偏置碰撞中约束系统对不同百分位假人保护研究

发布时间：2020-11-03 01:38

　　 在交通事故统计中,偏置碰撞是主要的碰撞形式。由于其碰撞重叠区域较小,导致车辆变形严重,乘员舱入侵量大,乘员重伤率较高。而且随着我国驾驶员数量的急剧增加,现有约束系统不能为身材矮小的女性乘员和高大的男性乘员提供全面保护的问题日益突出,这在一定程度上限制了约束系统的安全防护性能。因此本文采用第5和95百分位假人对约束系统进行优化分析,提高约束系统的兼容性。本文采用国内某款SUV,首先应用有限元软件建立驾驶员侧约束系统有限元仿真模型,然后导入第50百分位Hybird III假人,提交LS-DYNA进行求解。通过后处理软件考察有限元约束系统的工作状况,并将假人各部位伤害值与试验数据进行对比验证,从而总结得到采用有限元进行约束系统开发的方法和具体流程。在除座椅位置以外其它参数不变的情况下,分别用第5和95百分位假人替换第50百分位假人,最终建立以第5和95百分位假人为驾驶员的约束系统有限元仿真模型。首先通过仿真结果对比三种身材假人的伤害,判断现有约束系统对三种身材乘员的保护效果,并对约束系统参数分析确定后续优化工作中的主要优化目标和优化参数。然后用拉丁超立方抽样进行试验安排,根据试验结果用数学模型拟合得到三种身材假人伤害的代理模型。最后采用代理模型和遗传算法对约束系统进行多目标仿真优化。研究表明:(1)有限元约束系统不仅可以精确仿真气囊展开过程中的运动状态,还能精准考察乘员约束系统对乘员的保护,这对约束系统开发具有一定指导作用。(2)现有约束系统不能全方位的保护三种不同身材假人,通过遗传算法对假人伤害代理模型进行多目标优化,实现了约束系统对三种身材假人的兼顾保护。因此,在汽车约束系统仿真优化设计中,本文基于代理模型和遗传算法的优化方法是快速有效的,这对乘员约束系统优化设计具有一定的参考价值和借鉴意义。
【学位单位】：重庆理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：U467.14
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 乘员约束系统概述
        1.2.1 安全带
        1.2.2 安全气囊
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 国内研究现状
        1.3.2 国外研究现状
    1.4 本文的研究内容
2 汽车正面碰撞的评价方法
    2.1 乘员伤害指标
        2.1.1 头部伤害评价指标
        2.1.2 颈部伤害评价指标
        2.1.3 胸部伤害评价指标
        2.1.4 下肢伤害评价指标
            2.1.4.1 大腿伤害评价指标
            2.1.4.2 小腿伤害评价指标
        2.1.5 完全伤害评价指标
    2.2 正面碰撞试验与评价
        2.2.1 FMVSS208碰撞法规试验和乘员评价
        2.2.2 Euro-NCAP正面碰撞试验和乘员评价
        2.2.3 J-NCAP正面碰撞试验和乘员评价
        2.2.4 C-NCAP正面碰撞试验和乘员评价
    2.3 本章小结
3 驾驶员侧有限元模型建立与验证
    3.1 驾驶员侧仿真模型建立
        3.1.1 车身乘员舱建模
        3.1.2 汽车约束系统有限元模型建立
            3.1.2.1 座椅有限元模型建立
            3.1.2.2 安全带有限元模型建立
            3.1.2.3 安全气囊有限元模型建立
        3.1.3 约束系统与车身乘员舱连接
        3.1.4 模型边界条件定义
        3.1.5 模型接触定义
    3.2 驾驶员侧仿真模型验证
    3.3 本章小结
4 不同身材驾驶员约束系统参数分析
    4.1 第5百分位和第95百分位假人导入与定位
    4.2 三种不同身材假人约束系统仿真分析
        4.2.1 头部伤害对比分析
        4.2.2 颈部伤害对比分析
        4.2.3 胸部伤害对比分析
        4.2.4 骨盆伤害对比分析
    4.3 约束系统分析
    4.4 约束系统参数灵敏度分析
        4.4.1 灵敏度分析概念
        4.4.2 第5百分位驾驶员胸部伤害约束系统灵敏度分析
        4.4.3 第50百分位驾驶员胸部伤害约束系统灵敏度分析
        4.4.4 第95百分位驾驶员胸部伤害约束系统灵敏度分析
    4.5 本章小结
5 约束系统参数优化
    5.1 优化试验设计与方法
        5.1.1 优化目标定义
        5.1.2 拉丁超立方抽样试验设计
        5.1.3 多项式响应面代理模型
        5.1.4 遗传算法及多目标优化
    5.2 试验结果分析
        5.2.1 拉丁超立方抽样试验结果
        5.2.2 构建多项式响应面代理模型
        5.2.3 基于遗传算法的多目标优化
    5.3 优化结果验证
        5.3.1 第50百分位假人优化结果验证
        5.3.2 第5百分位假人优化结果验证
        5.3.3 第95百分位假人优化结果验证
    5.4 本章小结
6 总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 研究展望
致谢
参考文献
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果

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本文编号：2867892