侧碰试验中车门运动与假人伤害响应的相关性

根据侧碰撞试验中车门的运动特点,将车门运动的速度曲线简化为双速度平台曲线,使得车门运动对乘员伤害的影响可用接触时间、过渡段斜率及第2速度平台3个特征参数的变化完整地描述.利用MADYMO仿真软件建立了侧碰撞台车模型,研究了3个特征参数与侧碰撞假人伤害值响应的相关性.     

配置低导致胸部伤害大 长安悦翔安全性深入解析

<正>悦翔是重庆长安汽车股份有限公司完全自主研发的一款轿车,按照C-NCAP的分类标准属于A类车。在C-NCAP的测试中,该车型(测试车型SC7151A)以36.1分的成绩获得3星级评价,是2010年     

基于正交设计的安全带约束系统参数设计分析

通过Hypermesh软件建立某小型纯电动车正面碰撞及乘员约束系统有限元模型,利用Ls-dyna进行车辆正碰仿真计算,基于正交设计的方法,对安全带点火时刻、安全带刚度、安全带滑环摩擦系数、安全带上悬挂点高度4个参数进行设计优化。以驾驶员伤害值作为评价指标,对结果进行分析,得出各因素对驾驶员损伤影响的主次程度,及最佳安全带约束系统组合参数,使驾驶员伤害值降低。     

交互危险行为对双责事故严重程度的影响分析

为了明确交互危险驾驶行为与双责事故严重程度的关系,从驾驶行为方面有效减轻双责事故的危害后果,结合双责事故的特点及各统计分析模型的适用性,采用广义有序logit模型鉴别各种危险驾驶行为交互作用对双责事故受伤严重程度的影响作用,并分析危险驾驶行为对不同等级受伤严重程度的影响规律以及影响机理.研究结果表明:双方驾驶员均偏离车道、双方均分心驾驶、一方超速另一方让行失败、一方超速另一方鲁莽驾驶以及一方违反交通规则另一方让行失败的交互危险行为会显著增加事故严重程度.根据分析结果,提出应对驾驶员做好宣传教育工作促使其养成良好的驾驶行为习惯,并结合超速监测系统、电子执法系统等技术手段加强对危险驾驶行为的监控.      

C-NCAP正面碰撞试验中后排女性假人伤害统计研究

在汽车碰撞试验中,后排女性假人评价得分普遍偏低.文章依据2012版新车评价规程（C-NCAP）,通过对12款不同类型轿车（小型轿车、中型轿车及SUV）完全正面碰撞和正面偏置碰撞的试验结果进行研究,分析后排女性假人伤害原因,总结出2种正面碰撞试验中后排女性假人颈部和胸部是主要失分部位;假人下潜现象或趋势的发生是后排女性假人得分率低的主因;碰撞试验中后排乘员伤害性很大,此规律并没有因为车型大小及星级高低的不同而改变.该研究对后排女性假人约束系统的开发具有指导意义.     

龙门吊防“打保龄”技术改造方案

集装箱码头龙门吊碰箱事故分为两类:一类是同贝位碰箱,主要因小车在吊具起升高度不够的情况下移动而造成,类似于打保龄球,故此类事故俗称"打保龄";另一类是非同贝位碰箱,主要因大车跑偏而导致。上述事故均会造成不同程度的箱损、货损、车损甚至人身伤害。本文以宁波港吉(意宁)码头经营有限公司(以下简称港吉码头)为例,介绍     

基于MADYMO的前碰撞混合Ⅲ型假人胸部压缩量损伤分析

用MADYMO分析工具建立了简化的混合Ⅲ型假人胸部模型,探讨了胸部压缩量的影响因素并划分了胸部碰撞的敏感区域.整车的约束系统分析进一步明确了安全带佩戴位置对胸部压缩量的具体影响.     

针对CNCAP正面碰撞中胸部伤害的约束系统匹配研究

1引言 随着中国汽车工业的发展,汽车被动安全也越来越被重视,一方面国家相继发布了正面碰撞、侧面碰撞和后面碰撞法规以规范汽车被动安全要求,另一方面中国新车星级评定项目CNCAP也得以在2006年顺利实施。CNCAP考虑到中国汽车工业发展现状从碰撞能量和评价方法方面同其它国家的新车星级评定项目相比略有不同,包含正面刚性墙碰撞、正面偏置碰撞和侧面碰撞三种工况,其中正面碰撞概况见表1。     

安全气囊对离位乘员损伤影响的仿真研究

基于MADYMO软件的Gas Flow流体计算方法及5百分位Facet假人建立了驾驶员侧气囊模型及5百分位女性假人两种离位情况(OOP)的计算机模型,并通过气囊静态展开试验及假人两种不同位置的试验验证了模型的正确性。在此模型基础上通过改变气囊参数,分析了各参数对两个位置模型人体各部位损伤影响及其灵敏度。仿真结果表明,对离位乘员伤害影响比较敏感的气囊参数依次为气体发生器峰值压力、气袋体积、排气孔大小、织物渗透率、织物杨氏模量及密度。     

考虑潜在类别的老年行人交通事故严重程度致因分析

人口老龄化问题日益突出，老年行人的出行安全同样引起各界重视。本文基于潜在类别聚类分析和随机参数Logit模型相结合的两步法深入探究影响老年行人交通事故严重程度的诱因。对北卡罗来纳州2007—2019年65岁及以上老年行人与机动车的碰撞数据进行清洗。为消除碰撞数据中固有的未观察到的异质性，首先进行潜在类别聚类分析，依据拟合优度指标确定最佳聚类数，将数据分成3个集群，分别对每个集群进行特征描述。然后，分别对每个集群建立随机参数Logit模型，以进一步探索集群内部未观察到的异质性，同时计算各显著变量的边际效应，量化其对事故严重程度概率的影响。结果显示，随机参数Logit模型具有更好的拟合优度；不同集群参数估计结果有所差异，一些变量只在特定集群内是显著的；集群1中，“救护车援助”为随机变量，集群2中“事故发生在城市”为随机变量，集群3中未发现随机变量，退化为多项Logit模型。本文研究结果可为交通工程师和政策制定者提供更可靠准确的老年行人交通事故严重程度诱因信息，为老年行人出行安全改善方案的制定提供理论支撑和技术支持。