Understanding Head Injury Risks during Car-to-Pedestrian Collisions Using Realistic Vehicle and Detailed Human Body Models
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) is the leading cause of death and long-term disability in road traffic accidents (RTAs). Researchers have examined the effect of vehicle front shape and pedestrian body size on the risk of pedestrian head injury. On the other hand, the relationship between vehicle front shape parameters and pedestrian TBI risks involving a diverse population with varying body sizes has yet to be investigated. Thus, the purpose of this study was to comprehensively study the effect of vehicle front shape parameters and various pedestrian bodies ranging from 95th percentile male (AM95) to 6 years old (YO) child on the dynamic response of the head and the risk of TBIs during primary (vehicle) impact. At three different collision speeds (30, 40, and 50 km/h), a total of 36 car-to-pedestrian collisions (CPCs) were reconstructed using three different vehicle types (Subcompact passenger sedan, mid-sedan, and sports utility vehicle (SUV)) and four distinct THUMS pedestrian finite element (FE) models (AM50, AM95, AF05, and 6YO). We assessed skull stress and brain strains besides head linear and rotational kinematics. Our findings indicate that vehicle shape parameters especially bonnet leading edge height (BLEH), when being divided by the height of the Center of Gravity of the human body, correlated positively to head kinematics. The data from this study using realistic vehicle structures and detailed human body models showed that smaller BLEH/CG ratios reduced head injury criteria (HIC) and brain injury criteria (BrIC) values for the car center to mid-stance walking pedestrian impacts but with low-to-moderate R squared values between 0.2 to 0.5. Smaller BLEH/CG reduced head lateral bending velocities with R squared values of 0.57 to 0.63 for all impact velocities, and reduced HIC with R squared value of 0.62 for 50 km/h cases. In the future, simulations with realistic car structures and detailed human body models will be further used to simulate impacts at different locations and with various body shapes/postures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».