BP神经网络在女性假人颈部标定试验中的应用

采用BP神经网络代替响应曲面法的多项式函数,建立了基于BP神经网络的女性假人颈部减速特性模型.该模型以摆锤冲击速度、标定温度、蜂窝铝孔数、蜂窝铝切割形式为输入,10ms时刻颈部减速度为输出,实现了颈部减速特性的拟合预测功能.两种方法的预测结果表明,基于BP神经网络法的预测误差最大值为0.04m/s,而响应曲面法的预测误差最大值为0.05 m/s.     

车辆事故中儿童颈部损伤分析和建议

车辆事故可以造成人员各类伤害,而以颈部损伤最为普遍,这其中由于儿童特殊的生理特征,往往在该类损伤中严重程度最高,本文从儿童与成人的比较出发,以H-3三岁假人为试验对象,分析儿童颈部损伤特点,提出保护建议。     

正面碰撞用HⅢ 50百分位男性假人颈部标定系统的研究

介绍了汽车正面碰撞过程中所用到的Hybrid Ⅲ 50％男性假人及其标定原理,着重介绍其颈部标定试验设备、试验步骤、试验结果及分析,并给出相应问题的解决方案,最终阐明颈部标定的必要性.     

行人碰撞事故中颈部肌肉主动力对头部损伤的影响

本文旨在研究不同碰撞速度和行人步态条件下颈部肌肉主动力对行人头部损伤的影响。首先，采用湖南大学头颈HHNM-Ⅲ模型，取代LSTC假人模型头颈部分，构成行人混合假人模型并运用尸体实验数据验证该混合模型的有效性。然后运用该模型进行仿真，以分析不同碰撞速度下，撞击侧腿后摆和撞击侧腿前迈两种行人步态对行人头部损伤的影响。结果表明：在低速碰撞下，颈部肌肉会降低头部的运动幅度，但会使头部损伤风险增大；撞击侧腿后摆步态下的行人头部损伤比撞击侧腿前迈的步态严重；在高速碰撞条件下，颈肌对头部损伤的影响较小。