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Identifying active factors by a fractioned factorial experimental design and simulation in road traffic accidents / Identificação de fatores ativos em acidentes rodoviários por experimento fatorial fracionado e simulaçãoSantos, Maria Izabel dos 05 July 2017 (has links)
Researchers around the world are constantly seeking for a quick, inexpensive and easy to use way to understand road traffic deaths. This study proposes the use of multibody (MBS) simulation, using a virtual driver, associated to fractional factorial experiments to identify active factors in road traffic accidents. The objectives of this work were to: (i) use DOE to show a more structured direction on the studies of road safety and (ii) investigate possible vehicle state variables to monitor vehicle dynamic stability. The first experiment was a quarter fraction It was designed based on an accident database of a Brazilian Federal Highway. Seven factors were considered (curve radius, path profile, path condition, virtual driver skill, speed, period of the day and car load) and 3 replicates were performed per treatment. Speed and friction coefficient were defined randomly for each treatment, within the defined range for each level. 42 accidents were observed in 96 events. Speed had shown the highest influence on the occurrence, followed by curve radius, period of the day and some second order interactions. The second experiment was based on the results of first one. A half fraction factorial design with five factors (curve radius, car load, virtual driver skill, period of the day and speed), with 14 replicates per treatment, was performed. Speed was defined randomly as per previous experiment. 96 accidents were observed in 224 events. Speed had the highest influence on the occurrence of accidents, followed by the period of the day, curve radius, virtual driver skill and second order interactions. Speed is also pointed by World Health Organization as one of the key factors for the occurrence of accidents. The study indicates that a well-designed experiment with a representative vehicle model can show a direction for further researches. At last, roll angle, yaw rate and displacement of the car on the road are variables suggested to be monitored in experiments using simulation to identify vehicle\'s instability. / Pesquisadores do mundo estão constantemente buscando uma maneira rápida, barata e fácil de usar para entender acidentes de trânsito. O presente estudo propõe o uso de simulação, condutor virtual e experimentos fatoriais para a identificação de fatores ativos em acidentes rodoviários. Os objetivos deste trabalho foram: utilizar experimentos planejados, associado a simulação para obter uma direção para estudos futuros e investigar possíveis variáveis de estado do veículo a serem usadas para monitorar sua estabilidade dinâmica. Para tal, foi utilizado um modelo completo de veículo validado e dados reais de acidentes de um determinado trecho de rodovia brasileira. O primeiro experimento baseou-se em um banco de dados de acidentes de uma rodovia Federal brasileira. Optou-se por fracionar o experimento, utilizando um quarto de fração. Sete fatores foram considerados (raio da curva, perfil da pista, condição da pista, habilidade do condutor virtual, velocidade, período do dia e carga do carro) e foram realizadas três réplicas por tratamento. Velocidade e coeficiente de atrito foram utilizados como fontes de variação do experimento: para cada tratamento, e dentro do intervalo definido para cada nível, ambos foram definidos aleatoriamente. Em 54 dos 96 eventos foram observou-se acidentes. Velocidade, raio da curva, período do dia e algumas interações de segunda ordem foram os fatores com maior influência na ocorrência de acidentes. O segundo experimento utilizou como dado de entrada os resultados obtidos no experimento anterior. O experimento foi fracionado, meia fração, com cinco fatores (raio da curva, carga do carro, habilidade do motorista virtual, período do dia e velocidade). Foram realizadas 14 réplicas por tratamento, e a velocidade foi mantida como fonte de variação. Em 96 dos 224 eventos foram observados acidentes. Velocidade teve maior influência na ocorrência de acidentes, seguida por período do dia, raio da curva, habilidade do motorista virtual e interações de segunda ordem. A velocidade também é apontada pela Organização Mundial da Saúde como um dos fatores-chave para a ocorrência de acidentes. Isto indica que um experimento bem planejado, com um modelo de veículo representativo, pode apontar uma direção a ser seguida em pesquisas futuras. Por último é sugerido o monitoramento do ângulo de rolagem (roll angle), da taxa de guinada (yaw rate), e do deslocamento lateral do carro na pista para identificar instabilidades no veículo quando são utilizadas simulações.
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Identifying active factors by a fractioned factorial experimental design and simulation in road traffic accidents / Identificação de fatores ativos em acidentes rodoviários por experimento fatorial fracionado e simulaçãoMaria Izabel dos Santos 05 July 2017 (has links)
Researchers around the world are constantly seeking for a quick, inexpensive and easy to use way to understand road traffic deaths. This study proposes the use of multibody (MBS) simulation, using a virtual driver, associated to fractional factorial experiments to identify active factors in road traffic accidents. The objectives of this work were to: (i) use DOE to show a more structured direction on the studies of road safety and (ii) investigate possible vehicle state variables to monitor vehicle dynamic stability. The first experiment was a quarter fraction It was designed based on an accident database of a Brazilian Federal Highway. Seven factors were considered (curve radius, path profile, path condition, virtual driver skill, speed, period of the day and car load) and 3 replicates were performed per treatment. Speed and friction coefficient were defined randomly for each treatment, within the defined range for each level. 42 accidents were observed in 96 events. Speed had shown the highest influence on the occurrence, followed by curve radius, period of the day and some second order interactions. The second experiment was based on the results of first one. A half fraction factorial design with five factors (curve radius, car load, virtual driver skill, period of the day and speed), with 14 replicates per treatment, was performed. Speed was defined randomly as per previous experiment. 96 accidents were observed in 224 events. Speed had the highest influence on the occurrence of accidents, followed by the period of the day, curve radius, virtual driver skill and second order interactions. Speed is also pointed by World Health Organization as one of the key factors for the occurrence of accidents. The study indicates that a well-designed experiment with a representative vehicle model can show a direction for further researches. At last, roll angle, yaw rate and displacement of the car on the road are variables suggested to be monitored in experiments using simulation to identify vehicle\'s instability. / Pesquisadores do mundo estão constantemente buscando uma maneira rápida, barata e fácil de usar para entender acidentes de trânsito. O presente estudo propõe o uso de simulação, condutor virtual e experimentos fatoriais para a identificação de fatores ativos em acidentes rodoviários. Os objetivos deste trabalho foram: utilizar experimentos planejados, associado a simulação para obter uma direção para estudos futuros e investigar possíveis variáveis de estado do veículo a serem usadas para monitorar sua estabilidade dinâmica. Para tal, foi utilizado um modelo completo de veículo validado e dados reais de acidentes de um determinado trecho de rodovia brasileira. O primeiro experimento baseou-se em um banco de dados de acidentes de uma rodovia Federal brasileira. Optou-se por fracionar o experimento, utilizando um quarto de fração. Sete fatores foram considerados (raio da curva, perfil da pista, condição da pista, habilidade do condutor virtual, velocidade, período do dia e carga do carro) e foram realizadas três réplicas por tratamento. Velocidade e coeficiente de atrito foram utilizados como fontes de variação do experimento: para cada tratamento, e dentro do intervalo definido para cada nível, ambos foram definidos aleatoriamente. Em 54 dos 96 eventos foram observou-se acidentes. Velocidade, raio da curva, período do dia e algumas interações de segunda ordem foram os fatores com maior influência na ocorrência de acidentes. O segundo experimento utilizou como dado de entrada os resultados obtidos no experimento anterior. O experimento foi fracionado, meia fração, com cinco fatores (raio da curva, carga do carro, habilidade do motorista virtual, período do dia e velocidade). Foram realizadas 14 réplicas por tratamento, e a velocidade foi mantida como fonte de variação. Em 96 dos 224 eventos foram observados acidentes. Velocidade teve maior influência na ocorrência de acidentes, seguida por período do dia, raio da curva, habilidade do motorista virtual e interações de segunda ordem. A velocidade também é apontada pela Organização Mundial da Saúde como um dos fatores-chave para a ocorrência de acidentes. Isto indica que um experimento bem planejado, com um modelo de veículo representativo, pode apontar uma direção a ser seguida em pesquisas futuras. Por último é sugerido o monitoramento do ângulo de rolagem (roll angle), da taxa de guinada (yaw rate), e do deslocamento lateral do carro na pista para identificar instabilidades no veículo quando são utilizadas simulações.
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