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龍圖騰網獲悉中汽研(天津)汽車工程研究院有限公司申請的專利基于AI模型的乘員保護約束系統方案智慧選型方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120046517B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510525332.X，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于AI模型的乘員保護約束系統方案智慧選型方法及系統是由韓菲菲;胡帛濤;侯延軍;鄭光潔;王德;何寧;侯少晗;趙光磊;崔東;王宇;王建海;劉宏宇;栗國;李君杰;王瀚楓;任毅行;車云龍;孫振東;王曉鑫;段海彤;周博雅設計研發完成，并于2025-04-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于AI模型的乘員保護約束系統方案智慧選型方法及系統在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于AI模型的乘員保護約束系統方案智慧選型方法及系統，涉及人工智能技術領域，該方法包括：獲取多種模態的乘員保護約束系統數據；將試驗數據、仿真模型數據和專家經驗數據整合為多模態輸入數據集；利用與多種不同模態相對應的特征提取模型對多模態輸入數據集進行特征提取，獲取多模態輸入數據集的多模態特征數據；利用多模態特征數據對多個不同選型目標的預測模型進行訓練，為車輛設計輸出車輛乘員保護約束系統參考選型方案，根據專家經驗數據從多個車輛乘員保護約束系統參考選型方案中得到滿足設計要求的最優約束系統選型方案；基于最優約束系統選型方案相對應的仿真試驗結果以及專家經驗數據對選型模型進行更新。

本發明授權基于AI模型的乘員保護約束系統方案智慧選型方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于AI模型的乘員保護約束系統方案智慧選型方法，其特征在于，所述基于AI模型的乘員保護約束系統方案智慧選型方法包括： 獲取多種模態的乘員保護約束系統數據，所述乘員保護約束系統數據至少包括：試驗數據、仿真模型數據和專家經驗數據； 將所述試驗數據、仿真模型數據和專家經驗數據整合為多模態輸入數據集； 利用與多種不同模態相對應的特征提取模型對所述多模態輸入數據集進行特征提取，獲取所述多模態輸入數據集的多模態特征數據； 在利用所述多模態特征數據對多個不同選型目標的預測模型進行訓練的過程中，為車輛設計輸出車輛乘員保護約束系統參考選型方案，并根據所述專家經驗數據從多個所述車輛乘員保護約束系統參考選型方案中得到滿足設計要求的最優約束系統選型方案； 基于所述最優約束系統選型方案相對應的仿真試驗結果以及專家經驗數據對所述預測模型進行更新； 其中，所述在利用所述多模態特征數據對多個不同選型目標的預測模型進行訓練的過程中，為車輛設計輸出車輛乘員保護約束系統參考選型方案，并根據所述專家經驗數據從多個所述車輛乘員保護約束系統參考選型方案中得到滿足設計要求的最優約束系統選型方案的步驟，包括： 根據乘員類型確定選型目標，所述乘員類型至少包括：主駕、副駕、后排乘員、兒童； 在選定的選型目標下，以工況為標準，分別整理獨立數據集；其中，輸入特征包括碰撞脈沖特征、約束系統參數特征，輸出特征包括分類目標量和回歸目標量，所述回歸目標量至少包括：頭部傷害、頸部力、胸壓位移、得分； 基于代表各工況的獨立數據集，利用回歸和分類預測算法對所述多模態特征數據進行多個目標量的乘員保護傷害預測任務訓練；其中，每條所述輸入特征即為一個約束系統選型方案，所述分類目標量和所述回歸目標量作為篩選約束系統選型方案的依據，以供車輛乘員保護約束系統方案參考選型； 利用自然語言處理模型，結合所述車輛乘員保護約束系統參考選型方案與專家經驗數據特征參數進行訓練，以對約束系統參考選型方案決策分析，輸出滿足約束系統得分和設計要求的最優約束系統選型方案。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中汽研(天津)汽車工程研究院有限公司，其通訊地址為：300457 天津市濱海新區經濟技術開發區新城西路52號金融街西區6號樓402-4單元；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。