人车事故中不同体型行人应急姿态仿真研究

为降低行人在与运动型多功能车(SUV)碰撞事故中的损伤程度,从国家车辆事故深度调查体系(NAIS)中选取一例典型的事故案例,运用Madymo建立事故碰撞模型,并验证其有效性,在此基础上进行仿真试验,研究SUV车辆低速情况下,5%女性假人、50%和95%男性假人在前倾、下蹲、站立等3种应急姿态下的损伤情况。结果表明:前倾是很危险的应急姿态;下蹲和站立姿态对中等和高大身材行人是良好的自我保护措施;小身材行人在3种应急姿态下与SUV碰撞易受致命伤。     

轿车斜角碰撞后排左侧乘员损伤仿真研究

为降低后排左侧乘员在轿车60°斜角碰撞刚性壁障时的损伤程度,利用Presys建立有限元轿车、刚性障碍壁和假人整体模型,经Ls-Dyna求解计算后用Presys有限元软件分析30、40、50 km/h车速下的后排左侧乘员损伤情况。结果表明:随着碰撞车速的增高后排左侧假人头部加速度和颈部受力增大;碰撞车速为40 km/h时假人头部Y轴加速度比其他2种碰撞车速大;假人胸部加速度及加速度增幅随着碰撞车速的增加而增大。     

汽车与摩托车碰撞事故中骑车人头部损伤研究

为研究摩托车骑车人与汽车碰撞后的动力学响应规律,基于国家车辆事故深度调查体系(NAIS)中的一个真实案例,利用PC-Crash软件建立摩托车与汽车前部成90°的碰撞模型,在此基础上,开展仿真模拟试验,研究骑车人坐姿和车速对摩托车骑车人头部损伤的影响。结果表明:轿车车速一定时,骑车人头部损伤指标(HIC)值随骑车人坐姿|θ|增大而增大;骑车人头部与轿车开始碰撞的时刻随骑车人坐姿|θ|增大而来得早。摩托车车速一定时,骑车人HIC值随骑车人坐姿|θ|增加而增加;骑车人头部与轿车开始碰撞的时刻随骑车人坐姿|θ|增加而来得早。     

新能源汽车与行人交通事故严重程度分析

为探究影响新能源汽车与行人交通事故严重程度的诱因,基于英国近4 a发生的1 819条新能源汽车与行人交通事故数据,从驾驶员、行人、新能源车辆、道路、时空和环境5个方面选择了19个影响因素作为协变量,并根据数据特征将因变量分为轻伤和严重伤害两类。考虑到数据异质性,首先通过因子分析法与k-means聚类进行聚类分析,然后采用Logistic模型对聚类分析得到的两类集群进一步分析,从预测准确率和协变量共线性指标两个方面确认了模型的适用度。结果表明：基于聚类分析构建的Logistic模型预测准确率均达到80%以上;变道或超车、车龄、支路及环形交叉口、双幅路(有中央分隔带)对事故伤害严重程度有异质性影响;行人年龄大于46岁和夜间行车会明显增加事故严重程度;其中,变道或超车和行人年龄对新能源汽车事故严重程度的影响比传统人-车事故更加显著。     

考虑因素属性及层级关系的十字路口汽车事故致因分析

为了从层次划分的角度分析十字路口汽车交通事故发生的深层原因，引入解释结构模型和交叉影响矩阵相乘法模型并加以改进，利用国家车辆事故深度调查体系中4个省份共290起十字路口汽车交通事故数据，建立事故致因体系。通过构建改进灰色关联度矩阵与解释结构模型并进行混合建模，揭示各因素间的层级作用关系。同时，采用交叉影响矩阵相乘法构建驱动力-依赖性坐标图以进一步分析各致因因素间的相互作用关系。结果显示：十字路口汽车交通事故致因可划分为6级3阶的递阶结构，其中道路状况和交通管理因素是最根本因素，道路设施因素是最关键的间接因素，人的影响是最直接因素。这表明优先解决不良道路状况和其他驱动力因素会明显减少汽车事故发生，提高道路交通安全水平。