【摘 要】
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我国每年仅因交通事故所造成的人员伤亡就超过了二十万,死亡人员占比超过了25%,频繁发生的交通事故对人民群众的生命财产安全构成了严重威胁。因此,全面系统的分析研究汽车与行人之间的交通事故、总结行人损伤的规律,对于准确还原事故过程,计算碰撞速度和判断事故责任具有重要的应用价值。本文介绍了汽车与行人碰撞事故常用的车速计算方法及其不足,简要总结了行人在事故中各部位损伤的耐受极限与评价指标。通过分析汽车与行
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我国每年仅因交通事故所造成的人员伤亡就超过了二十万,死亡人员占比超过了25%,频繁发生的交通事故对人民群众的生命财产安全构成了严重威胁。因此,全面系统的分析研究汽车与行人之间的交通事故、总结行人损伤的规律,对于准确还原事故过程,计算碰撞速度和判断事故责任具有重要的应用价值。本文介绍了汽车与行人碰撞事故常用的车速计算方法及其不足,简要总结了行人在事故中各部位损伤的耐受极限与评价指标。通过分析汽车与行人碰撞的前、中、后的整个过程,从行人、事故车辆、道路三方面提取了同事故重建结果相关的15个参数,确定了各自的取值范围,利用MATLAB中的拉丁超立方试验设计工具设计仿真试验,在PC-CRASH中进行模拟仿真。构建随机森立模型利用机器学习的方法分析各参数的敏感性并划分不同事故类型,结果表明:汽车制动距离Sc、行人抛距Sp以及行人与汽车的停止距离Scp对于事故重建的敏感性最高,需要重点关注;路面的附着系数Fc和Fp、行人的运动速度vp和高度Hp、汽车质量Mc,以及碰撞的角度ɑ敏感性次之,其余则参数对重建结果精度影响不大。基于参数敏感性分析的结果构建优化的随机森林车速预测模型,通过两例实际发生的事故验证了模型的准确性,误差值在2%左右,表明具有一定的实用价值。利用MADYMO对交通事故进行仿真,对比研究了轿车与SUV在不同碰撞车速、角度以及行人高度下的行人损伤规律。将事故中行人损伤作为事故重建的校核参数,利用PC-CRASH与MADYMO联合仿真进一步优化事故重建结果,并通过实例验证了该方法的可行性。本文系统提出了一种重建车辆与行人碰撞事故的方法,利用机器学习的方法可以提高精度并减少计算量。随着事故调查体系与事故数据库的建立与完善,我国的交通事故再现水平将得到很大提升,本文的研究成果对此具有一定的现实意义。
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