基于自动化仿真与NSGA-Ⅱ算法的动力两轮车事故智能化重建方法研究

基于试错法调节参数的事故重建过程高度依赖分析人员的经验和直觉，其效率低下且难以保证重建结果的精度。提出一种结合自动化仿真与多目标优化理论的动力两轮车事故智能化重建方法。基于ISIGHT多学科优化平台建立多刚体模型自动化运行框架；采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对5个位置目标进行优化，选取12个初始碰撞参数作为设计变量，头-车碰撞位置和横向运动方向作为约束条件；通过2例动力两轮车事故重建验证方法的有效性。结果表明，24 h完成了480次仿真并找到最优解，平均重建目标误差低于5%，最大重建误差为12.4%。目标函数寻优过程、函数收敛趋势、仿真结果与事故事实的对比(如参与方停止位置、损伤情况、碰撞速度、碰撞后运动过程等)均表明了该方法的有效性。动力两轮车事故智能化重建方法实现了自动化参数调整、仿真运行、结果处理，显著提高了重建效率且保证了结果精度。结合自动化仿真与多目标优化的方法可广泛用于其他类型事故的重建。