基于变形程度的汽车安全性改善程度的评价方法.pdf

本发明公开一种基于变形程度的汽车安全性改善程度的评价方法，是从车辆历史事故数据库中选取过去任意两个年份区间的车辆，以新、旧年份车辆在VDI6x+级别上减少MAISy+的损伤有效性为评价指标进行评价，表达式为：式中的x表示VDI6的级别，y表示MAIS的级别。当effxy的值大于零时，说明该种汽车随着年代变化安全性得到了提高，该值越大说明安全性改善程度越明显；当effxy的值小于零时，说明该种汽车随着年代变化安全性反而降低。本发明论证了变形程度信息相比于事故数据库中的速度信息更适于作为评价事故严重程度的指标。

权利要求书
1.  一种基于变形程度的汽车安全性改善程度的评价方法，其特征在于：是从车辆历史事故数据库中选取过去任意两个年份区间的车辆为样本，以车辆变形指数VDI6为基础进行评价，具体为，
以车辆在VDI6x+级别上减少MAISy+的损伤有效性为评价指标进行评价，有效性表达式为：

式中VDI6表示车辆变形指数，x表示VDI6的级别，MAIS表示最大简明损伤等级，y表示MAIS的级别；“新”、“旧”表示以生产时间早晚为对比的年份区间生产的车辆；
在表达式中，当effxy的值大于零时，说明该种汽车随着年代变化安全性得到了提高，该值越大说明安全性改善程度越明显；当effxy的值小于零时，说明该种汽车随着年代变化安全性反而降低。

2.  根据权利要求1所述的基于变形程度的汽车安全性改善程度的评价方法，其特征在于：历史事故数据库是采用任何有车辆变形程度数据和乘员损伤程度数据的事故数据库。

3.  根据权利要求1所述的基于变形程度的汽车安全性改善程度的评价方法，其特征在于：所述两个年份区间的车辆，其年份区间的跨度不受限制。

4.  根据权利要求1或2所述的基于变形程度的汽车安全性改善程度的评价方法，其特征在于：所述车辆历史事故数据库的样本选取带安全带的事故数据样本。

5.  根据权利要求1或2或3所述的基于变形程度的汽车安全性改善程度的评价方法，其特征在于：所述任意两个年份区间的车辆样本，既可以是同种车型车辆，也可以是整体社会环境中的任何车型车辆。

说明书基于变形程度的汽车安全性改善程度的评价方法
技术领域
本发明涉及车辆安全技术，具体涉及基于变形程度的汽车安全性改善程度的评价方法。
背景技术
被动安全技术，例如安全带和安全气囊，已经在全球不同的NCAP(Newcarassessmentprogramme)的测试试验中展示出其性能。从EuroNCAP(欧洲新车安全评鉴协会)设立开始至今，这些被动安全性能评价试验对道路安全的改善起到了重要的作用。如果相关部门设立了针对驾驶辅助系统功能的有效性评价试验，那么车辆使用者也会逐渐意识到驾驶辅助系统的重要性，并且可在购买车辆时对比不同品牌之间安全性能。
国内外已经对驾驶辅助系统功能评价方法开展了多种理论和实验研究。总的来说，现有评价方法的试验方法上可分为两类：实车试验和标准试验。其从数据来源上看，主要可分两类：事故数据、DR(Drivingrecorder)数据。从仿真方法上也可分为两类：驾驶模拟仪仿真和软件仿真。系统评价方法从评价标准上，主要可分三类：速度减小量ΔV、事故减小数目、损伤程度。各类方法均有其优势与缺点，在此不详细展开。
以事故数据为基础、利用事故再现软件仿真的评价方法。这种方法无危险性，可重复性好，仿真多种工况，可拓展性好，可进行统计分析，能够反映各种危险的事故类型，数目较多。但是只有有限数量的数据库提供车辆的速度信息，原因在于有关速度的信息是很难获取的。速度需要用事故再现的方法来计算，不幸的是，事故再现主要以能源守恒为基础的，仅仅依靠测量的制动迹的长度或变形的深度是不够的。同时还需要知道制动力与汽车的变形力的大小。不同车辆、部件、碰撞角度之间的刚度的差异造成了变形力和变形能量很难估计，这些因素导致所计算的速度的显著误差，进而造成基于此事故数据的评价结果失去了真实性。
发明内容
为了解决基于事故数据库中速度信息的驾驶辅助系统的评价失真问题，本发明提供一种基于变形程度的汽车安全性改善程度的评价方法。该方法可以更为准确的评价 某一驾驶员辅助系统的汽车安全性改善程度。
为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种基于变形程度的汽车安全性改善程度的评价方法，其特征在于：是从车辆历史事故数据库中选取过去任意两个年份区间的车辆为样本，以车辆变形指数VDI6为基础进行评价，具体为，
以车辆在VDI6x+级别上减少MAISy+的损伤有效性为评价指标进行评价，有效性表达式为：

式中VDI6表示车辆变形指数，x表示VDI6的级别，MAIS表示最大简明损伤等级，y表示MAIS的级别；“新”、“旧”表示以生产时间早晚为对比的年份区间生产的车辆；
在表达式中，当effxy的值大于零时，说明该种汽车随着年代变化安全性得到了提高，该值越大说明安全性改善程度越明显；当effxy的值小于零时，说明该种汽车随着年代变化安全性反而降低。
进一步讲，历史事故数据库是采用任何有车辆变形程度数据和乘员损伤程度数据的事故数据库。
进一步讲，所述两个年份区间的车辆，其年份区间的跨度不受限制。
进一步讲，所述车辆历史事故数据库的样本选取带安全带的数据样本。
进一步讲，任意两个年份区间的车辆样本，既可以是同种车型，也可以是整体社会环境中的任何车型。
本发明具有的有益效果是：本文提出基于变形程度的驾驶员辅助系统有效性的评价方法。首先分析GIDAS(GermanInDepthAccidentStudy)数据，得出了对于显著不同刚度的车辆，通过再现得到的这些车辆速度是没有可比性的推断，也论证了变形程度信息相比于事故数据库中的速度信息更适于作为评价事故严重程度的指标。然后综合考虑了由于车身刚度的增加带来车辆变形指数(vehicledeformationindex，VDI6)降低和同VDI级别下的损伤可能性的降低的两方面影响，利用近30年的历史事故数据库中的车辆变形信息和乘员损伤信息，来评价这期间汽车整体安全效能的提高。计算结果与历史数据能够较好地吻合，也即验证了基于变形程度的汽车安全效能 的评价方法的合理性。
通过历史数据验证了基于变形程度评价汽车安全效能的合理性。
附图说明
图1为1980-2011年不同年份制造的车辆里系安全带的乘员数目样本；
图2为前撞车辆变形分布；
图3为在不同VDI6级别下的平均速度变化dv(km/h)；
图4为不同的年份内制造汽车的平均速度变化dv(km/h)；
图5为不同年份车辆速度变化累积分布；
图6为2001..2011年生产的车辆相比1981..1995年间的速度变化误差曲线；
图7为不同VDI6级别下损伤乘员数目；
图8显示了两个年代汽车在不同VDI6x+级别下的损伤可能性；
图9a为1981..1995年间生产的汽车的损伤风险分布；
图9b为2001..2011年间生产的汽车的损伤风险分布；
图10为2001..2011年间相比1981..1995年间在预防损伤的有效性方面的提高。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述，但本领域的技术人员应该知道，以下附图和实施例并不是对本发明技术方案作的唯一限定，凡是在本发明技术方案精神实质下所做的任何等同变换或改动，均应视为属于本发明的保护范围。
本发明尝试提出一种基于变形程度的驾驶员辅助系统安全性能评价方法。它是首先分析历史的GIDAS(GermanInDepthAccidentStudy)数据，得出了对于显著不同刚度的车辆，通过再现得到的这些车辆速度是没有可比性的推断，也论证了变形程度信息相比于事故数据库中的速度信息更适于作为评价事故严重程度的指标。然后综合考虑了由于车身刚度的增加带来车辆变形指数(vehicledeformationindex，VDI6)降低和同VDI级别下的损伤可能性的降低的两方面影响，利用近几十年的历史事故数据库中的车辆变形信息和乘员损伤信息，评价这期间汽车整体安全效能的提高，计算结果与历史数据能够较好地吻合，也即验证了基于变形程度的汽车安全效能的评价方法的合理性。
1.事故数据源的可取性
任何有车辆变形程度数据和乘员损伤程度数据的事故数据库都可取，不限于 GIDAS数据库。
下面通过一些统计调查数据证明的GIDAS数据的可取性。图1提供了1980-2011年分段统计的制造年份车辆里的系安全带的乘员样本大小。图中可看出除了1980年以外，所有样本量均高于1000，虽然较近的年份制造的样本量小于前面的，那是因为一辆出产于2006年车只有5年时间被纳入这个数据库，而在1996出产的汽车有15年，这些差异是可以预料的。由此我们完全有理由在评价车辆安全性的时候，在GIDAS数据这方面，可针对有使用安全带的情况进行评价，一是这样的事故样本量足够大，足以用来作为评价，二来这样不会带来研究的误差。
2.车辆变形程度与车辆刚度的显著关联，以及车辆变形程度与速度变化dv对于安全性评价的可信度对比
同样我们通过数据实例来证明上述问题。以往评价车辆的辅助系统安全性的首选方案是测量在不同速度变化dv下的损伤可能性，速度变化是一个很好的事故严重程度评价指标。但是我们知道，在过去几十年汽车由于欧洲NCAP测试的要求车身刚度增加。汽车的刚度在一定的程度上可以由车辆变形指数(vehicledeformationindex，VDI6)表征，即将车辆的前端或后端划成5份，并使用此来度量车辆的碰撞后的变形程度。
所以，基于车辆变形指数(VDI6)的汽车安全效能提升的评价方法，这不仅对于GIDAS有利，更有利于对那些不包括速度信息，但却可提供可靠的车辆变形指数VDI的数据库。下面我们以调查实例来说明基于车辆变形指数(VDI6)的汽车安全效能提升的评价方法，比基于速度变化的评价更具有可取性。
由于车辆结构刚度变大，车厢稳定性显著增加，图2清楚地表明，新的汽车往往比旧汽车变形更少，这是因为有大量的结构强化。当汽车刚度增加，它需要更多的能量来达到相同的变形量，这意味着，刚度较大的车辆在同一个VDI6级的平均速度变化dv应该至少不降低，但是，实际GIDAS数据显示出相反的规律，如图3。
图3表明，制造于2001年到2011年的车辆，相比另一组在VDI6＝1-4中具有更低的速度变化，仅在VDI6＝5+显示出了预期的结果，这也可能是速度变化dv未被正确估计的结果。速度变化dv的计算需要知道造成汽车一定变形所需的能量。变形量和变形能量之间的关系对于不同的汽车不是恒定的，但会随着车辆前端刚度的变化而变化。而作为NCAP要求的结果，车辆的前端刚性显著在增加。
图4显示出了用平均速度变化来评价的事故的严重性随着时间推演而降低的关 系。而令人惊讶的是，在1991年至2005年的时间范围内，德国的道路平均行驶车速却在增加，这是德国总体的趋势，为公知。
图5显示出速度变化dv随时间的增加，呈现出一致性的降低。如果假设事故的严重性在这个时间历程是一个常数，则期望的1981..1995年生产的车辆组的速度变化的中值与2001..2011年生产的车辆的中值是相同的。因此，在两者之间的差别就是dv的估计误差，由此得到了图6的误差曲线(横坐标为速度变化(km/h)，纵坐标为误差(km/h))。图6的误差函数是在假定事故的严重性没有任何变化的前提下的平均的统计结果，它不适用于单个案例研究，该曲线是为了表示在一定的概率下，dv计算是有误差的假设成立。为强调这些统计结果的可靠性，图7显示出用于该计算的不同VDI6级别下损伤乘员数量。
综上所述，车辆速度变化dv是不可靠的并且不适用于评价车辆的事故严重性，但这并不意味着GIDAS的速度估计是完全错误的，这项调查只质疑针对不同刚度的车的速度变化估计。根据假设，即在德国一般事故的严重性没有随时间变化而降低，就可以知道GIDAS很可能低估了新生产并刚度变大的汽车的速度。因此，我们尝试通过对比2001..2011和1981..1995两个时代生产的车辆的VDI6来评价车辆安全效能进展。
3.基于VDI6的汽车安全效能的评价方法
我们提出一种避免使用速度信息的新车安全效能评价方法，这不仅对于GIDAS有利，更有利于对那些不包括速度信息的却可提供了可靠的车辆变形指数VDI6的数据库。
作为一个例子，我们计算对于正面碰撞的新车安全效能评价。事故可能是车辆正面碰撞到其他车辆的正面、侧面或背面，或像树、护轨等的障碍物。如上所述，我们将利用VDI6确定事故严重性。
VDI6本身不是事故严重程度的函数，因为它依赖于汽车的刚度。但对于近似刚度的汽车，它可认为是事故严重程度的函数，所以我们可利用车辆变形程度来验证刚度。
首先，我们比较在过去两个不同年份段生产的汽车的VDI6分布。年份段的跨度不受本发明限制。
图8显示了两个年份段累积的VDI6概率的对比情况。例如，VDI6＝3+是VDI6级别大于等于3的类别，所以VDI6＝4+是VDI6＝3+的一部分。对于两个年段的VDI6＝x+的安全效能eff通常可用下式计算得到(公式中的年份段1981-1995和2001-2011仅是例 子)：
eff=P[VDI6x+of1981..1995]-P[VDI6x+of 2001..2011]P[VDI6x+of 1981..1995]]]>
所以，从图9a、图9b的图中可看出2001..2011年间生产的汽车变形小于1981..1995年间生产的汽车。这也验证了车身刚度增加的假设。其中，MAIS—MaximumAbbreviatedInjuryScale，表示最大简明损伤等级。
图10显示出了两个年份区间的累积VDI6的损伤分布。很容易看出，对于2001..2011年间，损伤风险要比1981..1995年间低得多。这验证了刚度较大的车，到目前为止，也是更安全的汽车。在另一方面，我们看到，即使当我们比较VDI6，仍可以观察到正的有效性，这意味着更高的刚度导致现代汽车的安全性更高，这在全球的统计数据中也可以看出。
其次，利用下式计算每VDI6x+的2001..2011年组相对1981..1995年组在预防损伤的有效性eff方面的影响。这样的结果是6*5有效性柱状矩阵，如图10，这个图通过纵轴大于0的数值就表示在预防损伤有效性方面有所提高了。
eff=P[MAIS y+of1981..1995]-P[MAIS y+of2001..2011]P[MAIS y+of1981..1995]]]>
MAISy+表示损伤程度大于等于y+级的损伤等级，y越高，说明有效性越高(MAIS6+级的样本数目过少，不具有统计合理性，所以在图10中并未列出)。
但是，图10显示的并非完整的信息。所述2001..2011年间生产的车组有两个方面的效果，分别在图8和图10体现。它相对1981..1995年间生产的车组减少了一些汽车的VDI6级别并减少了在同一VDI6级别下的伤害风险。
最后，结合上述这两个作用的效果，我们考虑1981..1995年间生产的车组，其中有事故严重性VDI6≥3的占21％(见图8)。如果所有这些车改变为2001..2011年间生产的车组的设计，那么仍然有18％的VDI6≥3的事故，但3％的部分会发生严重程度较低的事故，这意味着VDI6<3。最悲观的做法意味着，这3％变为了VDI6＝2的事故， 这样就有了以下的算法：
新生产的汽车相比旧车在VDI6x+级别上减少MAISy+的损伤有效性effxy计算公式如下：

这里面，“新”指新年份生产的车，如2001..2011年间生产的；“旧”指旧年份生产的车，如1981..1995年间生产的；式中的x表示VDI6的级别，y表示MAIS的级别。
以下为例，求解2001..2011年间相比1981..1995年间在VDI3+级别上减少MAIS4+的损伤有效性eff34：
1981..1995年间生产的车组中事故严重性VDI6≥3占21％(P[VDI6x+]旧＝P[VDI63+]旧)。
其中4.5％(P[VDI6x+]旧＝P[VDI63+]旧)乘员受到MAIS≥4的伤害。
如果这些汽车变换到2001..2011年间生产的车组的安全水平：
18％仍然有VDI6≥3事故，但是现在，只有1.8％乘员受到MAIS≥4的伤害(图10)。
3％(P[VDI6x+]旧-P[VDI6x+]新＝P[VDI63+]旧-P[VDI63+]新＝21％-3％)将具有VDI6＝2，因此只有0.8％(P[MAISy+|VDI6(x-1)]新＝P[MAIS4+|VDI62]新)乘员受到MAIS≥4的伤害。
所以原来旧车VDI6≥3事故变换成新车的事故中MAIS≥4的概率会改变从4.5％至1.7％＝(18％*1.8％+3％*0.8％)/21％。
这意味着它们的有效性不仅是60.0％＝(4.5％-1.8％)/4.5％，而是62.2％＝(4.5％-1.7％)/4.5％。
总结本例，有如下结论：
1.通过比较1981..1995年代和2001..2011年代生产车辆的事故数据，推断出事故数据库中的速度变化dv是不可用的，VDI6可以代替dv进行运算。假设对于两个时代的事故严重性是类似的，那么2001..2011年代生产车辆的事故数据中，由于这些车的高刚度，一部分车的变形程度从VDI6＝x变为x-1。
2.结果表明，2001..2011年代生产车辆在发生碰撞时更可能使乘员不受伤，特别是在低VDI6的碰撞。这意味着，2001..2011年间比1981..1995年间丢失了更多无损伤事故。在有效性计算过程中，从VDI6＝x转移到VDI6＝x-1是事故的实际转移的下限。所以该计算结果也是现代汽车的减少损伤的有效性的下限。
3.车辆的安全措施在各VDI6级下均有并且降低所有损伤级别的高有效性。
所以，本发明提出的评价方法可总结为如下：
1、本发明是基于车辆变形指数(VDI6)的汽车安全效能的评价。
2、从事故数据库中选取过去任意两个年份区间的车进行对比评价；数据库中的样本数据最好选取带安全带的数据；年份区间的跨度不受限制。
事故数据库可以是GIDAS数据库等任何有车辆变形程度数据和乘员损伤程度数据的事故数据库都可取，不限于GIDAS数据库。
2、这两个年份区间的车辆既可以是单种车型车辆，也适合于整体社会环境中的任何车型的车辆对比。
4、基于车辆变形程度的汽车安全效能评价，是以“新”、“旧”为区分的两个年份区间的车辆在VDI6x+级别上减少MAISy+的损伤有效性为评价指标进行评价，有效性表达式为：

式中的x表示VDI6的级别，y表示MAIS的级别。“新”是指相对于“旧”年份区间较晚生产的车辆，“旧”是指相对于“新”年份区间较早生产的车辆。
在表达式中，当effxy的值大于零时，说明该种汽车随着年代变化安全性得到了提高，该值越大说明安全性改善程度越明显；当effxy的值小于零时，说明该种汽车随着年代变化安全性反而降低。