买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司申请的专利基于AI模型的乘员保护约束系统方案智慧选型方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120046517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510525332.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于AI模型的乘员保护约束系统方案智慧选型方法及系统是由韩菲菲;胡帛涛;侯延军;郑光洁;王德;何宁;侯少晗;赵光磊;崔东;王宇;王建海;刘宏宇;栗国;李君杰;王瀚枫;任毅行;车云龙;孙振东;王晓鑫;段海彤;周博雅设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI模型的乘员保护约束系统方案智慧选型方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于AI模型的乘员保护约束系统方案智慧选型方法及系统，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取多种模态的乘员保护约束系统数据；将试验数据、仿真模型数据和专家经验数据整合为多模态输入数据集；利用与多种不同模态相对应的特征提取模型对多模态输入数据集进行特征提取，获取多模态输入数据集的多模态特征数据；利用多模态特征数据对多个不同选型目标的预测模型进行训练，为车辆设计输出车辆乘员保护约束系统参考选型方案，根据专家经验数据从多个车辆乘员保护约束系统参考选型方案中得到满足设计要求的最优约束系统选型方案；基于最优约束系统选型方案相对应的仿真试验结果以及专家经验数据对选型模型进行更新。

本发明授权基于AI模型的乘员保护约束系统方案智慧选型方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI模型的乘员保护约束系统方案智慧选型方法，其特征在于，所述基于AI模型的乘员保护约束系统方案智慧选型方法包括： 获取多种模态的乘员保护约束系统数据，所述乘员保护约束系统数据至少包括：试验数据、仿真模型数据和专家经验数据； 将所述试验数据、仿真模型数据和专家经验数据整合为多模态输入数据集； 利用与多种不同模态相对应的特征提取模型对所述多模态输入数据集进行特征提取，获取所述多模态输入数据集的多模态特征数据； 在利用所述多模态特征数据对多个不同选型目标的预测模型进行训练的过程中，为车辆设计输出车辆乘员保护约束系统参考选型方案，并根据所述专家经验数据从多个所述车辆乘员保护约束系统参考选型方案中得到满足设计要求的最优约束系统选型方案； 基于所述最优约束系统选型方案相对应的仿真试验结果以及专家经验数据对所述预测模型进行更新； 其中，所述在利用所述多模态特征数据对多个不同选型目标的预测模型进行训练的过程中，为车辆设计输出车辆乘员保护约束系统参考选型方案，并根据所述专家经验数据从多个所述车辆乘员保护约束系统参考选型方案中得到满足设计要求的最优约束系统选型方案的步骤，包括： 根据乘员类型确定选型目标，所述乘员类型至少包括：主驾、副驾、后排乘员、儿童； 在选定的选型目标下，以工况为标准，分别整理独立数据集；其中，输入特征包括碰撞脉冲特征、约束系统参数特征，输出特征包括分类目标量和回归目标量，所述回归目标量至少包括：头部伤害、颈部力、胸压位移、得分； 基于代表各工况的独立数据集，利用回归和分类预测算法对所述多模态特征数据进行多个目标量的乘员保护伤害预测任务训练；其中，每条所述输入特征即为一个约束系统选型方案，所述分类目标量和所述回归目标量作为筛选约束系统选型方案的依据，以供车辆乘员保护约束系统方案参考选型； 利用自然语言处理模型，结合所述车辆乘员保护约束系统参考选型方案与专家经验数据特征参数进行训练，以对约束系统参考选型方案决策分析，输出满足约束系统得分和设计要求的最优约束系统选型方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司，其通讯地址为：300457 天津市滨海新区经济技术开发区新城西路52号金融街西区6号楼402-4单元；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。