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搜索到3505篇“ 机动车事故“的相关文章

一种交叉口机动车事故风险量化评估方法: 本发明提供的一种交叉口机动车事故风险量化评估方法包括：获取交叉口影响区域内的车辆历史轨迹数据并进行预处理，获得预处理数据；从所述预处理数据中提取包括急加速与急减速在内的车辆危险驾驶行为特征数据；分别计算不同转向标签下的车...; 张建波赵祥雷方舒徐春玲朱珊孙建平

一种基于金相改变的机动车事故评估方法: 本发明公开了一种基于金相改变的机动车事故评估方法，涉及机动车事故鉴定技术领域。本发明包括：采集事故现场事故车辆事故发生部位的事故金属样品；采集事故现场环境中散落的疑似金属样品；采集事故车辆的标准金属样品；将所述事故金属样...; 童星何昌勇彭韬蒲宁杨毅张果吴光省谢孝平

一种机动车事故取样装置: 本实用新型公开了一种机动车事故取样装置，包括箱体，所述箱体的内部设有安装板，且安装板的底部表面安装有电机，所述电机的输出端贯穿安装板固定连接有螺杆，且螺杆上螺纹连接有螺纹筒，所述螺纹筒的顶端贯穿箱体的顶部表面设有支撑板。...; 邓高童星何朝明孙德林陈楠桂翊程

一种交叉口机动车事故风险量化评估方法: 本发明提供的一种交叉口机动车事故风险量化评估方法包括：获取交叉口影响区域内的车辆历史轨迹数据并进行预处理，获得预处理数据；从所述预处理数据中提取包括急加速与急减速在内的车辆危险驾驶行为特征数据；分别计算不同转向标签下的车...; 张建波赵祥雷方舒徐春玲朱珊孙建平

基于不确定度理论与遗传算法的机动车事故分析方法: 本发明公开了一种基于不确定度理论与遗传算法的机动车事故分析方法，所述方法通过数据处理分析，再现还原机动车发生事故时的场景。该方法首先通过事故现场采集到的数据建立车速预估模型，针对输入参数的不确定性进行车速不确定度评定，得...; 夏晶晶季苏阳

用于确定用于评价机动车事故状况的事故时间参数的方法: 本发明涉及一种用于确定用于评价机动车(1)的事故状况的事故时间参数的方法，其至少具有以下方法步骤：a)确定以下值中的至少两个：‑测量出的加速度的当前值，‑测量出的加速度的一次积分，或‑测量出的加速度的二次积分，和b)由在...; J·科拉特舍克

机动车事故致Hangman骨折的临床特征分析:一项基于多中心数据的回顾性研究被引量：1: 2023年; 目的:分析机动车事故所导致Hangman骨折患者的临床特征。方法:从多中心Hangman骨折数据库中(数据来源于西南医科大学附属医院、四川大学华西医院等7个医学中心)提取由于机动车事故所致Hangman骨折患者临床资料,并对患者性别、年龄、骨折类型(Levine-Edwards分型)、合并伤及治疗方式等数据进行统计分析。结果:在数据库221例患者中共筛选出符合条件的患者72例,男52例,女20例,平均年龄41岁(15~71岁),≤64岁的青壮年患者占93.1%,男女比例为2.6∶1。依据Levine-Edwards分型,不稳定骨折46例,占63.9%,其中Ⅱ、Ⅱa和Ⅲ型分别为35、7和4例;稳定骨折26例。依据枢椎环骨折解剖分型,波及一侧或双侧C2上关节突和/或椎体后壁的不典型Hangman骨折52例(其中B1、B2、C1、C2型骨折分别为20、26、4、2例);一侧或双侧峡部-椎弓根断裂为特征的典型Hangman骨折20例(A1型5例,A2型15例),不典型骨折占多数(72.2%)。共69例患者存在合并伤,发生率为95.8%,合并头面部损伤44例次,脊柱与骨盆相关损伤38例次,胸部损伤25例次,四肢骨折19例次,发生率分别为61.1%、52.8%、34.7%及26.4%。合并上述三个及以上部位的患者共26例,占比为36.1%。在治疗方式的选择方面,共43例患者选择内固定手术治疗(其中前路、后路及前后联合手术患者分别为9、33、1例),占比59.7%。结论:由机动车事故所致的Hangman骨折患者中以青壮年男性为主要受伤人群,骨折类型以不稳定、不典型骨折多见,且绝大多数存在其他部位的合并伤。大部分患者需要接受外科手术治疗,手术方式以后路固定融合术式为主。; 雷舒澳王清李广州刘浩王高举张建张浩张鹏鑫; 关键词：HANGMAN骨折多中心研究机动车事故

机动车与非机动车事故严重度多因素影响分析被引量：1: 2022年; 为探讨机动车与非机动车事故严重度的多因素影响情况,对某市的1304起真实机动车与非机动车碰撞事故数据进行研究。采用列联分析方法对事故严重度相关因素进行显著性分析,发现9类因素与事故严重度显著相关;建立C5.0决策树模型,对所提取的显著性因素进行关联性分析,根据混淆矩阵对分类进行评价并与未引入列联分析方法的分类结果进行对比;通过提取模型中的决策规则获得机动车与非机动车死亡事故多因素诱发路径。结果表明,引入列联分析避免了因掺杂对事故严重度无显著性影响的因素而引发的错误分类结果,且机动车类型是影响事故严重度的关键因素;而非机动车骑行者受教育程度、机动车与非机动车类型和时段因素是死亡事故的重要影响因素。; 柴浩男马彬李鹏辉姜文龙; 关键词：安全工程

电动自行车与机动车事故严重性影响因素分析被引量：15: 2022年; 为减少电动自行车与机动车事故造成的损失,定量剖析不同因素对事故严重程度的差异性影响至关重要。基于上虞区2018年10304起电动自行车与机动车事故,分析该类事故的严重性分布情况和时间与空间分布特性。以事故严重性为因变量,将其有序分为未受伤、轻伤及重伤事故3类,从时间、空间、道路、环境、骑行者及车型6个方面,选取17个事故严重性潜在影响因素,采用多项Logit模型、有序Logit模型、广义有序Logit模型及偏比例优势模型进行拟合度对比分析,并以最佳模型(偏比例优势模型)和边际效应,量化分析各因素对事故严重性影响的显著性与差异性。结果表明,除节日类型、车道限速、车流相交角及温度对事故严重性影响不显著外,其余13个因素都有显著影响,事故时间、光线亮度、骑者性别、骑者年龄、车辆类型及电动自行车类型违反平行线假设;对该类事故严重性影响最大的前4个因素为电动自行车类型、机动车类型、骑行者年龄与性别,其边际效应绝对值的最大值均超过61%,事故区位、道路类型及光线亮度的影响较大(20%~30%),事故时间和风力等级影响较小(10%~20%),而季节、事故位置、慢行干扰度和天气状况的影响最小(≤8%)。基于各因素的差异性影响,为交通管理部门提出了有效改善建议。; 马景峰任刚李豪杰曹奇杜建玮; 关键词：交通工程有序LOGIT模型

基于F-N曲线的非机动车事故风险分级方法优化: 2022年; 风险分级是分级管控与隐患排查双重治理体系构建的基础。以非机动车事故为研究对象,结合F-N曲线与传统风险矩阵法,以历年非机动车事故为样本绘制F-N曲线-风险矩阵分析表,通过加入社会风险接受程度,判断部分处于等级边界的风险等级,验证F-N曲线与风险矩阵法结合的合理性。结果表明,非机动车事故的风险值在2013—2018年基本保持平稳,2019年因社会对该类风险的态度变化,出现风险值的激增。风险值的计算引入社会接受程度作为参考,实现了更精准的量化,研究结果与国家统计局所呈现的数据变化趋势基本一致。; 康宇孙栋伟; 关键词：风险矩阵

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