HIC值AI预测

头部损伤标准（HIC）是对撞击导致头部损伤可能性的一种度量。HIC可用于评估与车辆、个人防护装备和运动器材相关的安全性。通过索为AiAE行人保护头部碰撞HIC值AI预测模型，可实现短时间完成仿真测试，最大限度节约方仿真成本，加速产品上市。

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索为AiAE通过将过往的设计数据参数化，包括撞击器参数、引擎盖参数、引擎盖厚度、材料参数、物理间隙等。当有新的车型需求时，先将车型参数化，然后放到索为智构AI软件中，软件基于机器学习训练的“SAIS赛思”架构，直接进行HIC值快速预测。索为的行人保护头部碰撞HIC值预测模型与传统的仿真相比，可以实现几百倍甚至上千倍的时间缩减，预测精度大于95%，基于机器学习计算出来的指标，直接优化设计，直到所有的设计满足要求以后，可以再用模拟仿真做一次验证，这样会大幅减少实验或者模拟仿真的时间。

技术亮点

01 核心算法技术

深度学习框架：基于物理融合的深度学习人工神经网络，精准预测碰撞结果，支持复杂的非线性数据建模。
数据驱动建模：通过历史碰撞测试数据和仿真数据训练模型，提取高效关键特征群，实现对不同工况的预测。
多维次数据融合：整合3D几何模型、材料属性数据和实时传感器数据，提升预测精度。

02 智能化功能

自动特征提取：利用机器学习自动提取重要特征（如碰撞角度、速度、材料属性等）。
快速自适应建模：系统可根据新增数据动态调整模型参数，实现模型的实时优化。

03 高性能预测

快速计算：相比传统有限元方法，预测速度提升10倍以上，支持大规模设计方案筛选。
精度保证：预测结果与真实碰撞测试数据的偏差控制在5%以内，满足行业标准。

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关于我们

宁波索为科技有限公司

索为科技于2023年提出了人工智能辅助工程AiAE的概念，全称Artificial Intelligence Aided Engineering，依托在工业人工智能领域的深耕，构建了“SAIS赛思“行业垂直模型体系，将计算机辅助工程带入了“AI垂直行业模型“时代颠覆现有研发范式、重塑未来工业路径。公司总部位于浙江省宁波市，研究院位于成都市高新区。公司从事人工智能算法开发、人工智能辅助工程、工业数据解析与处理、国产CAE软件研发及二次开发、AI+CAE及计算机辅助工程计算。核心技术团队均为高校教授，教育工作背景包括电子科技大学、四川大学、清华大学、哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学、西北工业大学、西南交通大学以及国外多所名校，涉及人工智能、力学、机械、材料、汽车等多个领域。