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基于E-NCAP的10歲兒童損傷防護(hù)研究*

2017-07-21 01:21曹立波林詩遠(yuǎn)顏凌波胡淵徐哲石向南吳淼毛立
汽車工程 2017年6期
關(guān)鍵詞:坐墊偏置有限元

曹立波,林詩遠(yuǎn),顏凌波,胡淵,徐哲,石向南,吳淼,毛立

(1.湖南大學(xué),汽車車身先進(jìn)設(shè)計(jì)制造國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,長沙410082;2.汽車噪聲振動(dòng)和安全技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶400023; 3.無錫出入境檢驗(yàn)檢疫局,無錫214101)

基于E-NCAP的10歲兒童損傷防護(hù)研究*

曹立波1,2,林詩遠(yuǎn)1,顏凌波1,胡淵1,徐哲1,石向南2,吳淼3,毛立3

(1.湖南大學(xué),汽車車身先進(jìn)設(shè)計(jì)制造國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,長沙410082;2.汽車噪聲振動(dòng)和安全技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶400023; 3.無錫出入境檢驗(yàn)檢疫局,無錫214101)

最新版歐洲新車評(píng)價(jià)規(guī)程(E-NCAP)使用10歲Q系列兒童假人來評(píng)價(jià)約束系統(tǒng)對(duì)兒童乘員的保護(hù)效果。針對(duì)某國內(nèi)量產(chǎn)車型,分別采用MADYMO和Hypermesh軟件建立了該車的后排6歲兒童乘員約束系統(tǒng)仿真模型和整車有限元模型,并利用試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比驗(yàn)證。將Q10兒童假人放入已驗(yàn)證的兒童約束系統(tǒng)中,根據(jù)E-NCAP規(guī)定的正面40%偏置碰撞和側(cè)面碰撞要求進(jìn)行仿真。在對(duì)兩種工況下乘員約束系統(tǒng)參數(shù)靈敏度分析的基礎(chǔ)上,選取對(duì)兒童損傷影響顯著的參數(shù)為優(yōu)化變量,以綜合評(píng)價(jià)損傷指標(biāo)WIC最小為優(yōu)化目標(biāo),采用Kriging算法創(chuàng)建響應(yīng)面模型并結(jié)合遺傳算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。結(jié)果表明:優(yōu)化后的約束系統(tǒng)參數(shù)能有效提高對(duì)10歲兒童乘員的保護(hù)效果,正面偏置碰撞中得分提高了24.6%,側(cè)面碰撞中得分提高了36.5%。

兒童乘員;E-NCAP;遺傳算法;參數(shù)優(yōu)化

前言

兒童作為道路交通事故中的易受傷群體,其道路交通安全問題已不容忽視。據(jù)統(tǒng)計(jì),全球每年有超過26萬名兒童在汽車碰撞事故中死亡,將近1 000萬名兒童在事故中受傷[1]。在我國,據(jù)2014年《中華人民共和國道路交通事故統(tǒng)計(jì)年報(bào)》顯示,2013年我國道路交通事故共造成3 994名18歲以下的少年兒童死亡,另有17 995人受傷,分別占交通事故傷亡總數(shù)的6.82%和8.40%[2]。隨著兒童乘員保護(hù)研究的不斷深入,兒童乘車的安全性也將越來越受到國家、社會(huì)和家庭的重視。

2016版歐洲新車評(píng)價(jià)規(guī)程(E-NCAP)使用Q系列10歲兒童假人來對(duì)車輛安全性進(jìn)行評(píng)價(jià),對(duì)兒童乘員保護(hù)提出了新的要求[3]。本文中針對(duì)2016版E-NCAP要求,在已驗(yàn)證的Q6后排兒童約束系統(tǒng)仿真模型和整車有限元模型的基礎(chǔ)上,對(duì)E-NCAP兩種工況下的Q系列10歲兒童假人響應(yīng)情況進(jìn)行了仿真分析,并分別對(duì)兩種工況下的后排約束系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。

1 后排仿真模型的建立與驗(yàn)證

針對(duì)某車型在C-NCAP中的碰撞工況,參照其在C-NCAP正面碰撞試驗(yàn)中的加速度波形曲線,設(shè)計(jì)并實(shí)施了正面碰撞臺(tái)車試驗(yàn),臺(tái)車試驗(yàn)于2015年7月13日在湖南大學(xué)汽車碰撞實(shí)驗(yàn)室完成[4],圖1為試驗(yàn)臺(tái)車,圖2為此車型在C-NCAP試驗(yàn)中的加速度波形與臺(tái)車試驗(yàn)加速度波形對(duì)比,兩者趨勢大致相同。表1為臺(tái)車曲線與實(shí)車曲線峰值及峰值時(shí)刻對(duì)比,由表可知,兩者峰值與峰值時(shí)刻具有較好的符合度。臺(tái)車試驗(yàn)中采集到的兒童假人頭部和胸部加速度曲線可用于后排兒童約束系統(tǒng)仿真模型的驗(yàn)證。

圖1 試驗(yàn)臺(tái)車

圖2 臺(tái)車曲線與實(shí)車曲線對(duì)比

表1 臺(tái)車曲線與實(shí)車曲線峰值及峰值時(shí)刻對(duì)比

根據(jù)某車型的實(shí)際后排環(huán)境,利用MADYMO軟件建立的后排Q6兒童約束系統(tǒng)仿真模型主要包括: Q6兒童假人、前后排座椅、增高坐墊和安全帶模型。前后排座椅坐墊和靠背的剛度特性曲線、增高坐墊的接觸特性曲線和安全帶的加卸載參數(shù)都通過試驗(yàn)獲得。兒童乘員約束系統(tǒng)仿真模型如圖3所示。

圖3 兒童乘員約束系統(tǒng)仿真模型

建立Q6兒童約束系統(tǒng)仿真模型后,結(jié)合上述正面碰撞臺(tái)車試驗(yàn)結(jié)果對(duì)所建立的約束系統(tǒng)仿真模型進(jìn)行驗(yàn)證,主要包括曲線擬合程度的定量評(píng)價(jià)、誤差分析和乘員的動(dòng)態(tài)響應(yīng)對(duì)比3個(gè)方面。

MADYMO軟件中的OBJECTIVE RATING模塊可以通過綜合分析試驗(yàn)曲線和仿真曲線最大峰值、最大峰值時(shí)刻、曲線重疊區(qū)域和曲線振幅4個(gè)方面來對(duì)兩條曲線的擬合程度進(jìn)行定量分析,當(dāng)總評(píng)分達(dá)到85%時(shí),即認(rèn)為模型可靠,評(píng)分越高,說明兩條曲線的擬合程度越好。曲線擬合程度如表2所示,模型的綜合評(píng)分為89.02%。圖4為試驗(yàn)曲線與仿真曲線對(duì)比。由圖可見,兒童頭部和胸部的仿真曲線與試驗(yàn)曲線無論從峰值、脈寬和大體趨勢都很好吻合。

表2 曲線擬合程度%

圖4 臺(tái)車試驗(yàn)與仿真曲線對(duì)比

表3為仿真與試驗(yàn)中兒童假人頭部和胸部加速度峰值的對(duì)比。由表可知,仿真數(shù)據(jù)與臺(tái)車試驗(yàn)數(shù)據(jù)各項(xiàng)峰值誤差均在10%以內(nèi)。

表3 仿真與試驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比

仿真動(dòng)畫和臺(tái)車試驗(yàn)高速攝像中的乘員運(yùn)動(dòng)情況對(duì)比如圖5所示。由圖可知,各時(shí)刻仿真模型中假人的動(dòng)態(tài)響應(yīng)與臺(tái)車試驗(yàn)基本一致。

2 整車側(cè)面碰撞有限元模型的建立與驗(yàn)證

根據(jù)研究車型的幾何數(shù)據(jù),采用Hypermesh軟件建立其相應(yīng)的整車有限元模型。整車模型共有1 165 636個(gè)節(jié)點(diǎn),1 173 458個(gè)單元,其質(zhì)量與實(shí)車質(zhì)量相近。該模型包括832個(gè)組件,根據(jù)組件的材料屬性來確定其單元類型。其中,白車身、車門和內(nèi)飾等用殼單元建模,汽車座椅坐墊采用六面體單元建模,靠背采用四面體單元建模,發(fā)動(dòng)機(jī)、變速器、電池等部分簡化為剛體,各個(gè)運(yùn)動(dòng)部件之間通過建立相應(yīng)的鉸鏈關(guān)系來模擬??勺冃我苿?dòng)壁障(moving deformablebarrier,MDB)有限元模型是按照側(cè)面碰撞法規(guī)要求開發(fā)的,整個(gè)模型共有9 224個(gè)單元,7 864個(gè)節(jié)點(diǎn),質(zhì)量為950kg。

圖5 兒童約束系統(tǒng)仿真動(dòng)畫與臺(tái)車試驗(yàn)對(duì)比

為驗(yàn)證整車有限元模型的有效性,按照CNCAP側(cè)面碰撞的要求對(duì)其進(jìn)行了側(cè)面碰撞仿真分析,移動(dòng)壁障以50km/h的速度與整車有限元模型垂直碰撞,移動(dòng)壁障中心線與整車模型的R點(diǎn)對(duì)齊,整車碰撞有限元模型如圖6所示,仿真時(shí)間設(shè)定為100ms。

圖6整車碰撞有限元模型

圖7 為仿真得到的車體加速度、B柱侵入速度和側(cè)面侵入量響應(yīng)曲線與實(shí)車C-NCAP試驗(yàn)數(shù)據(jù)曲線對(duì)比。由圖可知,仿真得到的車體加速度、B柱侵入速度和側(cè)面侵入量變化趨勢與實(shí)車碰撞試驗(yàn)中各對(duì)應(yīng)曲線的趨勢基本一致。

表4為仿真與試驗(yàn)中車體加速度、B柱侵入速度和側(cè)面侵入量的峰值對(duì)比。由表可知,車體加速度、B柱侵入速度和側(cè)面侵入量的峰值誤差都在10%以內(nèi)。綜上所述,認(rèn)為整車側(cè)面碰撞有限元模型可靠,可用于后續(xù)研究。

3 動(dòng)態(tài)試驗(yàn)仿真分析

2016版E-NCAP兒童保護(hù)的動(dòng)態(tài)試驗(yàn)用Q系列6歲和10歲兒童假人作為評(píng)價(jià)主體。表5為動(dòng)態(tài)試驗(yàn)中10歲兒童的具體評(píng)分。以上述已驗(yàn)證過的兒童約束系統(tǒng)仿真模型和整車側(cè)撞有限元模型為基礎(chǔ),以Q系列10歲兒童假人為研究對(duì)象,對(duì)ENCAP的兩種試驗(yàn)工況進(jìn)行仿真計(jì)算,并根據(jù)ENCAP的評(píng)分規(guī)則進(jìn)行評(píng)分。

3.1 正面40%偏置碰撞工況

根據(jù)E-NCAP對(duì)動(dòng)態(tài)試驗(yàn)偏置碰撞工況的規(guī)定,將Q系列10歲兒童假人置于副駕駛座后面的后排座位上,并將此車型在E-NCAP正面偏置碰撞條件下采集的試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為輸入條件進(jìn)行正面偏置碰撞仿真試驗(yàn)。E-NCAP正面40%偏置碰撞采集的試驗(yàn)數(shù)據(jù)與仿真模型如圖8和圖9所示。

圖7 仿真與試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比

3.2 側(cè)面碰撞工況

基于前文已驗(yàn)證的整車側(cè)撞有限元模型,結(jié)合其在滿足E-NCAP試驗(yàn)條件下的仿真結(jié)果,采用MADYMO軟件中的子結(jié)構(gòu)建立了Q系列10歲兒童的側(cè)面碰撞仿真模型,如圖10所示。

表4 試驗(yàn)結(jié)果與仿真結(jié)果對(duì)比

圖8E-NCAP動(dòng)態(tài)試驗(yàn)中采集的試驗(yàn)曲線

圖9 正面40%偏置碰撞仿真模型

在此模型中,僅考慮了車體質(zhì)心的Y方向平動(dòng)自由度,其位移由整車側(cè)撞有限元模型仿真得到,如圖11所示。汽車車門的變形情況由子結(jié)構(gòu)法準(zhǔn)確模擬,座椅與車體質(zhì)心之間定義為自由鉸,由于從整車有限元模型計(jì)算得出座椅質(zhì)心與車體質(zhì)心相對(duì)位移幾乎為0,所以該鉸的歐拉參數(shù)全都設(shè)置為0[5]。

圖11 車體與座椅質(zhì)心的運(yùn)動(dòng)參數(shù)

盡管Q系列10歲兒童乘員的正面40%偏置碰撞和側(cè)面碰撞仿真模型沒有驗(yàn)證,但座椅形狀與參數(shù)均來自測試數(shù)據(jù),整車側(cè)撞有限元模型和兒童乘員約束系統(tǒng)參數(shù)在試驗(yàn)中也得到了驗(yàn)證,故認(rèn)為仿真結(jié)果具有一定的可信度。

3.3 兩種工況的E-NCAP得分

表6為兩種工況下10歲兒童假人的得分情況。由表可知,在正面偏置碰撞中,失分部位為胸部和頸部,而在側(cè)面碰撞中,頭部失分嚴(yán)重。

表6 E-NCAP后排兒童假人基礎(chǔ)模型得分

4 后排乘員約束系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化

4.1 優(yōu)化參數(shù)的選取

為選取對(duì)10歲假人損傷影響較大的約束系統(tǒng)參數(shù)作為優(yōu)化參數(shù),本文中分別對(duì)E-NCAP規(guī)定的兩種工況進(jìn)行了參數(shù)靈敏度分析,所選的參數(shù)主要為約束系統(tǒng)中與兒童假人動(dòng)態(tài)相關(guān)且可調(diào)整的參數(shù),分別為后排座椅坐墊剛度、增高坐墊剛度、假人與增高坐墊的摩擦因數(shù)、增高坐墊的側(cè)翼剛度、安全帶的剛度與限力值和假人與安全帶的摩擦因數(shù)。通過拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法在兩種工況下分別抽樣100組進(jìn)行仿真,輸出頭部、頸部和胸部損傷值進(jìn)行分析得出:正面偏置碰撞的優(yōu)化參數(shù)為安全帶限力值、假人與安全帶的摩擦因數(shù)、后排座椅坐墊剛度,側(cè)面碰撞的優(yōu)化參數(shù)為增高坐墊的側(cè)翼剛度和增高坐墊剛度。

4.2 優(yōu)化目標(biāo)的選取

E-NCAP兒童保護(hù)部分評(píng)分項(xiàng)包含頭部、頸部、胸部的多項(xiàng)相應(yīng)指標(biāo),它們互相之間具有一定的關(guān)聯(lián)性。在優(yōu)化過程中,為達(dá)到兒童乘員單項(xiàng)損傷指標(biāo)不超過法規(guī)值和提高總體評(píng)分的目的,參考相關(guān)文獻(xiàn)[6]和文獻(xiàn)[7]中提出的綜合傷害評(píng)價(jià)方法,即以E-NCAP損傷指標(biāo)為限值,將各部位損傷值按E-NCAP分值比例進(jìn)行加權(quán),定義綜合傷害評(píng)價(jià)值(weighted injury criterion,WIC)作為優(yōu)化目標(biāo)。

正面偏置碰撞WIC為

側(cè)面碰撞WIC為

式中:H3ms,T3ms分別為仿真試驗(yàn)中頭部3ms、胸部3ms合成加速度,g;FZ,F(xiàn)分別為頸部軸向力和頸部合力。

綜合傷害評(píng)價(jià)值WIC越小,說明約束系統(tǒng)對(duì)兒童的保護(hù)效果越好。正面偏置碰撞的約束條件為HIC15≤700,H3ms≤100g,C≤550mm,F(xiàn)Z≤2.62kN,T3ms≤55g。側(cè)面碰撞的約束條件為HIC15≤700,H3ms≤88g,F(xiàn)≤2.2kN,T3ms≤67g。

4.3 響應(yīng)面的構(gòu)建

針對(duì)E-NCAP的兩種工況,使用拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法在所選的優(yōu)化參數(shù)取值范圍內(nèi)均勻取點(diǎn),生成30組試驗(yàn)數(shù)據(jù),利用MADYMO進(jìn)行仿真計(jì)算,得到兒童頭部、胸部、頸部的損傷值。并利用Kriging算法構(gòu)建優(yōu)化參數(shù)與輸出的損傷值之間的響應(yīng)面模型。

4.4 基于遺傳算法的參數(shù)優(yōu)化

基于MODE FRONTIER軟件使用遺傳算法NSGA-II(non-dominated sorting genetic algorithm II)[8]對(duì)E-NCAP規(guī)定的正面40%偏置碰撞和側(cè)面碰撞兩種工況進(jìn)行優(yōu)化。每一代進(jìn)行30次試驗(yàn)設(shè)計(jì),經(jīng)50次遺傳迭代分別得到10歲兒童偏置碰撞與側(cè)面碰撞的解集。并把優(yōu)化目標(biāo)WIC值最小作為最優(yōu)設(shè)計(jì)點(diǎn),得出:

正面40%偏置碰撞中選取的最優(yōu)設(shè)計(jì)點(diǎn)為:安全帶限力值為2 000N、假人與安全帶的摩擦因數(shù)為0.5、后排座椅坐墊剛度為初始剛度的1.3;側(cè)面碰撞選取的最優(yōu)設(shè)計(jì)點(diǎn)為:增高坐墊的側(cè)翼剛度為初始剛度的0.7、增高坐墊剛度為初始剛度的0.8。

為驗(yàn)證響應(yīng)面模型的可靠性,將優(yōu)化設(shè)計(jì)點(diǎn)的值代入MADYMO中計(jì)算并與響應(yīng)面模型的計(jì)算值比較。表7為側(cè)面碰撞工況下響應(yīng)面模型與實(shí)際仿真模型的誤差分析,由于正面40%偏置碰撞中最優(yōu)組就是試驗(yàn)設(shè)計(jì)組,故沒有進(jìn)行誤差分析。由表可知,各項(xiàng)指標(biāo)的誤差都在可接受范圍內(nèi)。

表7 響應(yīng)面模型與實(shí)際仿真誤差分析

圖12為優(yōu)化前后兒童假人各部位損傷曲線對(duì)比。由圖可知,優(yōu)化后兩種工況下的兒童損傷值都有所降低,正面偏置碰撞尤為顯著。

將兩種工況下優(yōu)化后的Q10假人損傷值按ENCAP評(píng)分規(guī)則進(jìn)行評(píng)分,結(jié)果如表8所示。優(yōu)化后正面偏置碰撞工況中Q10假人總得分為7.58分,比優(yōu)化前得分增加了24.6%;優(yōu)化后側(cè)面碰撞工況中Q10假人總得分為滿分4分,比優(yōu)化前得分增加了36.5%。結(jié)果表明:優(yōu)化后,兒童乘員約束系統(tǒng)的保護(hù)性能得到了明顯改善。

圖12 優(yōu)化前后假人損傷響應(yīng)對(duì)比

表8 優(yōu)化后的兒童假人得分

5 結(jié)論

(1)通過靈敏度分析結(jié)果顯示,在正面偏置碰撞中,安全帶限力值、假人與安全帶的摩擦因數(shù)、后排座椅坐墊剛度對(duì)兒童乘員各部位損傷影響顯著;而在側(cè)面碰撞中,增高坐墊的側(cè)翼剛度、增高坐墊剛度對(duì)兒童乘員損傷影響較大。

(2)通過以兩種工況的WIC最小為優(yōu)化目標(biāo)分別選取最優(yōu)解:在正面偏置碰撞中,安全帶限力值為2 000N、假人與安全帶的摩擦因數(shù)為0.5、后排座椅坐墊剛度為初始剛度的1.3,此時(shí),兒童頭部3ms加速度、頸部軸向力以及胸部3ms加速度下降幅度分別為38.1%,22.5%,18.1%,E-NCAP得分增加了24.6%;而在側(cè)面碰撞中,增高坐墊的側(cè)翼剛度為初始剛度的0.7、增高坐墊剛度為初始剛度的0.8,此時(shí),側(cè)面碰撞中兒童頭部3ms加速度下降幅度為13.4%,頸部合力和胸部3ms加速度略有減小,ENCAP得分為滿分,增加了36.5%。

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A Study on the Injury Protection of 10-year-old Child Based on E-NCAP

Cao Libo1,2,Lin Shiyuan1,Yan Lingbo1,Hu Yuan1,Xu Zhe1,Shi Xiangnan2,Wu Miao3&Mao Li3
1.Hunan University,State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacturing for Vehicle Body,Changsha410082; 2.State Key Laboratory of Automotive Noise Vibration and Safety Technology,Chongqing400023; 3.Wuxi Entry-Exit Inspection&Quarantine Bureau,Wuxi214101

The latest European New Car Assessment Program(E-NCAP)uses Q series 10-year-old dummy to evaluate the protection effects of restraint system on child occupant.Aiming at a domestically mass-produced car make,a simulation model for occupant restraint system for 6-year-old child and a FE model for vehicle are established with MADYMO and Hypermesh respectively,which are comparatively verified based on test data.Q10 child dummy is put into the verified child restraint system and a simulation is conducted according to the requirements of 40%overlap frontal offset impact and side impact specified in E-NCAP.On the basis of sensitivity analysis on occupant restraint system parameters under two working conditions,the parameters significantly affecting child occupant injury are selected as optimization variables,with minimizing weighted injury criterion(WIC)as optimization objective,an optimization is performed with genetic algorithm and Kriging response surface model.The result indicate that the optimized parameters effectively enahnce the protection effects of restraint system for 10-year-old child occupant,with the score increases by 24.6%for frontal offset impact,while by 36.5%for side impact.

child occupant;E-NCAP;genetic algorithm;parameter optimization

10.19562/j.chinasae.qcgc.2017.06.008

*汽車噪聲振動(dòng)和安全技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金(5608)和國家質(zhì)檢總局科研基金(2016IK143)資助。

原稿收到日期為2016年6月8日,修改稿收到日期為2016年8月18日。

顏凌波,助理研究員,博士,E-mail:milanylb@hotmail.com。

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