A Study of Adult Pedestrian Head Impact Conditions and Injury Risks in Passenger Car Collisions Based on Real-World Accident Data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the current study was to study the kinematics of adult pedestrians and assess head injury risks based on real-world accidents. METHODS: A total of 43 passenger car versus pedestrian accidents, in which the pedestrian's head impacted the windscreen, were selected from accident databases for simulation study. According to real-world accident investigation, accident reconstructions were conducted using multibody system (MBS) pedestrian and car models under MADYMO environment (Strasbourg University) to calculate head impact conditions in terms of head impact velocity, head position, and head orientation. Pedestrian head impact conditions from MADYMO simulation results were then used to set the initial conditions in a simulation of a head striking a windscreen using finite element (FE) approach. RESULTS: The results showed strong correlations between vehicle impact velocity and head contact time, throw distance, and head impact velocity using a quadratic regression model. In the selected samples, the results indicated that Abbreviated Injury Scale (AIS) 2+ and AIS 3+ severe head injuries with probability of 50 percent were caused by head impact velocity at about 33 and 49 km/h, respectively. Further, the predicted head linear acceleration (head injury criterion, HIC) value, resultant angular velocity, and resultant angular acceleration for 50 percent probability of AIS 2+ and AIS 3+ head injury risk were 116 g, 825, 40 rad/s, 11,368 rad/s(2) and 162 g, 1442, 55 rad/s, 18,775 rad/s(2), respectively, and the predicted value of 50 percent probability of skull fracture was 135 g. CONCLUSIONS: The present study provides new insight into pedestrian head impact conditions in terms of velocity, angle, and impact location based on a number of real-world cases. Therefore, it may perform a critical analysis for current pedestrian head standard tests.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».