CN105912719A - 基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法 - Google Patents

基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105912719A
CN105912719A CN201610286943.4A CN201610286943A CN105912719A CN 105912719 A CN105912719 A CN 105912719A CN 201610286943 A CN201610286943 A CN 201610286943A CN 105912719 A CN105912719 A CN 105912719A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
collision simulation
accident reproduction
file
method based
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201610286943.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105912719B (zh
Inventor
田雨农
崔健宁
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Dalian Roiland Technology Co Ltd
Original Assignee
Dalian Roiland Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Dalian Roiland Technology Co Ltd filed Critical Dalian Roiland Technology Co Ltd
Priority to CN201610286943.4A priority Critical patent/CN105912719B/zh
Publication of CN105912719A publication Critical patent/CN105912719A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105912719B publication Critical patent/CN105912719B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/51—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2216/00—Indexing scheme relating to additional aspects of information retrieval not explicitly covered by G06F16/00 and subgroups
    • G06F2216/01—Automatic library building

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法，属于数据自动处理领域，为了节约数据处理的时间和成本，减少人为因素造成的误差，技术要点是：S1：对事故重现碰撞仿真工况的数据进行提取；S2：根据数据类型进行自动分类并建立相应的数字数据库、图像数据库和工况数据库；S3：在数字数据库中获取每个零部件损伤情况的数据文件；S4：在图像数据库中获取每个零部件的图像数据文件；S5：在工况数据库中获取车辆信息数据文件和车辆环境信息数据文件；S6：对上述各数据库中获取的数据进行二次筛选，选出对事故重现碰撞仿真的有效数据。效果是：按照工况对数据进行自动存储，对离散化数据进行方程化表示，为使用数据者提供出方便使用的实验数据。

Description

基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法
技术领域
本发明属于数据自动处理领域，具体说是一种事故重现碰撞仿真数据的数据自动处理方法。
背景技术
随着计算机软、硬件技术的普及和不断提高，大规模的超级计算机和云平台的出现，CAE仿真技术的计算精度和计算效率都得到极大的提升。而随着CAE仿真技术的计算效率不断提升，对计算结果进行处理时受到一系列因素的影响，效率、准确性一直无法同步提升。使用数据自动处理技术实现数据的自动处理，可以提高处理数据的效率和准确度，用于车辆碰撞仿真，提高仿真数据的准确度。
发明内容
为了节约数据处理的时间和成本，减少人为因素造成的误差，本发明提出了一种基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法，其技术要点是：
一种基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法，包括如下步骤：
S1：对事故重现碰撞仿真工况的数据进行提取；
S2：根据数据类型进行自动分类并建立相应的数字数据库、图像数据库和工况数据库；
S3：在数字数据库中获取每个零部件损伤情况的数据文件；
S4：在图像数据库中获取每个零部件的图像数据文件；
S5：在工况数据库中获取车辆信息数据文件和车辆环境信息数据文件；
S6：对上述各数据库中获取的数据进行二次筛选，选出对事故重现碰撞仿真的有效数据。
进一步的，对有效数据进行二次开发，包括对原始的离散数据进行方程化。
进一步的，所述提取的事故重现碰撞仿真工况的数据包括：损伤情况数据、图像数据、车辆信息数据和车辆环境信息数据。
进一步的，所述损伤情况数据文件为，包括:每个零部件的运动状态、受力大小、加速度大小、应力、应变、变形和能量变化数据的文件。
进一步的，所述图像数据文件为，包括全视角图像及每个零部件的全视角运动状态图像数据文件。
进一步的，所述车辆信息数据文件为，包括：车重、长、宽、高数据文件；所述车辆环境信息数据文件为，包括运行时间、障碍物数据文件。
进一步的，对事故重现碰撞仿真工况数据按照对应工况、速度、角度、碰撞区域模块进行存储。
有益效果：本发明由于采用以上技术方案，能够取得如下的技术效果：本发明充分利用计算机的高效性及其稳定性，从而提高数据处理的效率和输出数据的稳定性，节约了时间和成本，减少人为因素造成的误差；按照工况对数据进行自动存储；对离散化数据进行方程化表示。为使用数据者提供出方便使用的实验数据。
附图说明
图1为本发明的工作流程框图。
具体实施方式
实施例1：一种基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法，包括如下步骤：
S1：对事故重现碰撞仿真工况的数据进行提取；所述提取的事故重现碰撞仿真工况的数据包括：损伤情况数据、图像数据、车辆信息数据和车辆环境信息数据。
S2：根据数据类型进行自动分类并建立相应的数字数据库、图像数据库和工况数据库；
S3：在数字数据库中获取每个零部件损伤情况的数据文件；所述损伤情况数据文件为，包括:每个零部件的运动状态、受力大小、加速度大小、应力、应变、变形和能量变化数据的文件。
S4：在图像数据库中获取每个零部件的图像数据文件；所述图像数据文件为，包括全视角图像及每个零部件的全视角运动状态图像数据文件。所述车辆信息数据文件为，包括：车重、长、宽、高数据文件；所述车辆环境信息数据文件为，包括运行时间、障碍物数据文件。
S5：在工况数据库中获取车辆信息数据文件和车辆环境信息数据文件；
S6：对上述各数据库中获取的数据进行二次筛选，选出对事故重现碰撞仿真的有效数据；有效数据指在事故重现碰撞仿真中零件的参数发生变化的数据，参数包括受力大小、加速度大小、应力、应变、变形和能量变化等。
S7.对有效数据进行二次开发，包括对原始的离散数据进行方程化。
作为技术方案优选，对事故重现碰撞仿真工况数据按照对应工况、速度、角度、碰撞区域模块进行存储。
实施例2：一种基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法，包括：
S1：对事故重现碰撞仿真工况的所有数据进行提取，包括但不限于碰撞仿真工况的车辆信息数据和车辆所处环境信息数据，每个零部件的运动状态，受力大小、加速度大小、应力、应变、变形和能量变化的损伤情况的数据文件；
S2：根据数据类型进行自动分类并建立相应的图像数据库和数字数据库等数据库；
S3：在数字数据库中获取每个零部件的受力大小、加速度大小、应力、应变、变形和能量变化的损伤情况的数据文件；
S4：在图像数据库中获取每个零部件的全视角图像及每个零部件的全视角运动状态图像数据文件；
S5：在工况数据库中获取车重，长、宽、高等车辆信息数据和运行时间，障碍物等车辆环境信息数据；
S6：对数据进行二次筛选，选出每个零部件的运动状态，受力大小、加速度大小、应力、应变、变形和能量变化的损伤情况等数据文件对事故重现碰撞仿真的有效数据；
S7：对有效数据进行二次开发，包括对原始的离散数据进行方程化；
进一步的，对事故重现碰撞仿真数据按照对应工况、速度、角度、碰撞区域模块进行存储；
本发明充分利用计算机的高效性及其稳定性，从而提高数据处理的效率和输出数据的稳定性，节约了时间和成本，减少人为因素造成的误差；按照工况对数据进行自动存储；对离散化数据进行方程化表示。为使用数据者提供出方便使用的实验数据。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：对事故重现碰撞仿真工况的数据进行提取；
S2：根据数据类型进行自动分类并建立相应的数字数据库、图像数据库和工况数据库；
S3：在数字数据库中获取每个零部件损伤情况的数据文件；
S4：在图像数据库中获取每个零部件的图像数据文件；
S5：在工况数据库中获取车辆信息数据文件和车辆环境信息数据文件；
S6：对上述各数据库中获取的数据进行二次筛选，选出对事故重现碰撞仿真的有效数据。
2.如权利要求1所述的基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法，其特征在于，对有效数据进行二次开发，包括对原始的离散数据进行方程化。
3.如权利要求1所述的基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法，其特征在于，所述提取的事故重现碰撞仿真工况的数据包括：损伤情况数据、图像数据、车辆信息数据和车辆环境信息数据。
4.如权利要求3所述的基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法，其特征在于，所述损伤情况数据文件为，包括:每个零部件的运动状态、受力大小、加速度大小、应力、应变、变形和能量变化数据的文件。
5.如权利要求3所述的基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法，其特征在于，所述图像数据文件为，包括全视角图像及每个零部件的全视角运动状态图像数据文件。
6.如权利要求3所述的基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法，其特征在于，所述车辆信息数据文件为，包括：车重、长、宽、高数据文件；所述车辆环境信息数据文件为，包括运行时间、障碍物数据文件。
7.如权利要求1所述的基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法，其特征在于，对事故重现碰撞仿真工况数据按照对应工况、速度、角度、碰撞区域模块进行存储。
CN201610286943.4A 2016-04-29 2016-04-29 基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法 Active CN105912719B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610286943.4A CN105912719B (zh) 2016-04-29 2016-04-29 基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610286943.4A CN105912719B (zh) 2016-04-29 2016-04-29 基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105912719A true CN105912719A (zh) 2016-08-31
CN105912719B CN105912719B (zh) 2019-05-14

Family

ID=56752433

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610286943.4A Active CN105912719B (zh) 2016-04-29 2016-04-29 基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105912719B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109522642A (zh) * 2018-11-14 2019-03-26 珠海格力电器股份有限公司 设备的仿真方法和装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103839408A (zh) * 2014-02-25 2014-06-04 中国科学院自动化研究所 一种交通事故辅助处理系统及方法
CN104463935A (zh) * 2014-11-11 2015-03-25 中国电子科技集团公司第二十九研究所 一种用于交通事故还原的车道重建方法和系统
CN204535702U (zh) * 2015-01-27 2015-08-05 合肥华科信息科技有限公司 基于卫星定位的交通事故现场勘察测绘系统
CN105022884A (zh) * 2015-07-27 2015-11-04 浙江吉利汽车研究院有限公司 一种用于整车安全碰撞仿真的冲压信息映射应用方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103839408A (zh) * 2014-02-25 2014-06-04 中国科学院自动化研究所 一种交通事故辅助处理系统及方法
CN104463935A (zh) * 2014-11-11 2015-03-25 中国电子科技集团公司第二十九研究所 一种用于交通事故还原的车道重建方法和系统
CN204535702U (zh) * 2015-01-27 2015-08-05 合肥华科信息科技有限公司 基于卫星定位的交通事故现场勘察测绘系统
CN105022884A (zh) * 2015-07-27 2015-11-04 浙江吉利汽车研究院有限公司 一种用于整车安全碰撞仿真的冲压信息映射应用方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109522642A (zh) * 2018-11-14 2019-03-26 珠海格力电器股份有限公司 设备的仿真方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN105912719B (zh) 2019-05-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105488515A (zh) 训练卷积神经网路分类器的方法和图像处理装置
CN103208123B (zh) 图像分割方法与系统
CN101950365A (zh) 基于ksvd字典学习的多任务超分辨率图像重构方法
CN103869984B (zh) 一种基于纹理图片的力触觉再现方法
CN106897527A (zh) 一种车辆悬架台架耐久载荷分析方法及装置
CN104751472A (zh) 基于b样条小波和深度神经网络的织物疵点检测方法
CN109426828B (zh) 点云分类方法、装置、设备及存储介质
CN101147150A (zh) 三维模型变形系统、方法及计算机可读程序以及存储该程序的计算机可读存储介质
CN104036550A (zh) 基于形状语义的建筑立面激光雷达点云解译与重建的方法
CN114066718A (zh) 一种图像风格迁移方法、装置、存储介质及终端
CN114970288B (zh) 碰撞有限元假人皮肤件的仿真建模方法
CN105138983A (zh) 基于加权部件模型和选择性搜索分割的行人检测方法
CN104933665A (zh) 车辆推送方法和装置
CN103530472A (zh) 基于重要性采样的三维模型自动化简化方法
CN107545602A (zh) 基于LiDAR点云的空间拓扑关系约束下的建筑物建模方法
CN103177165A (zh) 客车车身结构设计系统、客车侧翻仿真测试系统及方法
CN102982567B (zh) 一种基于统计分析的变形体碰撞检测剔除方法
CN104391325B (zh) 不连续非均质地质体检测方法和装置
CN105912719A (zh) 基于事故重现碰撞仿真工况数据的数据自动处理方法
CN103902516B (zh) 一种数据生成方法及装置
CN103473402A (zh) 面向集成电路互连电容参数提取的空间管理数据生成方法
CN107766588A (zh) 逃逸飞行器遵循多种概率分布的多次碰撞情况仿真方法
TWI465949B (zh) 資料分群裝置和方法
CN103186777A (zh) 基于非负矩阵分解的人体检测方法
CN110455477A (zh) 一种固体火箭舱段结构振动载荷谱的获取方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant