汽车安全研发领域，行人保护仿真是必不可少的一环，却长期面临"算得慢、改得烦、测得多"的痛点。传统的有限元分析需要工程师手动划分网格、反复调整边界条件，一个头型 HIC 值的评估往往耗费数小时甚至数天。
如何让车辆的行人保护仿真计算"又快又准"？戴西 CAxWorks.VPG 给出了答案------AI Crash 智能行人保护模块，用人工智能技术为车辆工程仿真提供新解法。
PART/1
从"经验驱动"到"数据驱动"
该模块的核心创新在于将卷积神经网络（CNN） 引入行人保护分析流程。系统首先自动提取发罩空间特征，完成预处理并构建发罩空间特征数据库。基于这一数据库，AI 模型能够快速学习头型碰撞响应与结构参数之间的复杂映射关系，从而直接预测头型的 HIC 值。整个流程无需大量重复计算，显著缩短分析周期。
相比传统方法，AI 预测模型具备两大突破：一是特征自动化 ------不再依赖人工提取几何特征，减少人为误差；二是预测实时化------模型训练完成后，新方案可在秒级内获得 HIC 预测结果，为多轮优化迭代提供了可能。
汽车安全研发领域，行人保护仿真是必不可少的一环，却长期面临"算得慢、改得烦、测得多"的痛点。传统的有限元分析需要工程师手动划分网格、反复调整边界条件，一个头型 HIC 值的评估往往耗费数小时甚至数天。
如何让车辆的行人保护仿真计算"又快又准"？戴西 CAxWorks.VPG 给出了答案------AI Crash 智能行人保护模块，用人工智能技术为车辆工程仿真提供新解法。
PART/1
从"经验驱动"到"数据驱动"
该模块的核心创新在于将卷积神经网络（CNN） 引入行人保护分析流程。系统首先自动提取发罩空间特征，完成预处理并构建发罩空间特征数据库。基于这一数据库，AI 模型能够快速学习头型碰撞响应与结构参数之间的复杂映射关系，从而直接预测头型的 HIC 值。整个流程无需大量重复计算，显著缩短分析周期。
相比传统方法，AI 预测模型具备两大突破：一是特征自动化 ------不再依赖人工提取几何特征，减少人为误差；二是预测实时化------模型训练完成后，新方案可在秒级内获得 HIC 预测结果，为多轮优化迭代提供了可能。
PART/2
实测印证：AI预测效率飞跃
从测试结果来看，AI 模型的预测精度与仿真结果高度吻合，具备工程应用价值。这意味着，CAxWorks.VPG 的 AI 行人保护模块能够帮助车企：
大幅缩短研发周期：将原本数小时的分析压缩至分钟甚至秒级，支持每日数十次方案迭代。
降低计算资源成本：减少高性能计算集群的占用，同时降低物理验证的试错频次。
提升优化空间：工程师可以更快验证不同发罩结构、材料分布等设计变量，找到更优的头部保护方案。
更重要的是，该模块将工程师从重复耗时的建模与后处理中解放出来，专注于结构创新与安全策略的顶层设计。
在汽车安全标准日益严苛的今天，传统仿真手段已渐显瓶颈。CAxWorks.VPG 以 AI 赋能行人保护，不仅革新了分析流程，更开启了"智能仿真"的新范式。对于追求高效、精准研发的整车企业而言，这套 AI Crash 解决方案，无疑值得重点关注。
PART/2
实测印证：AI预测效率飞跃
从测试结果来看，AI 模型的预测精度与仿真结果高度吻合，具备工程应用价值。这意味着，CAxWorks.VPG 的 AI 行人保护模块能够帮助车企：
大幅缩短研发周期：将原本数小时的分析压缩至分钟甚至秒级，支持每日数十次方案迭代。
降低计算资源成本：减少高性能计算集群的占用，同时降低物理验证的试错频次。
提升优化空间：工程师可以更快验证不同发罩结构、材料分布等设计变量，找到更优的头部保护方案。
更重要的是，该模块将工程师从重复耗时的建模与后处理中解放出来，专注于结构创新与安全策略的顶层设计。
在汽车安全标准日益严苛的今天，传统仿真手段已渐显瓶颈。CAxWorks.VPG 以 AI 赋能行人保护，不仅革新了分析流程，更开启了"智能仿真"的新范式。对于追求高效、精准研发的整车企业而言，这套 AI Crash 解决方案，无疑值得重点关注。