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临撞下驾驶员本能性反应及其对下肢碰撞安全性的影响研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-32页
    1.1 课题的提出第12-15页
    1.2 研究背景与意义第15-17页
    1.3 本能性反应及其影响相关研究现状第17-29页
        1.3.1 考虑肌电信号的本能性反应第17-19页
        1.3.2 驾驶员反应时间特性第19-21页
        1.3.3 驾驶员反应姿态特性及其对损伤的影响第21-24页
        1.3.4 驾驶员骨骼肌肉特性及其对损伤的影响第24-27页
        1.3.5 驾驶员行为对安全气囊设计的影响第27-29页
    1.4 本文研究内容第29-32页
第2章 临撞下驾驶员本能性反应特性实验研究第32-54页
    2.1 引言第32-33页
    2.2 驾驶员本能性反应第33-34页
    2.3 驾驶员本能性反应特性实验第34-40页
        2.3.1 受试人员第34-35页
        2.3.2 实验场景第35-36页
        2.3.3 实验设备第36-37页
        2.3.4 肌肉的选取第37-39页
        2.3.5 实验流程第39页
        2.3.6 数据采集与初步处理第39-40页
    2.4 肌电信号特性分析第40-52页
        2.4.1 肌电信号理论基础第40-41页
        2.4.2 基于本能性反应的肌电信号特征选取第41-45页
        2.4.3 基于CIU算法的肌电信号处理第45-52页
    2.5 本章小结第52-54页
第3章 驾驶员本能性反应时间与姿态特性机理研究第54-78页
    3.1 引言第54-55页
    3.2 驾驶员本能性反应时间特性研究第55-69页
        3.2.1 本能性反应时间历程划分第56页
        3.2.2 本能性反应时间统计分析第56-57页
        3.2.3 反应时间特性受不同因素的影响分析第57-69页
    3.3 驾驶员本能性反应姿态特性研究第69-75页
        3.3.1 碰撞发生概率分布第69页
        3.3.2 下肢本能性反应姿态划分第69-72页
        3.3.3 基于广义线性模型的下肢反应姿态识别第72-75页
    3.4 本章小结第75-78页
第4章 碰撞发生时驾驶员下肢损伤及其本能性骨肌特性分析第78-110页
    4.1 引言第78-80页
    4.2 骨肌特性理论第80-82页
    4.3 考虑本能性骨肌特性的碰撞损伤分析第82-93页
        4.3.1 典型工况下驾驶员本能性骨肌特性分析第82-83页
        4.3.2 碰撞仿真环境第83-86页
        4.3.3 基于骨肌特性的人体模型及预加载第86-90页
        4.3.4 考虑本能性骨肌特性的碰撞损伤分析第90-93页
    4.4 考虑本能性姿态特性的碰撞损伤分析第93-97页
        4.4.1 典型工况下驾驶员姿态特性第93页
        4.4.2 碰撞仿真环境第93-94页
        4.4.3 考虑本能性姿态特性的碰撞损伤分析第94-97页
    4.5 碰撞发生时驾驶员本能性骨肌特性分析第97-107页
        4.5.1 本能性骨肌特性概述第97-98页
        4.5.2 本能性骨肌特性统计分析第98页
        4.5.3 骨肌特性受不同因素的影响第98-107页
    4.6 本章小结第107-110页
第5章 驾驶员本能性反应对下肢防护系统设计的影响研究第110-136页
    5.1 引言第110-111页
    5.2 综合考虑驾驶员本能性反应的碰撞损伤研究第111-118页
        5.2.1 驾驶员本能性反应统计分析第111-113页
        5.2.2 碰撞仿真环境第113-114页
        5.2.3 综合考虑驾驶员本能性反应的碰撞损伤分析第114-118页
    5.3 考虑驾驶员本能性反应的膝部安全气囊多目标优化设计第118-130页
        5.3.1 膝部安全气囊关键参数选取第118-122页
        5.3.2 基于响应面法与遗传算法的关键参数多目标优化设计第122-127页
        5.3.3 驾驶员本能性反应对膝部安全气囊设计的影响第127-130页
    5.4 基于极限学习机的膝部安全气囊关键参数预测第130-134页
        5.4.1 极限学习机理论第130-132页
        5.4.2 基于极限学习机的膝部安全气囊关键参数预测模型第132-134页
    5.5 本章小结第134-136页
第6章 总结与展望第136-140页
    6.1 全文总结第136-137页
    6.2 创新成果第137-138页
    6.3 研究展望第138-140页
参考文献第140-156页
作者简介及攻读博士期间所取得的科研成果第156-158页
致谢第158页

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