中国汽车工程研究院股份有限公司何恩泽获国家专利权
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龙图腾网获悉中国汽车工程研究院股份有限公司申请的专利一种基于简化模型深度学习算法的假人伤害评估方法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：CN119830674B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510086627.1，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于简化模型深度学习算法的假人伤害评估方法是由何恩泽;王国杰;靳云飞;李尚书;史爱民设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于简化模型深度学习算法的假人伤害评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及汽车安全评估技术领域，具体涉及一种基于简化模型深度学习算法的假人伤害评估方法。包括：构建一维简化模型的数据库，包括：采集车体速度‑时间曲线数据，采用标定后的一维简化模型代替整车模型进行车体速度‑时间曲线数据采样；基于标定好的一维简化模型，通过离散主传力路径载荷分布，生成车体速度‑时间曲线样本集；代入约束系统CAE模型进行有限元分析，提取假人各部位的伤害曲线数据，并将提取得到的假人伤害曲线数据整理成数据库形式；采用CNN‑LSTM架构搭建深度学习模型，设置模型各层参数和连接关系；用于预测假人伤害曲线；进行CNN‑LSTM预测模型的训练。该技术方案能提高假人伤害曲线预测的效率和准确性。
本发明授权一种基于简化模型深度学习算法的假人伤害评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于简化模型深度学习算法的假人伤害评估方法，其特征在于：包括： 构建一维简化模型的数据库，所述一维简化模型包括多个一维弹簧单元，每个一维单元代表车辆的一个主要传力路径或部件，通过设定每个一维单元的力学特性模拟整车在碰撞过程中的动态响应，包括： 采集车体速度-时间曲线数据，采用标定后的一维简化模型代替整车模型进行车体速度-时间曲线数据采样；基于标定好的一维简化模型，通过离散主传力路径载荷分布，生成用于约束系统CAE分析输入的车体速度-时间曲线样本集； 将生成的车体速度-时间曲线样本集代入约束系统CAE模型进行有限元分析，提取假人各部位的伤害曲线数据，并将提取得到的假人伤害曲线数据整理成数据库形式； 采用CNN-LSTM架构搭建深度学习模型，设置模型各层参数和连接关系；用于预测假人伤害曲线； 进行CNN-LSTM预测模型的训练。
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