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
Prediction of the Occupant Lower-Extremity Injury Criterion (Tibia Index) in Frontal Collisions Using Machine Learning
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880
- 文献番号
- 20266379
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集（秋）
No.170-26
- 掲載ページ
- 1-2(Total 2 p)
- 発行年月
- 2026年 10月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2026年秋季大会
書誌事項
| 著者 | 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 |
|---|---|
| 著者（英） | 1) Seiya Tanamoto, 2) Kei Nagasaka, 3) Idemitsu Masuda, 4) Yuta Yokoyama, 5) Hirofumi Sugiyama, 6) Shigenobu Okazawa |
| 勤務先 | 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 |
| 勤務先（英） | 1) University of Yamanashi, 2) Suzuki Motor, 3) Suzuki Motor, 4) Diver Technology, 5) University of Yamanashi, 6) University of Yamanashi/Diver Technology |
| 抄録 | 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． |
| 抄録（英） | 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. 翻訳 |
