导读:本文包含了智能安全气囊论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:智能,安全气囊,乘员,识别,分类
智能安全气囊论文文献综述
吴雨亭,谢文静,刘雪琦[1]（2014）在《智能安全气囊乘员识别/分类系统技术发展路线》一文中研究指出智能型安全气囊能够根据车内乘员的体型、位置、坐姿等信息,准确的控制安全气囊的膨胀。文章对智能型安全气囊的乘员识别/分类系统的重要专利进行分析,从而总结出乘员识别/分类系统的技术发展路线。(本文来源于《企业技术开发》期刊2014年25期）
孙勤,吴陈钏,林琼,陈哲希[2]（2014）在《安全气囊柔性制造系统关键部件智能检测单元》一文中研究指出介绍了在新型汽车安全气囊柔性制造系统中用来检测安全气囊关键零部件外观质量的专用检测单元,根据关键零部件的检测要求设计相应的检测设备和检测步骤,确保进入注塑流程的关键零部件质量合格,型号匹配,从而保证安全气囊成品的可靠性和安全性。(本文来源于《电气自动化》期刊2014年03期）
白中浩,白芳华,刘玉云,王玉龙[3]（2014）在《采用预测模式的智能安全气囊控制算法》一文中研究指出现有的汽车安全气囊易产生误触发和不触发的现象,为此,采用遗传神经网络预测模型开发了一款智能安全气囊控制器.首先在已开发的安全气囊控制器硬件系统基础上,建立并验证了目标车型的整车有限元模型以及乘员约束系统多刚体模型,通过仿真分析确定安全气囊的起爆方式以及最佳点火时刻,然后根据改进的遗传神经网络模型设计了安全气囊的智能控制算法,最后进行了台车试验验证.试验结果表明,该智能控制器可正确预测碰撞动态,并能够准确地预测起爆时刻.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2014年03期）
刘玉云[4]（2013）在《智能安全气囊控制算法关键技术研究》一文中研究指出统计表明，安全气囊与安全带配合使用可有效降低交通事故的伤亡率60%左右。安全气囊控制系统中，安全气囊控制算法至关重要，但现有的安全气囊控制算法一般是针对50百分位的成年人标准状态设计，这种点火控制算法对不使用安全带的工况及其它类型的乘员可能造成不必要的伤害。本课题采用数据融合的方法，在考虑乘员类型基础上对安全气囊点火控制算法及试验验证进行了研究。首先，根据数据融合的基本模型和算法，提出了点火控制算法的数据融合策略，设计了碰撞强度分类算法和乘员头部位移预测算法。碰撞强度分类算法采用安全带状态参数，加速度梯度及加速度时间宽度作为分类指标，利用神经网络算法进行分类；乘员头部位移预测算法中考虑了角度碰撞对乘员的影响，使用双向加速度作为乘员头部预测算法的输入参数，利用基于遗传算法的神经网络对乘员头部位移进行预测，系统根据乘员头部的位移对安全气囊进行点火控制。考虑到乘员头部位移预测法在严重碰撞条件下的不足，在严重碰撞中对安全气囊采用速度变化量算法进行点火控制，避免了采用头部位移预测算法造成的延迟点火情况的发生。其次，针对安全气囊控制器开发的初期验证需要进行大量的试验，开发了基于滑车冲击的安全气囊控制算法验证试验装置。该装置基于碰撞原理，利用摆锤冲击滑车，采用铝质圆筒吸能，模拟碰撞的加速度。对试验装置的实用性进行了验证，且使用该装置对开发的安全气囊控制器进行了初期的试验验证，为下一步安全气囊点火控制器的验证提供了基础。最后，对控制算法进行了台车试验验证。通过四组试验验证了新算法可以准确实现对不使用安全带和使用安全带两种工况下碰撞强度的分类及安全气囊的点火控制。(本文来源于《湖南大学》期刊2013-12-25）
王洪海[5]（2013）在《汽车智能式安全气囊控制技术研究》一文中研究指出随着汽车工业的发展，汽车保有量在迅速的增长，伴随而来的是汽车交通事故的大幅度增加，它已经被公认为是威胁人类安全的“第一公害”。正面碰撞事故是最常见的事故类型，对人造成的伤害往往也是最大的，因此解决正面碰撞事故对人的伤害成为一个大家关注的问题。谈到正面碰撞对乘员的保护，自然会让人联想到安全气囊。的确安全气囊在正面碰撞事故中能有效地减轻乘员在车内的二次伤害，特别是把安全气囊和安全带配合使用后大大的提升了乘员的安全性，但是普通安全气囊也存在问题：保护乘员类型有限，碰撞过程中只能对正常位置的乘员提供很好的保护，如果是非正常位置或意外起爆情况，不仅起不到保护作用还会对乘员造成额外的伤害。普通的气囊都是根据混叁型第五十百分位男性假人开发出来的，所以只是对与这种假人相近的乘员才能提供有效的保护，且这种假人在体形上也不能真实代表中国人。所以研究一种新的可以智能判断乘员类型，判断碰撞强度的安全气囊成为今后的发展趋势。现在的研究主要是集中在安全带、传统安全气囊等安全部件子系统的机械结构优化上，及它们如何配合达到保护固定乘员。本文则是从安全气囊的全面保护性出发，试图让安全气囊更加安全。使不同类型的乘员在不同的碰撞强度下都可以得到最佳保护，这种气囊称之为智能安全气囊。在国外智能安全气囊已经研究多年。在美国配备智能气囊已经成为新车上市的强制法规，但是在中国还属于法规的空白期，只有少数的研究报告，基本上没有国内气囊生产商研制出对应的产品，但智能气囊的高度自适应性，可以更加有效的保护车内乘员安全，这使气囊智能化成为将来的一个热点。此外，对快速发展的现代汽车工业而言，提升乘员安全性受制于传统气囊的技术瓶颈，所以智能气囊的开发是一个急需解决的课题。本文结合所在企业产品开发实际，针对汽车智能式安全气囊的开发开展技术研究，为实现智能气囊工程化奠定基础。论文的主要研究内容如下：1.简要介绍汽车智能式安全气囊的主要研究内容，综述智能安全气囊国内外研究现状；2.阐述智能安全气囊各相关实现系统的原理及组成方案；3.论述汽车智能式安全气囊的开发方法，法规要求，利用气囊试验、碰撞试验及CAE仿真等手段相结合，实现智能气囊的匹配与优化；4.详细地介绍智能气囊的开发流程、离位试验过程及各种验证试验。经过反复验证开发，最终开发出满足要求的智能气囊。(本文来源于《吉林大学》期刊2013-10-01）
赵永华[6]（2013）在《面向智能安全气囊的乘驾人检测理论和方法研究》一文中研究指出汽车安全气囊作为乘驾人的安全保护系统之一，其主要防止乘驾人在车辆碰撞过程中与车体内饰件发生二次碰撞，由于汽车气囊的快速膨胀常造成乘驾人的二次伤害，甚至窒息死亡等。在车辆碰撞时，智能安全气囊依据乘驾人的乘员类型、乘员坐姿等参数，实时控制气囊的展出和力度，可极大地减少二次伤害。因此，乘驾人类型和状态等参数是实现智能安全气囊的核心。为实现乘驾人的类型与状态检测，本文系统研究了面向智能安全气囊的乘驾人检测系统构建方法，开发了车载的多传感器融合的硬件开发平台，建立了乘驾人融合分类决策和跟踪方法体系。具体研究工作如下：1、构建了面向智能安全气囊的乘驾人检测系统与开发平台。针对乘驾人检测系统的特点，利用视频与座椅压力传感器，依托TMS320DM642数字信号处理器（DSP），构建了基于DSP的车载乘驾人检测系统平台；结合视频与座椅压力传感器的融合判决，建立了基于多传感器融合的乘驾人检测软件系统框架体系。针对目前缺乏开放的乘驾人相关测试视频序列，利用乘驾人检测硬件平台采集了大量不同光照、状态环境的乘驾人视频序列数据。为乘驾人检测提供了基础的软硬件支持和基础数据源。2、提出了基于梯度方向的结构相似性图像质量评价方法针对乘驾人检测图像模糊、图像亮度不均等图像质量下降和虚假运动图像区域，引起后期识别处理困难的问题，根据梯度方向受光照强度影响较小的特点和人眼视觉结构相似性特性，本文提出了基于梯度方向的结构相似性图像质量评价方法，其利用参考图像局部参考区域，建立了梯度方向的结构特征表达，构建了亮度、对比度和结构相似性的综合图像质量评价方法，实现乘驾人图像质量优劣的评价。3、建立了乘驾人图像的Contourlet变换降噪处理与光照估计图像均衡化增强方法图像的噪声和光照是制约乘驾人图像质量的重要因素之一。为克服该方面的影响，根据Contourlet变换可实现任意尺度上任意方向的多尺度分解，较好地保留图像的轮廓和方向性纹理信息，弥补小波变换的不足的特点以及不均匀光照反射模型，本文建立了Contourlet变换的乘驾人图像降噪处理与光强估计的图像均衡化增强方法，该方法利用Contourlet变换，获取乘驾人图像分解后的Contourlet系数，采用系数阈值抑制和阈值函数处理，抑制图像高频区域的Contourlet系数，结合Contourlet逆变换重建乘驾人图像，实现了乘驾人图像的降噪处理；然后抑制图像傅里叶变换的直流分量，降低图像光强的影响，通过光亮强度的线性拉伸，将图像光照强度映射到[0,255]的亮度空间，最后采用子块部分重迭的局部直方图均衡化方法增强图像局部区域，改善图像亮度分布和均衡化乘驾人图像，增加图像细节的对比度，实现了乘驾人图像增强的处理。4、提出了基于梯度方向直方图相关的乘驾人区域估计算法乘驾人区域估计一方面可降低图像检测搜索范围，提供检测速度；另一方面可抑制非乘驾人区域的图像边缘或其他特征的干扰，提高算法的检测精度。目前常用方法如背景差分等难以获取乘驾人区域。基于此，本文利用乘驾人图像序列和无乘驾人的背景参考图像之间具有较好的空间结构相互性特点，构建了局部方向直方图的局部区域特征表达和余弦定理的局部区域相关性度量分类方法，通过图像局部区域映射关系表的创建和局部区域映射表的区域分裂与归并以及孤立节点和较小局部块去除，实现了乘驾人区域估计，该方法具有光照、噪声、对比度等不敏感性，可满足乘驾人检测区域的估计需要。5、提出了多传感器源融合的乘驾人分类方法成人、儿童、空乘等乘驾人类型与状态是汽车安全气囊是否展出的重要依据。乘驾人类型与姿态的各异性、座椅异物的放置、阳光照射等因素的影响增加了单一检测器对乘驾人类型与状态检测的困难。针对上述问题，本文构建了视频传感器与压力传感器融合的多传感器融合决策识别方法，设计了多传感器融合策略，确定了设备层和决策层的融合策略；构建了乘驾人HOG与SVM结合的窗口分类器框架体系，建立了多尺度的乘驾人窗口分类融合定位方法，实现了乘驾人的视频检测方法；根据压力传感器的压力信息，建立了乘驾人空乘状态判决方法；根据视频与压力传感器的决策层融合策略，建立了多传感器融合决策分类方法，实现了空乘、成人、儿童的分类。6、提出了基于半监督学习的乘驾人跟踪与交互式多模的运动估计方法乘驾人的跟踪和运动预测可提供乘驾人状态的预测，为安全气囊的事先决策和快速反应提供依据。然而，由于跟踪过程乘驾人外部特征受光照、阴影、手势等影响而改变以及乘驾人运动的多模态性，增加了乘驾人跟踪和运动估计的困难。针对上述问题，本文建立了半监督在线学习的特征更新与交互式多模的乘驾人跟踪与运动估计方法，该方法采用采用先检测后跟踪思想，首先在adaboost框架下获取乘驾人离线状态下的乘驾人特征选择的强弱分类器，结合当前静态乘驾人分类窗口确定的乘驾人区域和周围背景部分所确定的正负样本，实现乘驾人特征的在线更新选择，获取乘驾人分类的先验分类器；根据先验知识分类器检测乘驾人，Mean shift核函数估计乘驾人分类度量的相似性空间分布，获取其最大性度量作为乘驾人跟踪区域；根据乘驾人离线强弱分类器和权值分布，结合当前跟踪乘驾人区域的伪标注情况在线更新乘驾人特征选择，实现了乘驾人的半监督在线跟踪算法；最后利用IMM框架和多个模式的Kalman滤波器，通过输入交互、模型滤波、概率更新和组合估计，实现了多模式的乘驾人运动估计方法。该方法满足了乘驾人跟踪过程外观特征变化的特征在线更新和乘驾人运动多模特性的跟踪和运动估计，限制了online Boosting的漂移现象。实验过程对不同乘驾人类型、光照、状态等视频序列测试，测试结果表明本文算法具有良好的性能，可满足乘驾人检测的基本性能要求，可为相关研究提供方法与理论依据和参考。(本文来源于《吉林大学》期刊2013-06-01）
王玉龙,白中浩,刘曜,周雪桂[7]（2012）在《基于乘员类型特征识别的智能安全气囊控制系统》一文中研究指出为降低碰撞事故中安全气囊误起爆对乘员造成伤害,利用乘员特征图像识别,开发了针对不同乘员类型的智能安全气囊控制系统。该系统采用图像传感技术、融合多通道外部传感信息,识别乘员类型;依据划定的婴儿、儿童、5百分位成年女性、50百分位成年男性、95百分位成年男性等5种乘员类型,将安全气囊的泄气孔直径、起爆时刻、质量流量、拉带长度等参数调整到最优设计状态;从而在碰撞事故中对不同乘员类型均起到较好的保护效果。试验结果表明:该系统可跟踪车辆运行环境,自动地输出正确参数调整和点火控制信号。(本文来源于《汽车安全与节能学报》期刊2012年03期）
曹杰帅,王白侠[8]（2012）在《基于单片机技术的智能车载安全气囊释放装置》一文中研究指出基于单片机技术的智能车载安全气囊释放装置,该装置能够实现汽车在倾斜侧翻,坠落山下或者桥下时,及时释放安全气囊,从而保障车内人员的人生安全,减少人员伤亡。(本文来源于《湖南农机》期刊2012年05期）
梁阿南[9]（2011）在《某乘用车智能安全气囊匹配研究》一文中研究指出本文将针对汽车被动安全约束系统进行研究。由于其可对汽车在发生碰撞等意外事故中对乘员起到保护作用,所以更是该系统的重中之重。随着哈飞公司针对美国市场的某乘用车进入开发的实质性阶段,为了满足该目标市场汽车安全性能方面的要求,某乘用车需进行被动安全约束系统的全新开发工作。本文正是在对美国现行正面碰撞法规的研究和理解的基础上,对智能安全气囊满足目标、构成、试验矩阵、碰撞模拟等方面进行了系统的研究本文根据某乘用车为满足美国正碰法规,总结出适用的匹配开发的方法。运用了开发流程、开发试验矩阵等手段,并采用模拟软件分析,从而大大缩短智能安全气囊的开发周期,节约了开发成本。CAD技术与实车验证结合,可以有效验证实车试验的结果,并为安全气囊的优化和性能提高提供了理论基础。主要研究内容如下：介绍了汽车智能安全气囊的技术以及汽车安全气囊的国内外发展现状,安全气囊的发展趋势,论文研究的目的和意义。本文就某乘用车智能安全气囊系统在实际开发工作中的匹配进行深一步的探讨,深入研究美国碰撞法规及中国的碰撞法规。建立了某乘用车的整车及智能安全系统数学模型。提出了适用出口美国的智能安全气囊的开发流程及试验车的开发矩阵。进行计算机模拟仿真,将仿真分析结果与实车碰撞试验数据进行了比较,验证了仿真分析过程的有效性,并对系统进行优化,为某乘用车的出口提供保证。论文的研究结果对汽车智能安全气囊的设计具有一定的参考价值。(本文来源于《吉林大学》期刊2011-09-01）
刘苹,王仲民,吴鸣,赵长青[10]（2011）在《汽车安全气囊智能螺母拧紧设备研制》一文中研究指出设计了一种新型的自动拧紧螺母生产设备—汽车安全气囊智能拧紧机。阐述了该设备的工作原理、结构设计及控制系统。该设备能自动高效地完成汽车安全气囊装配螺母拧紧工作,改变了目前汽车安全气囊生产行业成品装配工序手工操作伺服拧紧扳手的生产现状,降低了工人的劳动强度,提高了生产率,保证了产品质量。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2011年08期）
智能安全气囊论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
介绍了在新型汽车安全气囊柔性制造系统中用来检测安全气囊关键零部件外观质量的专用检测单元,根据关键零部件的检测要求设计相应的检测设备和检测步骤,确保进入注塑流程的关键零部件质量合格,型号匹配,从而保证安全气囊成品的可靠性和安全性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
智能安全气囊论文参考文献
[1].吴雨亭,谢文静,刘雪琦.智能安全气囊乘员识别/分类系统技术发展路线[J].企业技术开发.2014
[2].孙勤,吴陈钏,林琼,陈哲希.安全气囊柔性制造系统关键部件智能检测单元[J].电气自动化.2014
[3].白中浩,白芳华,刘玉云,王玉龙.采用预测模式的智能安全气囊控制算法[J].华南理工大学学报(自然科学版).2014
[4].刘玉云.智能安全气囊控制算法关键技术研究[D].湖南大学.2013
[5].王洪海.汽车智能式安全气囊控制技术研究[D].吉林大学.2013
[6].赵永华.面向智能安全气囊的乘驾人检测理论和方法研究[D].吉林大学.2013
[7].王玉龙,白中浩,刘曜,周雪桂.基于乘员类型特征识别的智能安全气囊控制系统[J].汽车安全与节能学报.2012
[8].曹杰帅,王白侠.基于单片机技术的智能车载安全气囊释放装置[J].湖南农机.2012
[9].梁阿南.某乘用车智能安全气囊匹配研究[D].吉林大学.2011
[10].刘苹,王仲民,吴鸣,赵长青.汽车安全气囊智能螺母拧紧设备研制[J].机械设计与制造.2011