基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的兒童乘員頭部損傷預測模型及評估參數(shù)研究

摘要： 智能座艙與虛擬測評規(guī)程的推廣，給乘員損傷評價帶來新挑戰(zhàn)，損傷機理與損傷風險評估參數(shù)更加多樣化。本文基于圖斯特6歲兒童乘員損傷仿生模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法構建正面100%重疊剛性壁障工況中乘員坐姿角度與頭部損傷指標相關性預測模型，探究不同坐姿下頭部損傷風險以及不同評價指標之間的相關性與差異性。結果表明，構建的相關性損傷預測模型具有良好的可信度（R~2>0.90），可以用于損傷預測與... （共8頁）