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基于MATLAB的汽車被動(dòng)安全評(píng)價(jià)模型研究

文檔作者：奚碧清周斌王燕梅蘇強(qiáng) 駱葳文檔來源：西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院		點(diǎn) 擊數(shù)：	更新時(shí)間： 2021年05月27日
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第1期(總第188期)
2015年O2月
機(jī)械工程與自動(dòng)化
MECHANICAL ENGINEERING &amp;amp; AUTOMATION
No．1
Feb．
文章編號(hào)：1672—6413(2015)01—0061—02
基于MATLAB的汽車被動(dòng)安全評(píng)價(jià)模型研究
奚碧清，周 斌，王燕梅，蘇 強(qiáng)，駱 葳
(西南交通大學(xué)機(jī)械T-程學(xué)院， 四川 成都 610031)
摘要：在MATLAB軟件中，通過選取汽車長(zhǎng)度、寬度、高度、整備質(zhì)量、排量、被動(dòng)安全裝置數(shù)與價(jià)格作
為輸入， 相對(duì)應(yīng)車型的C—NCAP試驗(yàn)評(píng)價(jià)值作為輸出，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對(duì)汽車被動(dòng)安全進(jìn)行評(píng)價(jià)。經(jīng)
過5O組車型數(shù)據(jù)的訓(xùn)練， 網(wǎng)絡(luò)模擬誤差在0．1 范圍內(nèi)；利用22組車型數(shù)據(jù)對(duì)該評(píng)價(jià)模型進(jìn)行驗(yàn)證，預(yù)測(cè)
結(jié)果與c—NCAP官網(wǎng)相對(duì)應(yīng)車型碰撞試驗(yàn)評(píng)價(jià)值的誤差控制在0．17 范圍內(nèi)。利用GUI工具基于BP神經(jīng)
網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型創(chuàng)建汽車被動(dòng)安全評(píng)價(jià)軟件， 并對(duì)A，B，C三輛汽車進(jìn)行被動(dòng)安全評(píng)價(jià)， 其值與實(shí)際碰撞試
驗(yàn)值接近并能正確區(qū)分各車被動(dòng)安全的好壞。
關(guān)鍵詞：MATI AB；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 被動(dòng)安全； 安全評(píng)價(jià)；預(yù)測(cè)模型；汽車
中圖分類號(hào)：TP391．7：U46 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
0 引言
造成汽車交通事故的主要因素：一是人的特性；二
是車的安全性；三是道路環(huán)境；四是管理法規(guī)。其中人
是主動(dòng)的、有意識(shí)的，只能通過考核、審驗(yàn)與交通安全
的教育來約束，是無法設(shè)計(jì)或統(tǒng)一的；而車輛是客觀
的，可以通過統(tǒng)一設(shè)計(jì)、評(píng)估來提高車輛的安全性能，
進(jìn)而更有效地保護(hù)人的安全。當(dāng)下人們基本通過車輛
安全碰撞試驗(yàn)對(duì)汽車安全性進(jìn)行檢測(cè)，但車輛安全碰
撞試驗(yàn)費(fèi)用昂貴、試驗(yàn)單一，且具有不可重復(fù)性，因此
本文利用MATLAB軟件中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具對(duì)汽
車碰撞試驗(yàn)進(jìn)行模擬，并在GUI中實(shí)現(xiàn)可視化操作界
面，用于汽車安全評(píng)價(jià)。
1 汽車安全評(píng)價(jià)模型
1．1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的建立
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的
神經(jīng)元激活函數(shù)是S形函數(shù)，輸出量為0到1之間的
連續(xù)量，可以實(shí)現(xiàn)從輸入到輸出的任意非線性映射，其
權(quán)值是通過反向傳播方式調(diào)整的口]。一般的BP神經(jīng)
網(wǎng)絡(luò)通常有1個(gè)或多個(gè)隱層，隱層中的非線性傳遞函
數(shù)神經(jīng)元可以學(xué)習(xí)輸入、輸出之間的線性和非線性關(guān)
系，線性輸出拓寬網(wǎng)絡(luò)輸出[z-a]。
本文選取汽車外型的7個(gè)主要參數(shù)(汽車長(zhǎng)度、寬
度、高度、整備質(zhì)量、排量、被動(dòng)安全裝置數(shù)、價(jià)格)作為
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，汽車碰撞試驗(yàn)得分作為BP網(wǎng)絡(luò)
的輸出。根據(jù)Lippmann提出的最大隱含層節(jié)點(diǎn)的數(shù)
目確定方法 j，本文選取初始隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為5
個(gè)，后經(jīng)過反復(fù)調(diào)試訓(xùn)練，最終選定為8個(gè)，所以構(gòu)成
汽車被動(dòng)安全評(píng)價(jià)BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為7—8—1，即輸入為
7個(gè)節(jié)點(diǎn)，隱含層有8個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層有1個(gè)節(jié)點(diǎn)。BP
網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)見圖1。圖1中，叫 為輸入層到隱含層
的連接權(quán)值， 為隱含層到輸出層的連接權(quán)值。
長(zhǎng)度
寬度
價(jià)格
輸入層 隱含層 輸出層
圖1 BP網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖
1．2 汽車被動(dòng)安全評(píng)價(jià)的MATLAB實(shí)現(xiàn)
利用MATLAB軟件中的newff、sim 和train3個(gè)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) ]，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中訓(xùn)練次數(shù)
為300次，訓(xùn)練目標(biāo)為0．O1(即輸出誤差為1 )，學(xué)習(xí)
速率為0．O1，傳遞函數(shù)為tansig。本文搜集了72款不
同車型的碰撞試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)，表1列舉了部分BP神
經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出參數(shù)。
表1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出參數(shù)
汽車 長(zhǎng)(m) 寬(m) 高(m) 整備質(zhì) 排量 被動(dòng)安全 價(jià)格 汽車碰
類別 量(t) (I ) 裝置數(shù) (萬元) 撞分值
車型1 4．544 1．76 1．461 1．353 1．6 1 l3．58 45．36
車型2 4．87 1．834 1．472 l_52 l_8 3 23．98 47．38
車型3 4．6O5 1．765 1．46 1．285 1．6 3 14．69 54．97
車型4 4．473 1．706 1．469 1．12 1．6 3 12．38 52．82
車型68 4．485 1．66 1．465 1．115 1．5 2 7．38 48．41
車型69 3．919 1．745 1．505 1．127 1．5 1 5．68 40．41
車型7O 4．905 1．83 1．495 1．52 2 1 12．18 56．6l
車型71 4．635 1．789 1．47 1．28 1．8 3 9．68 5O．29
車型72 4．57 1．79 1．49 1．265 1．6 3 l1．98 48．28
表1中的數(shù)據(jù)均來源于C—NCAP官網(wǎng)，被動(dòng)安
收稿日期：2014—04—22；修訂日期：2014—1O一28
作者簡(jiǎn)介：奚碧清(1988一)，男，浙江天臺(tái)人，在讀碩士研究生，主要從事汽車安全及尾氣排放的研究。

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