全球NCAP行人保护测评的对比研究及展望

新车评估规程作为第三方评价机制倍受汽车企业和广大消费者重视,在促进汽车安全性技术研发方面发挥了重要作用。近年来,全球NCAP在行人保护方面不断改进,最新颁布的C-NCAP(2021版)对行人保护提出了更高的要求。本文中对中国、欧洲、澳大利亚、韩国、日本和拉丁美洲最新版NCAP中行人保护测试方式和评分标准进行综述对比分析,并对行人碰撞保护评价方法做出展望,旨在为汽车企业研发和评价测试人员提供一个全面综合的参考,为我国汽车行人碰撞安全标准的制定提供依据。     

多轮分布式电驱动车辆双重转向分层控制系统设计

为了提高多轮分布式电驱动车辆在复杂机动环境下的转向能力,设计了一种基于直接横摆力矩控制的双重转向系统。该控制系统采用分层结构,上层为横摆力矩决策层,下层为驱动力分配层。在控制系统上层,基于无迹卡尔曼滤波和递归最小二乘结合算法进行路面辨识;根据车辆状态信息和路面条件自适应调节滑移转向比,由车辆动力学模型和滑移转向比确定双重转向参考模型;针对滑模面附近非连续特性造成的控制信号抖动现象,将滑模控制算法进行改进,设计了滑模条件积分控制器,使车辆实际横摆角速度追踪双重转向参考模型计算出期望横摆角速度。系统下层在保证车辆总驱动力的前提下,基于控制分配规则将上层广义目标控制力需求分配至各执行器。最后,利用硬件在环实时仿真平台进行控制策略验证。结果表明,分层控制系统较好地实现了路面识别功能和车辆双重转向功能,针对不同路面工况对车辆进行了有效地行驶控制,减小了车辆在狭小弯曲地区的转弯半径,抑制了车辆状态参数及电机转矩的颤振和抖动,改善了车辆小半径行驶的转向机动性和高速行驶稳定性。     

先进行人保护腿型aPLI应用与车辆开发应对

aPLI腿型较目前在用的柔性腿型Flex-PLI更接近于人体模型,生物仿真性有较大的提高,能够更好地对高、低保险杠车辆-行人大腿的伤害风险进行全面评估.但各项伤害指标较Flex-PLI均有大幅提高,针对NCAP评价测试得分难度较大,对车辆的造型设计、前端布置方式和结构优化提出了更高要求.本文分析介绍了下腿型发展历程、a...     

基于线谱特征提取的被动声纳目标识技术研究

该文针对被动声纳目标识别,着重研究了线谱特征提取方法,提出了一种自适应遗传BP算法,并用该算法训练神经网络目标分类器。经对上海上实录三类目标噪声分类识别实验结果表明,所设计的被动声纳目标识别系统具有很好的分类效果。     

源贡献的时域分析方法

本文通过对采用多输入输出模型的舰艇水下噪声系统的分析,给出时域处理的输入对输出贡献网络解的方法;其次,给出输入输出协方差矩阵的归一化处理;最后给出输入对输出贡献的偏相干处理。方法对实际数据的应用可参见文献[3]。     

甩挂运输半挂车电子标识技术研究

针对现阶段的道路运输远程监控体系中无法识别半挂车的身份与特征信息的问题,通过对甩挂运输企业、站(场)、整车生产企业进行广泛调研,文中提出了基于RFID无线射频技术的甩挂运输半挂车身份电子标识技术要求,分析了电子标识具体技术参数的限值范围,为规范甩挂运输半挂车身份电子标识的发展提供了技术支撑。     

行人头部与车辆碰撞中旋转速度对颅脑组织响应影响

为了探究旋转速度在行人头部与车辆碰撞中对颅脑组织响应影响,对46例真实交通事故进行了运动学重建获得行人头部与车辆碰撞线性、旋转速度分布特征,并依此建立了头部与风挡、发动机罩碰撞有限元仿真模型,分析了头部旋转速度在不同线性速度和碰撞位置下对颅脑应力应变响应影响特征.结果表明:在行人头部与风挡碰撞中,当线性速度小于40 k...     

一种基于深度学习的交通标志识别算法

在无人驾驶和驾驶辅助领域,交通标志识别是非常重要的.现实道路中,许多交通标志目标较小且存在相互遮挡的问题,导致标志很难被准确检测.为了解决这一问题,文章利用深度学习网络YOLO v3模型实现对交通标志进行检测.首先,利用数据增强用不同的方式模拟现实天气条件对清华-腾讯交通标志集进行数据集增强,得到更为真实、丰富的标志数...