AICrash行人保护模块是戴西基于人工智能算法和行人保护法规开发出来的快速行人保护评价的解决方案。
通过机器学习的算法优化和大数据模型的训练，可以得到更加快速、便捷和可靠的分析手段。
通过对模型特征数据的提取，建立有效的预测模型。预测车辆发罩在研发阶段各个位置的HIC的数值。
VPG中具有流程化AI行保定义界面，整合前处理、提交AI预测、预测结果可视化界面。
模块定位：颠覆传统碰撞仿真流程
AICrash行人保护模块深度集成于戴西软件CAxWorks.VPG车辆工程仿真软件，通过应用机器学习算法重构行人安全分析逻辑，提供高效便捷的行人保护分析解决方案：
AICrash行人保护分析流程：四阶智能分析闭环
一智能模型准备
在CAxWorks.VPG平台中自动处理几何清理、网格划分、材料赋值，生成标准化的有限元模型。
二发罩空间特征智能提取
提取发罩曲率分布、厚度梯度、加强筋拓扑等300+空间参数（如图示特征热力图），构建结构化数据库。
AICrash 模型预处理示意图
三基于CNN机器学习模型开发
**算法架构：**采用卷积神经网络（CNN） 建立特征参数与HIC值的非线性映射模型；
**训练验证：**基于10万+历史碰撞数据训练，预测误差稳定在±5%以内（实测对标LS-DYNA结果）。
四可视化决策支持
一键生成发罩HIC分布云图，自动标记超标区域（如边缘弱区），输出结构强化建议。
平台赋能：VPG中的流程化AI工具体系
通过三大集成界面实现无缝操作
一前处理定义
一键导入车型CAD，自动识别发罩区域；
二AI预测提交
选择特征参数后，10分钟内生成全车发罩HIC分布云图；
三结果可视化
标记超标区域，输出优化建议（如增加发罩支撑结构）。
前瞻价值：机器学习如何重塑行人保护研发
通过三大集成界面实现无缝操作
AICrash的技术突破为行业带来三重范式升级：
▶ 研发效率跃迁
将物理规律学习转化为数据驱动模型，规避重复仿真计算，效率提升50倍以上。
▶知识沉淀进化
特征数据库持续积累，模型通过增量学习自动优化，形成企业专属"碰撞知识图谱"。
▶ 场景扩展潜能
多部件扩展：当前聚焦发罩HIC预测，未来可延伸至下肢碰撞、行人运动轨迹模拟；
实时安全评估：结合数字孪生，实现新车概念阶段的实时合规性预判；
自适应模型：开发动态学习框架，自动适配新型材料（如碳纤维）与结构拓扑。