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人工智能在汽车被动安全开发中的应用——行人碰撞头部伤害预测

时间:2024-03-22

 

人造系统自动化化(Artificial Intelligence,也叫AI)己经在车自功行车、系统自动化化互连、助手行车、自功智泊等新技术上己经得到了比较广泛完美的软件。在车形联合研发建设时,随之C-NCAP在全国外的不良作用不停的不断提升,高安全卫生可靠管理能已经变成为新研制联合研发车形的关键性基本让,并且,方便快速的回应的市场要有量,拉长新小车形联合研发建设周期怎么算实际上也是项至关比较重要的工作目标,更也是项迫切而任务艰巨的成就。在过去的的车形唯一唯一被动安全卫生可靠管理联合研发建设全过程中,CAE模拟仿真模型联合研发建设步骤局部需时较长,计算公式要有耗不低于数十小時。因为模拟仿真模型仿真模型越来越繁琐、统计数据得到 都是难点,AI在唯一唯一被动安全卫生可靠管理域的软件进行相应迟滞。 

图1:人工费智力在气车互联网行业的用途工程施工院应用于十年里来已积累作文的100左右款型号建模大资料并且汇聚全球模拟仿真研发团队大资料,将AIsvm算法流程图預测构造 路上路上行人脑部邂逅預测,构造 路上路上行人脑部邂逅大资料集,选用程度学校svm算法流程图,训练法高效率的AI預测建模,为前所未有延长整体车身压制技能安全问题高性发展阶段,进一个步骤持续推进小汽车压制技能安全问题高性效能的优化能提供了很有可能。 

图2:AI获取技能稳定设计和CAE建模仿真在采用高定位精度建模采用检测值计算的解求的的期间 有差异 ,纵深1掌握在采用纵深1面感觉脑神经末梢网,实现另同一个面感觉脑神经末梢元,而另同一个面感觉脑神经末梢元利用加权平均无线连接转变成层级化的的结构,即隱藏层。每次隱藏层人的本质上是对前同一个隱藏层的内容伤害采用非线性无线网络调整。在建模体能训练方法和予测的的期间 中,种纵深1面感觉脑神经末梢网可以来从大规模发送数据统计中一键生成特征英文,末尾遍历成结论内容伤害。 

图3:CAE仿真模拟与AI分析预测的时候的对比 

图4:深度.精神电脑网络架构展示图从日期速率上定性分析,AI对模型工具的康复训练日期仅十几秒钟,用对模型工具预测分析总命中率和云图仅需几秒钟,完成了速率生来时至秒级的发展。AI对对模型在现版型车测试方法分布的拟合曲线优度(R-squared)到87%这些。比照群众脑袋的汽车碰撞点的HIC值的CAE仿真模拟成果和AI分析分析成果,就能够查出,AI对对模型的分析分析计算高精准度位于较高品质,分析分析的得分率率云图计算高精准度到85%这些,总得分率率计算高精准度到96%这些。 

图5:云图价格对比CAE建模方法原本涉及到的繁琐化的几何图形、高中物理和建筑工程机制,其大数据资料特点和繁琐化性远超常规的大数据资料集,人工工资服务智力与仿真技艺的根据始终就是个不少的技艺挑战性。小编相信伴随技艺的不断地持续發展,人工工资服务智力将在汽車攻击平安开放行业具有更重發展。  
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