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梁Tiefang邹,咦,明Cai,林,Yuelin李, ”伤害的来源和相关分析乘客在Car-Electric自行车事故”,应用仿生学和生物力学, 卷。2018年, 文章的ID3674858, 15 页面, 2018年。 https://doi.org/10.1155/2018/3674858
伤害的来源和相关分析乘客在Car-Electric自行车事故
文摘
伤害来源和相关的知识在事故car-electric自行车骑手将有助于跟踪和车辆安全设计的交叉验证。为了知道更多的信息关于这样的知识,57真正car-electric自行车事故被PC-Crash然后重建受伤乘客的信息是直接从收集的数据重建的病例。这些收集的数据验证了现有的一些研究成果首先,然后异常4例根据统计方法删除。最后,结论可以根据获得的数据从剩下的53例。头部和右腿的直接伤害从公路路面在低速度;源间接定律头部损伤不明显。在中间和高速度,上面的部分来自汽车的损伤。受伤的左腿股骨,从汽车和右膝;左膝受伤来自汽车、道路路面和汽车,分别在低,中间,和高速度。源间接定律躯干损伤不明显在中间和低速度,直接从汽车上高速,而躯干损伤来自路面的道路。 And there is no high correlation between all parts of the injury of riders. The largest correlation coefficient was the head-left femur and left femur-right femur, which was 0.647, followed by the head-right femur (0.638) and head-torso which was 0.617.
1。介绍
据统计,中国的交通事故总数逐年下降,但car-electric自行车上升的事故(1]。乘客在事故中去世的数量也稳步增长,从2000年的0%到11% (22014年)。这表明对我们来说是非常必要的研究car-electric自行车的交通事故。事故重建是一个重要的研究交通事故的方法。根据各种各样的痕迹,可以获得在事故中,我们可以推断出事故的整个过程,我们可以得到更多的数据,从事故现场无法衡量,如车辆速度和人类伤害(3,4]。这些数据是有价值的对于车辆安全设计,道路限速设置,和交通事故鉴定(5- - - - - -7]。事故重建的基础是各种各样的痕迹留在事故现场。为了提高重建结果的可靠性,常常需要进行交叉验证(8),以确保跟踪的可靠性。有人指出之间有一定的对应的变形车辆和人体的伤害9,10]。因此,这两种痕迹可以对比和验证。但是有一个非常重要的问题在验证;也就是说,骑手的伤害来自于汽车或道路。如果问题还不清楚,结论是不可靠的,如果验证路面损害和车辆变形;同时,找出骑手在事故中受伤的来源,也是宝贵的身体的安全设计,特别是车辆的头的形状的设计。此外,受伤的乘客之间的相关性研究还可以提供支持的相互验证受伤的痕迹。因此,研究人类伤害的来源已引起国内外学者的注意:Badea-Rmero,勒纳(11)发现,部分乘客的头部受伤引起的地面是基于事故统计数据。借助深事故调查,发现汽车碰撞行人损伤的主要原因,尤其是严重的伤害,但是当身体扔出,与地面的影响是不容忽视的,在某些情况下,它也可能导致致命的伤害(12]。美特斯邦威et al。13)发现,头部受伤的来源的行人与汽车的速度的模拟。当速度低于30 km / h,损伤主要来自地面;当速度大于40 km / h,伤害主要来自汽车。华et al。14)研究的来源在不同类型的车辆碰撞事故中头部受伤,发现车辆模型影响人类的伤害与仿真技术的来源。这些研究的一项调查显示,在中国和国外学者研究人类伤害行人事故的来源,但很少有研究在car-electric自行车骑手的伤害事故。
为了知道更多的信息伤害源和电动自行车事故中乘客的相关性,首先,57 car-electric自行车事故将由PC-Crash重建,然后将收集数据,验证了这些现有的研究成果;最后,伤害来源和相关的骑手将研究的帮助下趋势线。
2。源的数据
57 car-electric自行车事故的事故调查数据库选择湖南大学和数据收集的作者在过去的十年。首先,每个事故是与PC-Crash重建;其次,数据损伤、制动距离和运动距离的骑士将收集;第三,现有的研究结果是用来验证这些收集的数据的可靠性。与此同时,一些异常值与统计方法,消除和53例最终获得的数据。
2.1。事故重建
为了获得伤害和骑手的运动距离,57 car-electric自行车事故都与PC-Crash重建。为了使重建更可靠,所有痕迹在事故中应合理解释的过程模拟。一个案例将显示如下显示重建的过程。
2.1.1。案例介绍
在中国城市的一个晚上,一辆雪佛兰轿车从北到南,与car-electric自行车相撞,从西向东红绿灯交叉路口。警察局的调查显示,事故发生在平坦干燥沥青路面在好天气和能见度。错误的工具是免费的。现场痕迹骑手的血痕,电动自行车和汽车的最终停止位置。制动痕迹不发现。图1显示了事故现场的草图;车辆02雪佛兰汽车,而汽车01是电动自行车。没有明显的伤疤的骑手。骑手是有意识的,但开放的左腿骨折,三根肋骨骨折,创伤在右腿上。
2.1.2。事故重建
根据现有的研究[3),交通事故后能够可靠地重建这些步骤。(1)重建事故现场。在这种情况下,事故发生在平坦的沥青路面,所以没有需要建立一个三维的道路。只需要规模事故现场的素描图1然后把它变成PC-Crash。(2)重建所有事故参与者。至于汽车,直接召回的车辆模型在事故车辆PC-Crash车辆数据库,然后修改参数高影响重建根据实际车辆参数。修改后,汽车模型的特点是质量1270公斤,长度4598毫米,宽度1797毫米,高1470毫米。至于电动自行车,010910多体模型Maxi-Driver PC-Crash被选中,然后相应的参数改变根据电动自行车上的信息和骑手。,骑手的高度是171厘米,体重是70公斤,而电动自行车,长度是1557毫米,960毫米的高度处理,质量是45公斤。所有其他参数的默认值。(3)事故重建。通过反复模拟,我们发现这是与实际情况一致,当汽车速度是64公里/小时的速度car-electric自行车是3公里/小时。在模拟符合事故现场痕迹当汽车和路面之间的摩擦系数是0.6和自行车与路面之间的摩擦系数是0.7。重建结果如图2。(4)验证重建结果。如图2,在事故现场痕迹可以合理解释的模拟。数据3和4比较的相对位置在仿真和车辆的损伤仿真时间吗 和 。在数据3和4左边的图是重建图,而正确的图是在事故中汽车的实际变形。在重建的时间 ,自行车接触车的右前;当 骑手实习医生风云,右边的车。这些接触点是车辆的变形的原因。与此同时,表1比较了推测的结论骑手和警方提供的信息。这表明骑手不受重伤除了左腿骨折。结论与警方所提供的资料是一致的。它表明身体伤害也可以解释合理的模拟。因此,重建结果可靠,在此基础上的数据是可信赖的。
2.2。数据读
所有的57例根据上述方法重建。然后加速度的骑士的头部和胸部和头部的接触力,躯干,股骨、胫骨和膝盖都是直接从PC-Crash派生。然后骑手的时间绝对是高空气中会发现从模拟的时间节点。根据时间节点,骑手的不同部位的损伤值计算根据这些数据获得的。前面的节点的值被认为是来自车辆的影响,而背后的价值节点被认为是道路的影响。这些数据的详细信息可以在表中找到2- - - - - -5。
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Sp:把行人的距离;Sc:车辆的制动距离;Sm:把摩托车的距离;V:车辆的速度;从车辆HIC-v:嗝;从地上HIC-g:嗝。 |
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头的接触力是头,1意味着从车里拉出来的时候,和2意味着从地面相同的在未来。例1的数据,11日13日和14日从手稿中删除。 |
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3所示。数据处理
3.1。数据验证
以汽车速度为y协调和身体扔的距离x坐标来描述数据,与现有结果进行比较。验证结果如图5。更多信息的模式18Nie),和杨的模型(19),布劳恩的模型(20.),和林等的模型(21)中可以找到相应的引用。从图5,我们可以发现,收集到的数据是均匀分布在模型4学者提出,表明这里收集的数据是可靠的和可以进一步分析。
3.2。异常数据处理
为了减少异常数据分析结果的影响,这些收集的数据中的异常值分析数据之前应该被删除。和Pauta原理(3σ)的统计数据来摆脱局外人。
HIC15被作为一个例子。首先,大致筛选出的价值偏离最值在所有情况下的箱线图模块SPSS软件;相应的观测值是5939,1935,3337,1849,2300。然后分析结果如表所示6根据Pauta原则。从表65939,我们可以发现观测值是离群值;在本例中,它将被删除。分别区分损伤数据的每个部分根据上述方法;4样品应移除,然后最后53个样品保留。
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4所示。数据分析
4.1。骑士的伤害来源分析每个部分
以汽车速度为x协调和骑手的损伤值的每个部分y分别协调;对比图关于骑手的伤害来源的每个部分。在图中,三角形和圆形散射,分别表明损伤源来自汽车和道路路面;实线和虚线表明趋势线的三角形和圆形散射。
以下4.4.1。头
源比较骑手的交头接耳HIC15和最大碰撞力数据所示6和7。在低速时,在图6实线是虚线,表明汽车造成的间接伤害值的差异和道路路面不明显;在图7,高于实线,虚线表示的直接损伤骑手的头主要来自路面的道路。在中间和高速数据6和7,实线是明显高于虚线,表明间接和直接损失主要来自汽车。为了使讨论更方便和连贯的,速度的特定区间将取而代之的是低速,中间,和高速度。一般来说,低速度大约是0到30公里/小时,中间速度大约是30到50公里/小时,和高速度大约是60到80公里/小时
4.1.2。躯干
骑手的躯干的来源比较3女士加速度大小和躯干最大接触力数据所示8和9。在图8之间,我们可以看到,重合度虚线和实线在中间非常高和低速度,表明间接伤害的主要来源骑手的身体没有明显的速度低,中间,和最主要的来源是汽车在高速度;在图9,我们可以看到,明显高于实线,虚线表示的直接损伤骑手的躯干是主要来自路面的道路。
4.1.3。胫骨
骑手的最大的来源比较胫骨接触力数据所示10和11。在图10,我们可以看到,上面的实线是虚线,表明骑手的左腿的伤是主要来自汽车。在图11,在低速时,上面的虚线是实线,表示受伤的骑手的右腿主要道路路面;中间和高速,实线虚线上方的,表明右腿的伤势来自汽车。
4.1.4。股骨
骑士的最大的来源比较股骨接触力数据所示12和13。在图12,除了个别点,实线虚线上方的,表明骑手的左股骨的损伤是主要来自汽车在大多数情况下。在图13,类似于左股骨,右股骨伤害来自汽车在大多数情况下。
4.1.5。膝盖
骑手的最大的来源比较膝盖接触力数据所示14和15。在图142,我们可以看到,在交错上升趋势曲线。在低速时,上方的实线是虚线,表示受伤的左膝骑士来自汽车。在中间的速度,明显高于实线,虚线表示受伤的左膝骑手从公路路面;在高速时,实线虚线以上,表明汽车的左膝盖受伤。在图15两条曲线,我们可以看到,在一个波状的上升趋势,实线虚线以上,表明骑手的右膝盖的损伤是主要来自汽车。
4.2。受伤的相关分析
骑手的损伤相关性分析每个部分的等级相关系数法在SPSS和分析结果如表所示7。
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上标意味着显著的统计学意义,上标意味着一般的统计学意义,没有上标意味着没有统计学意义。 |
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表7显示更强的相关性在骑士的头部受伤HIC15和躯干3女士加速度大小,最大左股骨接触力和最大右股骨接触力。有一定相关性骑手的躯干3 ms加速度大小和最大左股骨和右股骨接触力。它显示了更强的最大碰撞力之间的相关性的骑手的左股骨和最大右股骨接触力,有一定的相关性,骑士的最大接触力的左腿和左膝。有一定相关性最大碰撞力的骑手的右股骨和骑士的最大接触力的左腿和右腿。它有一定相关性的最大碰撞力骑手的左腿和右腿的最大碰撞力和左膝。上面有显著统计学意义;有一个中等的最大接触力之间的相关性骑手的右腿和右膝;没有明显的相关性最大接触力的骑手的左膝盖和右膝盖。
5。结论
事故重建后,数据采集、数据验证和筛选57 car-electric自行车事故,乘客对发动机罩和扔到空中,从剩余的53例获得的数据进行了分析,得出了以下的结论:(1)通过比较每个部分的骑手的伤害与汽车和地面碰撞过程中,我们发现直接伤害的头部和右腿从公路路面在低速度。源间接定律头部损伤不明显;在中间和高速度,上面的部分来自汽车的损伤。在大多数情况下,受伤的左腿,股骨,从汽车和右膝;左膝受伤来自汽车、道路路面,汽车,分别在低,中间,和高速度。源间接定律躯干损伤不明显在中间和低速度,直接从汽车上高速,而躯干损伤来自路面的道路。(2)没有发现高度相关的各个部分之间的伤害。最大的相关系数是向左股骨和左股骨femur-right, 0.647,其次是人头股骨(0.638)和head-torso 0.617。发现上述物品的相关系数值非常接近,这需要进一步研究方法是否与碰撞角有关。(3)虽然一些有趣的结果,有这种现象的原因并不是这里讨论,在未来,值得深入研究。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
这项工作得到了国家自然科学基金(51775056)、广州市科技计划项目,中国(没有。201704020142),湖南省重点实验室的安全可靠性技术设计和工程车辆(长沙科技大学)(KF1605)。
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