iModel
汽车碰撞测试用例
从代码到平台，加速安全创新
iModel汽车碰撞测试数据分析平台方案
一、建设背景
在C-NCAP / C-IASI等碰撞测试过程中，需要处理高频、多源、强时序、强工程属性的复杂数据，并持续构建与调整各类评估与预测模型。
模型复杂度高
代码维护成本持续上升
需求频繁变化
标准修改周期长
人才依赖严重
高度依赖少数算法专家
审计难度大
模型过程难以直观表达
iModel平台解决方案
引入以iModel为核心的工程化建模与分析平台，在不牺牲模型先进性的前提下，大幅降低人力与变更成本。
二、平台总体架构设计
数据层
- 碰撞传感器高频时序数据
- 假人伤害数据（HIC、VC、胸部压缩等）
- 高速摄像/后处理数据
- 车辆结构、配置、工况参数
分析与建模层（iModel核心）
- 数据清洗与时序对齐
- 碰撞指标自动计算
- 特征工程与模型构建
- 多方案并行分析与对比
模型扩展层
- Python / R / MATLAB Engine（可选）
- 机器学习 / 深度学习模型
结果与管理层
- 标准化技术评估输出
- 对比分析报告
- 模型流程与版本留痕
三、iModel vs 纯 Python / MATLAB 人力成本对比
| 对比维度 | 纯 Python / MATLAB | iModel 平台 |
|---|---|---|
| 初始开发 | 高度依赖专家 | 中等，可分工协作 |
| 模型理解 | 需深入阅读代码 | 流程可视化，一目了然 |
| 需求变更 | 改代码、重新测试 | 调整节点参数即可 |
| 人员替换 | 成本高、风险大 | 知识显性化，易于交接 |
| 长期维护 | 成本线性上升 | 成本趋于稳定 |
核心结论
当模型复杂度和变更频率增加时，iModel平台的综合人力成本显著低于纯代码模式。
四、典型碰撞测试模型在iModel中的完整流程
数据接入与预处理
- 文件/数据库读取
- 时序数据重采样
- 缺失值/异常值检测
关键指标自动计算
- 数学公式模块化
- 阈值与判定规则
- 标准指标库调用
特征工程
- 数据标准化
- 时序特征构建
- 主成分分析
模型构建与训练
- 回归/分类模型
- Python节点集成
- 交叉验证
结果评估与对比
- 模型评分
- 可视化分析
- 多方案对比
结果输出与留痕
- 标准化指标表
- 模型版本存档
- 自动化报告输出
五、真实案例：基于加速度时序的 HIC 风险预测模型
业务目标
基于碰撞测试中采集的头部加速度时序数据，自动计算HIC指标，并构建风险预测模型
不同车型对比
结构方案性能评估
风险评估
不同工况下的伤害预测
风险预判
碰撞设计早期优化
iModel实现流程
数据输入
输入数据：头部三轴加速度时序数据（高频采样）、碰撞工况参数、假人类型与约束系统参数
iModel节点：File Reader / DB Reader、Time Series Reader
时序预处理与对齐
处理内容：统一采样频率、去噪与异常点处理、时间窗口切分
iModel节点：Time Series Resampling、Moving Average / Filter、Lag Column
HIC指标自动计算
实现方式：使用Math Formula节点实现HIC计算公式，将公式封装为可复用模块
平台优势：公式透明、可审计，标准变化时仅需修改节点参数
特征工程
特征类型：峰值加速度、积分特征、时间窗口统计特征
iModel节点：GroupBy、Statistics、PCA（可选）
HIC风险预测模型构建
模型类型：回归模型 / 分类模型，可集成Python（XGBoost / 深度学习）
iModel节点：Regression Learner、Python Script（高级模型）、Cross Validation
结果评估与对比分析
分析内容：不同车型/工况HIC风险对比、模型准确率与稳定性评估
iModel节点：Scorer、Line Plot / Box Plot
六、对标 MATLAB / Python 的替代路线图
协同共存（短期）
- MATLAB / Python 负责底层算法探索
- iModel 负责数据工程、流程编排与结果输出
- 建立数据接口标准
平台主导（中期）
- 成熟模型封装为 iModel 节点 / 组件
- 减少脚本分散运行
- 建立标准化分析模板
iModel 为核心（长期）
- MATLAB / Python 作为模型引擎存在
- 碰撞测试分析统一在 iModel 平台完成
- 实现全流程自动化与智能化
七、平台实施路径建议
试点验证
选择单一碰撞场景 + 单一模型进行试点验证
标准建立
建立标准指标库与模型模板库
逐步替代
逐步替代分散脚本与个人模型
统一平台
形成统一的碰撞测试分析平台
方案核心价值
iModel在中汽研的价值不在于替代代码，而在于将复杂碰撞模型"工程化、平台化、可持续化"，从而显著降低人力成本与模型演进风险。
工程化
将算法研究转化为可复用的工程组件
平台化
建立统一的分析与建模环境
可持续化
降低维护成本，支持持续优化
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