确定因素。针对汽车追尾事故碰撞速度计算模型,运用多元函数的不确定度理论,建立相应的不确定度分析方法,分别计算各不确定参数的标准不确定度分量,然后通过标准不确定度的合成,最终得到车速估算结果的合成标准不确定度和扩展不确定度。从而得出合理的车速估算结果。文中结合一个典型车速分析案例,验证了该方法的适用性。     

车辆交通事故再现能量方法的不确定度评定

结合车辆碰撞交通事故车速分析的具体特点，在建立能量方法车速计算模型的基础上，基于不确定度理论研究了再现车速不确定度的评定方法。通过选择适当的输入参数作为不确定因子，分别计算各部分能量对应等效速度的标准不确定度分量，然后计及不确定度的累积和传播，得到最终车速输出结果的合成标准不确定度和展伸不确定度，以此检验和理解事故再现结果的准确程度。并给出一个典型车速分析案例，验证了该方法的适用性。     

基于动量定理的汽车单次三维碰撞运动状态参数计算模型

为了给汽车单次三维碰撞事故的碰撞车速推算提供算法,并为汽车运动轨迹再现提供初始条件,在借鉴已有的二维碰撞运动状态参数计算模型的基础上,将碰撞冲量推广至三维空间。以动量定理为理论基础,结合PC-Crash事故再现软件的碰撞分析方法,提出了汽车三维运动临界条件,推导了汽车三维运动状态参数计算模型。以实际事故案例为研究对象,将基于上述模型开发的事故再现分析系统的计算结果与PC-Crash软件计算结果进行了对比,并将事故再现分析结果与实际案例中车辆翻滚方式进行了对比。结果表明:所提出的汽车单次三维碰撞运动状态参数计算模型能够有效计算汽车三维碰撞速度参数与角速度参数。     

回归正交设计在车速再现不确定度评定中的应用

道路交通事故司法鉴定实践中的车速再现一般通过特定的模型进行计算,利用回归正交设计方法对典型的车-人碰撞事故的车速再现模型进行不确定度分析,通过正交试验设计、回归分析以及参数取值范围得到车速的不确定度,通过与不确定度评定基本方法的结果进行对比,两者十分接近。通过极差分析表明车-人事故中人体与路面的摩擦系数μ对车速再现结果影响最大,这对实际司法鉴定中车速再现不确定参数的勘测和选取具有指导意义。最后通过一起典型车-人事故的车速再现,验证了上述方法在司法鉴定实践中应用的可行性和准确性。     

基于正交实验的汽车-两轮车碰撞事故再现的参数影响研究EI北大核心CSCD

汽车-两轮车碰撞事故再现的关键是确定碰撞速度。本文在动力学分析的基础上建立了汽车与两轮车相互侧面碰撞的模型,得到了两车碰撞速度的表达式;筛选出影响汽车、两轮车碰撞速度推算和事故再现结果准确性的主要参数;通过具体的事故案例设定正交实验,分别获得了对汽车、两轮车的参数影响权重顺序;据此指导PC-Crash对一起真实的汽车-两轮车碰撞案例进行模拟重建。结果表明,按参数权重顺序辅助汽车-两轮车碰撞事故的再现仿真,可用较短时间再现与实际事故情况相吻合的结果。     

含第二次碰撞的车对车碰撞事故模拟计算模型研究

本文介绍了根据现场痕迹即可含第二次碰撞的车对车碰撞事故进行分析与再现的计算模型，为此模型对日本汽车研究所提供的５例实车碰撞试验进行了计算模拟，结果基本一致。     

基于不确定度理论的汽车与自行车侧面碰撞速度估算

基于不确定度理论,针对汽车-自行车侧撞事故的速度计算模型建立了相应的不确定度分析方法.结合事故再现模型,运用方差合成理论并考虑自行车抛距与行人抛距间的相关性,将各标准不确定度分量进行合成,最终得到车速估算的合成标准不确定度和扩展不确定度,由此给出较合理的车速估算结果.通过一个典型事故分析案例,验证了该方法的正确性.     

汽车碰撞过程的实证研究

通过道路交通事故再现来研究汽车事故、总结事故发生规律,可为分析事故过程、确定事故责任提供参考依据。本文以某次交通碰撞事故为实例,通过计算及分析来重现事故过程。     

基于PC-Crash的二维碰撞事故车辆速度分析研究

随着汽车性能的不断提高,汽车的速度也不断突破限制越来越快,由此导致事故率频发,而汽车碰撞事故是其中最常见的一种。文章研究了基于PC-Crash的汽车碰撞事故再现优化,将事故现场通过软件进行再现,并将优化报告中的车速与采用传统计算方法得到的车速进行对比。结果显示,基于PC-Crash软件的二维碰撞事故车辆速度计算结果更加准确,模拟仿真结果与真实场景更加接近,有利于对交通事故全过程进行了解和分析。     

不确定度理论及其在车速计算中的应用

在汽车-行人碰撞事故中,碰撞车速的计算结果在交通事故鉴定和责任归属方面起着重要的作用。但由于碰撞事故现场复杂,常常导致采集到的事故现场数据存在偏差,从而使碰撞车速的计算结果存在误差,即存在不确定性。为了提高交通事故中碰撞车速的测量精度,借助不确定度理论对车辆碰撞速度的测量结果进行评定,可以获得碰撞车速的最优取值范围。     

道路交通事故再现分析结果的不确定性分析

实际道路交通事故中包含大量的不确定因素，充分考虑这些不确定因素并采用不确定性方法分析其对道路交通事故再现结果的影响，可以提高再现分析结果的可靠性和准确性。针对道路交通事故中的不确定因素，将随机理论和随机摄动技术引入到道路交通事故分析，并应用不确定性理论给出了分析结果的置信区间和置信度，提高了事故分析与再现结果的精度。以汽车一行人交通事故为例，对车辆行驶速度和人车路面接触位置进行不确定性分析，并与随机模拟方法得到的计算结果进行对比，验证了本文方法的正确性和实用性。     

基于神经网络的冗余信息交通事故再现可靠性分析

针对实际道路交通事故中客观存在的不确定性因素,将可靠性理论和随机摄动法应用于道路交通事故再现分析,给出了相应的交通事故再现可靠性分析方法,提高了再现分析结果的精度.对于同一起事故,由于采用不同的信息和计算模型,得到的分析结果必然会存在不同程度的差异,从而产生冗余信息下的交通事故再现分析问题.针对交通事故中的冗余信息问题...     

电动二轮车驾驶人头部损伤再现不确定性方法

为了减少交通事故中不确定性信息在受伤害者损伤再现中造成的不利影响,采用拉丁超立方(LHS)试验设计和响应面蒙特卡洛相结合的方法对电动二轮车驾驶人头部损伤再现进行损伤不确定性分析。首先采用多体系统动力学方法对具有详细事故信息(含视频信息)和损伤记录的2起电动二轮车事故中的汽车碰撞速度进行再现和不确定性分析,并对比事故信息(视频信息、最终位置、电动二轮车驾驶人的运动学),进而验证事故再现结果的有效性。在此基础上,应用有限元方法将获得的电动二轮车驾驶人头部碰撞的边界条件加载至THUMS人体头部有限元模型,分析电动二轮车驾驶人头部损伤参数的不确定性与简明损伤准则AIS累计频率的分布关系,并对比电动二轮车事故案例中电动二轮车驾驶人的头部损伤法医鉴定记录。研究结果表明:蒙特卡洛不确定性分析方法能够较准确地预测电动二轮车事故中的汽车碰撞车速,采用该分析方法获得的电动二轮车驾驶人头部损伤等级与法医鉴定的脑部损伤记录高度吻合;蒙特卡洛不确定性分析方法可以适用于评估电动二轮车事故中电动二轮车驾驶人的头部损伤等级,研究结果可为电动二轮车驾驶人头部损伤研究提供理论依据和实证方法。     

基于优化思想的事故再现碰撞模型研究

建立碰撞模型求解碰撞速度是交通事故再现的关键步骤，现有的大多数碰接模型不具备对冗余的输入参数信息进行优化的能力。本文基于优化思想，充分利用来自事故现场的信息，建立了对应的事故再现碰撞模型，可以实现冗余信息的优化，提高了事故处理的鲁棒性。该方法可用于分析典型的交通事故碰撞速度。     

大客车对行人碰撞事故再现研究

利用数值模型仿真试验,研究再现大客车与行人碰撞事故的方法。并将该方法应用到一次真实交通事故中去,初步验证了该模型和方法的可行性。将行人抛距分析方法引入事故再现分析,并结合仿真结果,建立新的适合该类事故的行人抛距与车速关系模型。     

车辆碰撞行人交通事故的不确定因素研究

车辆碰撞行人交通事故牵涉较多的不确定因素,如接触点位置与摩擦系数、人体的飞行距离、抛出高度和角度,根据这些取值不确定的参数估算碰撞速度,其结果具有较大的不确定性。为了考察碰撞速度的不确定取值范围,研究了行人事故所包含的各种不确定因素,利用多元函数的相对不确定理论,针对碰撞速度的一般运动学计算模型建立了相应的不确定度分析方法;给出了关于一起真实事故的应用实例。结果表明:人体与路面间摩擦系数的取值对计算结果不确定度的影响最显著。     

道路交通事故分析发展研究

近些年,我国交通事故量一直居高不下,而事故发生时车辆运行速度是分析事故原因、认定事故责任的重要内容,涉及保险理赔、法院审判等各个环节。目前分析事故原因,进行事故再现的主要途径是委托具有相关资质的事故鉴定机构进行速度重建,使用的方法主要有基于经验公式的事故重建、基于视频图像技术的事故重建、基于车载记录数据的事故重建和基于模拟软件的事故重建。文章主要介绍了交通事故分析的基本方法和发展方向。     

基于聚类和优序图法的事故再现结果融合方法

科学合理地融合多个事故再现结果具有重要现实意义，针对现有事故再现结果融合方法不能处理结果中包含潜在风险区间的问题，采用聚类算法与优序图法相结合的方式对多个事故再现结果进行融合。首先提出基于聚类的基础融合法，其先离散多个事故再现结果，再对离散后的数据进行聚类得到类结果，最后整理聚类结果可得融合结果。基础融合法操作简单、高效但不能处理再现结果中的潜在风险区间。进而通过引入优序图法提出基于优序图法的改进融合法，所提改进方法先从基础融合法的结果中得到各聚类区间概率与各聚类中心之间的距离表，并根据距离表中的距离极值将距离分段；再按照正态分布原则可知，各聚类中心之间的距离十分接近，现遵循距离越小分值越高的前提给予每段距离一定分值，距离表可根据分值得到各聚类中心的权重计算表;然后对权重计算表使用优序图法计算出各聚类中心的权重即各聚类区间权重；最后结合各聚类区间概率及其对应的权重得到融合结果。数值算例与真实案例均表明:改进融合法不仅可高效融合再现结果，还能识别出潜在风险区间并降低其在融合过程中的影响，从而提升融合结果的客观性，得到更理想的符合正态分布的结果，为融合包含潜在风险区间的多个事故再现结果提供有效解决方案。