Prediction of the Occupant Lower-Extremity Injury Criterion (Tibia Index) in Frontal Collisions Using Machine Learning
機械学習を用いた前面衝突時における乗員下肢傷害指標（Tibia Index）の予測
- Delivery
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- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20266379
- Paper/Info type
- Proceedings (Autumn)
No.170-26
- Pages
- 1-2(Total 2 p)
- Date of publication
- Oct 2026
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
- Event
- 2026 JSAE Annual Congress (Autumn)
Detailed Information
| Author(J) | 1) 棚本 誠也, 2) 長坂 圭, 3) 増田 出光, 4) 横山 優太, 5) 杉山 裕文, 6) 岡澤 重信 |
|---|---|
| Author(E) | 1) Seiya Tanamoto, 2) Kei Nagasaka, 3) Idemitsu Masuda, 4) Yuta Yokoyama, 5) Hirofumi Sugiyama, 6) Shigenobu Okazawa |
| Affiliation(J) | 1) 山梨大学, 2) スズキ, 3) スズキ, 4) ダイバーテクノロジー, 5) 山梨大学, 6) 山梨大学／ダイバーテクノロジー |
| Affiliation(E) | 1) University of Yamanashi, 2) Suzuki Motor, 3) Suzuki Motor, 4) Diver Technology, 5) University of Yamanashi, 6) University of Yamanashi/Diver Technology |
| Abstract(J) | 前面衝突時における乗員の下肢傷害は，車体減速度やダッシュパネル変形などが複雑に関連しており，予測が難しい．本研究では，スレッド解析に入力される加速度波形およびダッシュパネルの変形モードを用いて，乗員下肢傷害指標（Tibia Index）を推定する機械学習モデルを構築する．さらに，解析ケースの違いが予測精度に与える影響を検討し，数値解析結果との比較により提案手法の有効性を評価する． Translation |
| Abstract(E) | Lower-extremity injuries sustained by occupants in frontal collisions are difficult to predict because vehicle deceleration and dashboard deformation are intricately correlated. In this study, a machine learning model is developed to estimate the occupant lower-extremity injury criterion (Tibia Index) using dashboard deformation modes and acceleration pulse inputs in sled simulations. In addition, the influence of analysis cases on prediction accuracy is investigated. Furthermore, the validity of the proposed method is evaluated through comparison with numerical simulation results. |
