正面碰撞中锁止舌片对乘员胸部损伤的研究

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安全带的逐步使用极大地提高了车内乘员的安全性,但近年的交通事故研究表明,乘员胸部损伤在正面碰撞过程中的防护效率需进一步改善。利用已验证生物逼真度的人体有限元模型和正面碰撞试验结果,建立配有动态锁止舌片(Dynamic Lock Tongue,DLT)安全带的乘员约束系统分析模型,研究DLT对乘员胸部损伤的影响,并通过整车实验进行了验证。结果表明,DLT可以阻止织带从胸部到臀部的移动,减小假人胸部位移量,从而有效地降低乘员胸部所承受的压力和乘员胸部压缩量。DLT有效降低乘员胸部压缩量,从而影响C-NCAP得
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为提高对流天气下终端区流量预测的准确性和稳定性,提出了一种多输入深度学习模型(Multiinput deep learning,MICL)。在前人研究的基础上,扩展了影响终端区交通流的天气特征集,涵盖天气预报数据和机场气象报告(Meteorological Report of Aerodrome Conditions,METAR)数据。将终端空域根据功能划分为较小的空域,并通过天气预报数据建立天气危险指数(Weather severity index,WSI)特征,以更好地量化天气的影响。MICL模型结合
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