Methode zur Klassifizierung von Unfallszenarien mithilfe von FE-Gesamtfahrzeugsimulationen, Wavelettransformierten und kunstlichen neuronalen Netzen 12+

📓 Im Rahmen der Arbeit wird eine Methode zur Klassifizierung von Unfallszenarien entwickelt, wobei es sich bei den Unfällen um Pfahlkollisionen handelt. Die Klassifizierung eines Unfallszenarios erfolgt durch die Abschätzung der bevorstehenden Fahrzeuggeschwindigkeitsänderungen in Fahrzeuglängs- und Fahrzeugquerrichtung sowie der Positionsabschätzung des Pfahls. Zudem ist eine genaue Abschätzung der genannten Unfallparameter bereits 10 ms nach dem Pfahlaufprall möglich.Für eine genaue Abschätzung der Unfallparameter werden Beschleunigungs- und Gierratensignale des Fahrzeugs benötigt, die mithilfe von FE-Gesamtfahrzeugsimulationen gewonnen werden. Sowohl die Beschleunigungs- als auch die Gierratensignale erfahren im Anschluss eine Wavelettransformation. Zudem wird der Betrag der Wavelettransformierten im Zeit- und im Frequenzbereich diskretisiert. Dies ist notwendig, um wesentliche Informationen in einer geeigneten Form aus den Signalen ziehen zu können, damit diese als Eingangsparameter für künstliche neuronale Netze nutzbar sind. Mithilfe der künstlichen neuronalen Netze erfolgt die Abschätzung der wesentlichen bereits oben genannten Unfallparameter. Zudem können diese Unfallparameter nach einem erfolgreichen Training eines künstlichen neuronalen Netzes auch für unbekannte Unfallszenarien bestimmt werden, wobei die äußeren Grenzen der Trainingsmenge einzuhalten sind.Aufgrund der frühzeitigen Unfallparameterabschätzungen ist eine Anpassung der Auslösealgorithmen der Rückhaltesy...