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Abstrait

Analyse d'un accident de la route en Turquie

Yilmaz AC, Cigdem AC et Aydin K

La loi turque sur la circulation routière n° 2918 est la législation de référence en matière d'accidents de la route en Turquie depuis 1983. Bien que cette loi se compose de plusieurs explications et définitions, elle présente encore des lacunes, notamment dans la définition des taux d'erreurs qui sont essentiels pour les analyses des accidents de la route. Les experts en accidents déterminent les taux de fautes principalement en fonction de leurs initiatives, sans procéder à des analyses scientifiques des accidents en raison de directives quantitatives insuffisantes sur les taux de fautes dans la loi. Les analyses de vitesse des accidents jouent un rôle important dans les enquêtes sur les accidents. Un paramètre plus complet, la vitesse équivalente en énergie, peut être défini pour expliquer la dissipation et la gravité de l'énergie de déformation et les quantités d'écrasement formées sur les véhicules, ce qui donne également une indication sur les taux de défauts. Dans cette étude, des données accessibles ont été recueillies à partir d'un échantillon de scène d'accident (rapports de police, traces de dérapage, situations de déformation, profondeurs d'écrasement, etc.) et utilisées comme entrées pour un logiciel de reconstruction d'accident appelée « vCrash », capable de simuler la scène de l'accident en 2D et 3D. Les calculs de vitesse équivalente en énergie ont été effectués en utilisant 784 paramètres avec une erreur de prédiction. Des modèles de réseau neuronal à action directe multicouche et de réseau neuronal à régression généralisée ont été utilisés pour estimer les vitesses équivalentes en énergie (vitesses juste avant la collision, c'est-à-dire en cas d'absence de marques de dérapage) sur la base de l'utilisation de ces paramètres comme données d'enseignement pour les modèles. L'objectif était d'éviter, en profitant de ces méthodes de réseau neuronal, la nécessité d'utiliser des logiciels de simulation coûteux pour des accidents probables à l'avenir. Afin d'observer les performances des modèles de réseaux neuronaux, l'erreur type des estimations (erreur quadratique moyenne) et les coefficients de corrélation multiples ont également été analysés à l'aide d'une validation croisée 5 fois sur l'ensemble de données . Il a été observé qu'en général, le modèle de réseau neuronal multicouche à action directe donnait de meilleurs résultats pour les analyses de vitesse équivalente en énergie et de taux de panne. Sur la base des résultats de simulation (vitesses et déformations équivalentes en énergie) et de l'hypothèse d'une échelle de taux de défaillance, les taux de défaillance ont été estimés sur des modèles de prédiction en supposant la correspondance de chaque incrément prédéterminé de vitesse équivalente en énergie d'implication spécifique à un incrément spécifique du taux de panne de la même implication pour proposer une approche scientifique et systématique et combler les lacunes de la loi.