裴元津:中国汽车行人保护研究工作组数据分析系统的特色和功能

文章来源:AI《汽车制造业》 发布时间:2017-12-22
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“2017汽车行人保护国际研讨会”于2017年12月21日天津召开,国家轿车质量监督检验中心零部件试验研究部工程师裴元津发表演讲:中国汽车行人保护研究工作组数据分析系统的特色和功能。

“2017汽车行人保护国际研讨会”于2017年12月21日天津召开,国家轿车质量监督检验中心零部件试验研究部工程师裴元津发表演讲:中国汽车行人保护研究工作组数据分析系统的特色和功能。

国家轿车质量监督检验中心零部件试验研究部工程师裴元津

现场实录:

各位领导、各位专家大家好,很荣幸在这里为大家介绍一下中国汽车行人保护研究工作组数据分析系统的特色和功能。

接下来将从总览、实用功能、统计分析这三个方面逐一为大家展开,首先第一部分总览是对系统的总体情况的介绍,两年内完成30款车型试验项目和数据采集工作,建立了包含车辆关键结构特征参数、具有查找、算分和分析能力的数据库,采用超过300+360+120+120的试验数据。涵盖欧美、日韩、自主品牌的结构性参数和结构信息,花费实验总时长超过1920个小时。这个系统主要概括为四点,首要就是安全性,因为数据提供一系列解决方案,确保车型保证企业的保密要求得到满足,第二是一个多样性,在使用过程中,系统可以安全级别、车型、多维度进行交叉统计和对比,第三个特性是实用性,可以依据得分较高的车型进行对标的工作,最后便捷性,数据库拥有许多简单方面的小工具,接下来给大家一一做详细的介绍。

数据库整体的架构主要分为三个部分,最后一个报告系统是接下来开发,第一部分是我的实验,企业可以在这里察看自己相关实验的情况,第二个是全体实验,全体实验可以是系统其他进行对比分析,第三个部分是统计分析,可以从多个角度对于企业中进行梳理。后续三个部分进行梳理,实验报告、统计报告,开发报告。

第二部分功能介绍,首先是算分的功能,在数据库已经可以达到一个完全的自动化,只要上传预测结果和实验报告就可以得到修整系数,囊括了重点和难点,包括可接受范围的判断,默认得分区域的判断,还有蓝色实验区域的界定,这些都是非常容易出现错误的地方。

腿型实验是相对简单一点,只要上传结果先对称最后再替换的原则进行替换,系统可以根据网格点的得分,可以按照各种颜色,可以为企业提供直观展现有待提高的功能,在算分过程当中,我们发现人工计算存在很多问题,数据保留位数不明确,计算错误等,这些都会影响数据算分精确的程度,所以我们这里需要可能多个人进行多个计算比对,数据系统的算分功能是对照超过50款车型的得分结果,从细分方面排除很多错误,可以达到真正百分之百的错误,后续我们也会给企业带来一个接口,帮助企业完成算分的功能。

紫色柱状图代表企业自己选择的对标车型的情况,三个折线图代表不同位置的数据库中得分最高,带有最低分的情况,这个方便用户找到目标车,并连接出相关的参数和信息。头型的得分反对器功能,如果假如说工程师想在翼子板还有铰链位置上进行优化,可以在附近网格点进行分数提升,所以得到了右图红色线框中有一些颜色的提升,这样就可以得到变化前后的比较,有助于企业快速了解得分的收益,也为后续报告出具了帮助。

最后给大家介绍智能诊断的功能,通过得分的综合判断,会自动选择修正意见,如果用户采纳了意见,就像左图显示的横向都有一个网格点,根据我们的统计到正负七的位置,通过优化策源线网格就删掉了,并且还可以向刚才上一张图一样,直接出一个得分的对比。

然后诊断库是一个不断扩充的过程,随着车辆增多,系统判断能力也越来越准确,选择的诊断意见也会越来越多,下面给大家说一下统计分析方面的内容,包括得分分布还有一个排名情况,还有损伤的分布。

得分分布主要帮助用户更好了解其他企业的发展情况,可以看到左侧是一个整体成绩的罗列,右侧是对转化成星级评价的分布,数据库当中还没有达到五星+的车型出现,而四星、五星量大概都占到30%左右。这个分合资品牌和自主品牌的分布。

柔性腿的分布情况,可以看到系统有超过80%的车型都已经达到接近满分的情况。这个是以中大型SUV为例,限定范围就是在中大型SUV之中,可以达到总分的排名,还可以达到柔性腿的排名,这样可以帮助企业制订开发的目标。

最后给大家介绍头型损伤分布的统计,左图是系统统计出来所有试验过HIZ,平均值的分布图,这个特色在于可以通过调整HIZ途径区域,看到右图是把区间划分到0-722区间,也可以为开发提供一些启示。

柔性腿损伤分布很容易看到L1和L3位置损伤会多于其他的部位,右图根据找到L1损伤部位情况进行罗列,可以帮助企业快速找到对标的车型,最后还有一些其他的东西。

如果企业想了解主动机罩的情况,我们数据库也是有一两款车型点报的情况,包括后续展开与不展开比对都是有一些设计的,最后希望大家多提宝贵意见,壮大数据分析,为更多企业提供帮助,谢谢!

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