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工程院：SafetyAI安全性能智能預測系統(tǒng)，引領汽車安全技術革新
隨著AI技術的突破性發(fā)展和汽車市場快速迭代、開發(fā)周期持續(xù)壓縮的競爭態(tài)勢，傳統(tǒng)研發(fā)模式在汽車安全領域凸顯出明顯短板，尤其是依賴人工的CAE仿真技術，因周期冗長難以匹配快速變化的復雜需求。通過AI技術優(yōu)化安全開發(fā)流程、提升仿真效率與精度，已成為加速產(chǎn)品迭代、強化市場核心競爭力的必然選擇。
圖 人工智能助力傳統(tǒng)汽車車型研發(fā)
中汽中心工程院安全開發(fā)部創(chuàng)新融合AI技術與傳統(tǒng)被動安全開發(fā)模式，依托多年技術積淀與大量車型研發(fā)數(shù)據(jù)，開發(fā)了基于深度學習算法的SafetyAI系統(tǒng)安全性能智能預測系統(tǒng)V1.0（以下簡稱SafetyAI系統(tǒng)V1.0）。
SafetyAI系統(tǒng)聚焦行人保護、乘員保護及兒童保護三大安全性能開發(fā)核心領域，通過構建訓練數(shù)據(jù)集、預測算法研究與模型訓練優(yōu)化三步技術路徑實現(xiàn)創(chuàng)新應用，形成基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的損傷預測與方案優(yōu)化智能決策能力，對比傳統(tǒng)CAE仿真分析，耗時從傳統(tǒng)小時級壓縮至秒級，智能預測技術可輔助傳統(tǒng)CAE研發(fā)，大幅提升研發(fā)效率。
圖 SafetyAI安全性能智能預測系統(tǒng)
在行人保護預測場景中，SafetyAI系統(tǒng)V1.0通過整合歷史多款車型開發(fā)數(shù)據(jù)構建了高精度頭部損傷基礎數(shù)據(jù)庫，并基于CAE三維模型空間結(jié)構、造型與材料屬性等多模態(tài)特征融合算法，經(jīng)持續(xù)迭代訓練與參數(shù)優(yōu)化形成智能預測模型。
該模型能夠較為精準的預測頭部碰撞點HIC值，在全新車型驗證中，頭部損傷預測平均精度超過80%。SafetyAI系統(tǒng)V1.0可同步生成可視化三維得分云圖與優(yōu)化分析結(jié)果，提供研發(fā)決策支持。
圖 SafetyAI系統(tǒng)預測結(jié)果三維圖
圖 SafetyAI系統(tǒng)優(yōu)化分析
下一步，研發(fā)團隊將重點擴充行人保護預測場景頭部損傷數(shù)據(jù)庫規(guī)模，超參數(shù)優(yōu)化以提升預測精度，并開發(fā)面向CAD模型的目標評估與性能預測功能，實現(xiàn)支持多數(shù)據(jù)輸入、造型設計、損傷預測及優(yōu)化決策的閉環(huán)。同時持續(xù)推進技術體系向多場景延伸，開放乘員保護損傷預測與兒童座椅選型預測兩大場景。在乘員保護研究方面，構建頭頸胸復合損傷多目標智能預測模型，實現(xiàn)損傷快速精準評估預測；在兒童保護研究方面，依托標準化的測試場景構建智能選型模型，實現(xiàn)損傷預測與兒童座椅快速選型。
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