本申请涉及汽车碰撞仿真，具体而言，涉及一种车辆碰撞安全多姿态乘员保护仿真对标方法和系统。

背景技术：

1、仿真是车辆碰撞安全开发的常用手段，能够减少试验次数，节约开发成本。仿真模型需要通过调试模型参数，让仿真结果与试验结果具有一致性，仿真模型能够在一定意义上代表试验，用于优化设计，调式模型的过程一般称作为“对标”。

2、现有乘员保护对标方法存在以下缺陷：

3、1.效率低，周期长：传统方法主要依赖工程师的经验，采用人工试错的方式进行参数调整，一个模型对标需要数十次甚至上百次的迭代计算，耗时比较长。随着汽车智能化的发展，车内乘员会有多种乘坐姿态，需要对每个姿态进行仿真对标，工作量成倍增加，已无法满足车型开发周期要求。

4、2.主观性强，一致性差：对标结果高度依赖工程师经验，不同人员调参逻辑有差异，导致模型精度参差不齐，缺乏客观、可重复的对标流程。

5、3.无法处理多姿态乘员参数关联：不同姿态下参数对损伤的影响规律可能存在差异，其深层的关系尚未被系统性地挖掘和利用；车企虽已积累大量历史仿真对标数据，但目前仅依靠人工查阅、经验性借鉴，难以从历史数据中提炼内在规律，无法实现多姿态同步对标。

6、有鉴于此，提出本申请。

技术实现思路

1、本申请的目的在于提供一种车辆碰撞安全多姿态乘员保护仿真对标方法和系统，通过建立数据驱动模型，自主学习“对标参数和乘员姿态”与“仿真响应结果”的关系，将人工试错调参转变为数据驱动的快速调参，实现对乘员多姿态仿真模型的快速和精准对标。

2、为了实现上述目的，本申请采用以下技术方案：

3、第一方面，本申请提供了一种车辆碰撞安全多姿态乘员保护仿真对标方法，包括：

4、对于多种乘员姿态中的任一姿态，分别开展实车碰撞试验，采集输入边界和对标基准数据，所述对标基准数据包括：乘员损伤指标、假人动态响应和约束系统响应；

5、通过基于仿真模型的碰撞试验构建训练样本，所述训练样本包括：对标参数集、乘员姿态和仿真响应结果；

6、将所述对标参数集和乘员姿态输入到机器学习模型中，以所述仿真响应结果为标签，对所述机器学习模型进行训练；

7、采用多目标优化算法，以机器学习模型输出的预测值与对标基准数据的误差最小为目标，反向求解出对应姿态下的最优对标参数集。

8、第二方面，本申请提供了一种车辆碰撞安全多姿态乘员保护仿真对标系统，包括：

9、采集模块，用于对于多种乘员姿态中的任一姿态，分别开展实车碰撞试验，采集输入边界和对标基准数据，所述对标基准数据包括：乘员损伤指标、假人动态响应和约束系统响应；

10、构建模块，用于通过基于仿真模型的碰撞试验构建训练样本，所述训练样本包括：对标参数集、乘员姿态和仿真响应结果；

11、训练模块，用于将所述对标参数集和乘员姿态输入到机器学习模型中，以所述仿真响应结果为标签，对所述机器学习模型进行训练；

12、求解模块，用于采用多目标优化算法，以机器学习模型输出的预测值与对标基准数据的误差最小为目标，反向求解出对应姿态下的最优对标参数集。

13、本申请相较于现有技术具有以下实质性特点和显著进步：

14、1.提升了多姿态仿真对标的整体效率，机器学习模型替代了传统人工判断方法，将单姿态参数寻优过程从数周缩短到分钟级，并且一次寻优可兼顾所有姿态开展同步对标。整体对标效率提升数倍至数十倍，满足车型快速开发需求。

15、2.降低了对人工经验的依赖，提高了对标结果的客观性和一致性，因为调参过程是基于数据驱动和多目标优化算法自动完成，不受工程师经验主观性偏差影响，使对标过程更加客观、结果更加一致，解决了传统方法精度参差不齐的问题。

16、3.能够高效处理多姿态的乘员保护多参数耦合问题，能够学习并捕捉不同姿态下参数变化对损伤响应的综合影响，一次优化覆盖全部姿态模型的对标，解决了传统方法无法系统性挖掘多姿态参数内在规律的技术难题。

技术特征：

1.一种车辆碰撞安全多姿态乘员保护仿真对标方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过基于仿真模型的碰撞试验构建训练样本，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，关键对标参数包括：假人相关参数和零部件相关参数；

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述对标参数集和乘员姿态输入到机器学习模型中，以所述仿真响应结果为标签，对所述机器学习模型进行训练，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用多目标优化算法，以机器学习模型输出的预测值与对标基准数据的误差最小为目标，反向求解出对应姿态下的最优对标参数集，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，反向求解出对应姿态下的最优对标参数集之后，还包括：

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，假人相关参数包括：乘员初始状态参数和接触参数；

8.一种车辆碰撞安全多姿态乘员保护仿真对标系统，其特征在于，包括：

技术总结
本申请涉及汽车碰撞仿真技术领域，具体而言，涉及一种车辆碰撞安全多姿态乘员保护仿真对标方法和系统，该方法包括：对于多种乘员姿态中的任一姿态，分别开展实车碰撞试验，采集输入边界和对标基准数据，通过基于仿真模型的碰撞试验构建训练样本，将对标参数集和乘员姿态输入到机器学习模型中，以所述仿真响应结果为标签，对机器学习模型进行训练；采用多目标优化算法，以机器学习模型输出的预测值与对标基准数据的误差最小为目标，反向求解出对应姿态下的最优对标参数集。本申请将人工试错调参转变为数据驱动的快速调参，实现对乘员多姿态仿真模型的快速和精准对标。
技术研发人员：韩菲菲,王宇,王晓鑫,何宁,梁亚妮
受保护的技术使用者：中国汽车技术研究中心有限公司
技术研发日：
技术公布日：2026/9/4