列車司機室操控臺系統結構和布局參數的優化設計

姚曙光，邢　藝，鄧雯苑，彭　勇

(1.中南大學 軌道交通安全教育部重點實驗室，湖南 長沙　410075；2.中南大學 交通運輸工程學院，湖南 長沙　410075；3.廣東技術師范學院 汽車學院，廣東 廣州　510665)

列車的撞擊過程往往是耦合撞擊過程，這個過程中涉及駕駛員與司機室的二次碰撞，在二次碰撞中，司機室的結構布局及其內部物體的材料特性是影響駕駛員損傷的主要因素。為了減少列車撞擊給駕駛員和乘員帶來的損傷，目前國內外針對軌道列車的客室結構優化進行了許多研究，如Stanislav研究了不同年齡列車乘員的二次碰撞損傷，分析了客室不同空間布局時的二次碰撞，提出了相對安全的布局[1]；Tyrell開展了一系列客室內假人的二次碰撞試驗，采用三角形沖擊波估算了各種事故場景下列車乘員的存活率和車內座椅的破壞數[2]；王文斌等人采用MADYMO軟件對多剛體假人模型進行仿真，分析座椅間距、座椅方向、椅背剛度等對列車乘員傷害的影響，表明了客室內合理的空間結構布置能夠減小乘員的損傷[3]；謝素超等人基于MADYMO軟件建立了車體客室—假人的耦合結構模型，研究列車乘員二次碰撞損傷的程度，并基于Kriging算法解決客室空間尺寸與部件剛度的優化配置問題[4]。但是，對于列車司機室結構的布局進行優化設計以達到減小駕駛員二次碰撞損傷，國內外還沒有太多的研究。而在列車碰撞事故中，司機室處在列車撞擊的最前端，駕駛員是碰撞中最先受到傷害的。

本文以列車駕駛員損傷參數為目標量，以操控臺系統的結構和布局參數為設計變量，研究列車司機室操控臺系統的結構尺寸及與座椅的配合尺寸對駕駛員損傷的影響，對駕駛員損傷指標進行多目標尋優，并進行仿真驗證。

1　優化基礎

1.1　有限元模型

本文基于HYPERMESH軟件建立了假人—司機室—列車有限元模型，其中列車車體選用某城際鐵路動車組列車，該列車為9輛編組，在列車撞擊計算中，除頭車外，對其余車輛用質量點單元模擬，其中建立的頭車有限元模型如圖1所示。

圖1　頭車有限元計算模型

建立列車有限元模型后，定義單元屬性和材料參數。車體為鋼制材料，選用線性彈塑性材料模擬；建立車體的連接及接觸關系，用非線性離散梁單元模擬轉向架和車體的一系、二系懸掛，在車體的主要碰撞區域設置自動單面接觸，輪軌接觸采用面面接觸；然后將列車以7 m·s-1的速度撞擊固定剛性墻作為邊界及初始條件，最后生成有限元分析軟件LS-DYNA計算的求解文件。

在碰撞發生時，駕駛員最可能與司機室操控臺及座椅發生二次碰撞，因此在建立包括操控臺面、儀表板及下部柜體的操控臺系統有限元模型時，對操控臺面及儀表板進行簡化，只考慮它們的整體結構，忽略對撞擊損傷影響較小的細微結構，操控臺面和下部柜體采用鋁材模擬，儀表板采用玻璃鋼材料模擬。司機室座椅主要由坐墊、椅背、頭枕、扶手以及座椅支撐構成，坐墊、椅背、頭枕采用實體單元劃分網格，采用具有高度壓縮性能的低密度軟泡沫材料模擬，且在軟泡沫材料外包有1層共節點的薄殼單元；座椅支撐采用分段線性彈塑性材料模擬，用矩陣表格輸入各段的應力—應變線性關系。駕駛員有限元模型使用LSTC公司建立的50百分位假人有限元模型。最后建立的司機室操控臺—座椅—假人的有限元模型如圖2所示。

圖2　操控臺—座椅—假人有限元模型

1.2　參數設計

司機室操控臺系統的結構布局按照UIC-651標準設置[5]。用A代表操控臺側面與座椅G點(座椅坐墊與靠背表面的相切點)的縱向水平距離(簡稱座椅操控臺水平距離)，座椅可前后移動，與操控臺的距離會影響駕駛員與操控臺撞擊的時間及撞擊速度；用B代表操控臺膝墊與操控臺側面的縱向水平距離(簡稱膝墊距離)，在撞擊過程中膝墊的位置會限制駕駛員腿部的移動距離，影響駕駛員腿部的損傷；用C代表操控臺截面厚度，操控臺截面厚度決定了駕駛員胸部與操控臺接觸面的大小，直接影響作用于駕駛員胸部的壓強；用D代表腳踏板高度，腳踏板高度的設計將影響駕駛員的重心高度，并決定了撞擊時操控臺面與駕駛員撞擊的位置。4個優化設計變量中，A和B為操控臺系統的布局參數，C和D為操控臺系統的結構參數，司機室操控臺系統各優化設計變量及取值范圍如圖3所示。

圖3　操控臺系統優化設計變量示意圖(單位：mm)

列車駕駛員在碰撞發生后極易受到損傷，損傷類型包含機械性損傷、生物損傷以及心理損傷，不同部位的損傷機理各不一樣。為了評定駕駛員的損傷程度，參考美國FMVSS208乘員碰撞保護標準[6]和英國內飾結構耐撞性標準AV/ST9001[7]，引入駕駛員碰撞損傷參數，分別為：頭部損傷指標HIC36、頸部損傷指標Nij、胸部損傷指標TC3ms、脛骨指數TI。其中，頭部損傷指標HIC36為36 ms時間間隔內駕駛員頭部質心位置的加速度最大值；頸部損傷指標Nij與碰撞中駕駛員所受的頸部力和力矩有關；胸部損傷指標TC3ms為胸部合成加速度累積作用時間超過3 ms的值；脛骨指數TI與小腿所受的軸向力和力矩有關。

1.3　優化方法

碰撞問題是一類十分復雜的非線性物理問題[8],而且用有限元分析碰撞問題需要耗費大量的時間，因此引入代理優化的方法，即利用有限的樣本點構造代理優化模型并進行優化設計。建立代理模型的常用方法有傳統響應面法[10]、Kriging模型法[11]、徑向基函數法、人工神經網絡法等。

本文采用乘員損傷優化設計中被廣泛運用的Kriging法建立代理優化模型，通過Kriging法構造駕駛員損傷指標隨設計變量的變化曲面，并借助求解多目標優化問題的帶精英策略的非占優排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)對代理模型進行尋優。用遺傳算法求解代理模型的最優值時，首先隨機生成1個初始種群，對種群個體進行編碼，將目標函數轉化為適應度函數；對每個個體進行適應度評價，評定每個個體的優劣程度；然后通過選擇、交叉及變異等算法產生更優的新一代種群；最后進行終止條件判斷，最優解就是進化中擁有最高適應度的個體，即本研究中所求模型的最優值。

2　優化設計

2.1　試驗設計

對司機室的4個優化設計變量采用正交試驗，其中取A分別為350，400和450 mm，B分別為320，370和420 mm，C分別為120，70和170 mm，D分別為150，200和250 mm，9次試驗均在相同碰撞場景下進行，得到各試驗下駕駛員的損傷情況見表1。

表1　正交試驗及結果

從表1可以看出：頭部損傷指標離耐受極限較遠，受傷的可能性低；頸部損傷指標都在標準范圍內，但試驗4和試驗8的結果接近標準值，較為危險；胸部損傷指標都在耐受范圍內；有6個試驗的脛骨指數指標超過了標準值，可見駕駛員腿部受傷的危險性極大。

不同優化設計變量下各損傷指標的極差分析結果見如表2，依據極差R的大小可以判斷優化設計變量對損傷指標的影響程度，R越大代表該優化設計變量的影響程度越大。

表2　不同優化設計變量下各損傷指標的極差分析結果

從表2可以看出：①頭部損傷指標受操控臺截面厚度的影響最大，其次受腳踏板高度及座椅操控臺水平距離的影響，膝墊距離的影響最小。②頸部損傷指標受膝墊距離及腳踏板高度的影響較大，膝墊離操控臺邊沿越近，頸部損傷越大，腳踏板高度越高，頸部損傷越嚴重；頸部損傷指標受座椅操控臺水平距離和操控臺截面厚度的影響較小，操控臺越厚，頸部損傷越小。③胸部損傷指標受座椅操控臺水平距離的影響最大，其次受操控臺截面厚度和腳踏板高度的影響，膝墊距離對胸部損傷的影響最小，座椅操控臺水平距離越近，胸部損傷越小。④脛骨指數受座椅操控臺水平距離的影響最大，其次受膝墊距離和操控臺截面厚度的影響，腳踏板高度的影響最小，座椅操控臺水平距離近時脛骨損傷值明顯較小。

經以上分析可知，優化設計變量A對胸部損傷和腿部損傷的影響較大；D對頭部損傷和頸部損傷的影響較大；B只對頸部損傷影響較大，對其余指標的影響都較小；C對頭部加速度影響較大，但在本試驗中頭部加速度損傷都較小，座椅操控臺水平距離和腳踏板高度是影響駕駛員損傷的主要因素。因此在進行結構優化前須先確定膝墊距離和操控臺截面厚度，考慮到膝墊距離較近時可能引起頸部與腿部較大的損傷，選擇420 mm為最優的膝墊距離；頸部損傷隨操控臺截面厚度增加而減小，選擇170 mm為最優的操控臺截面厚度。

2.2　結構優化

由于優化設計變量A和D是影響駕駛員損傷的主要因素，以優化設計變量B和C取上節得到的最優值為前提，選擇A分別為350，400和450 mm，D分別為150，175，200，225和250 mm，設計兩因素的全因子試驗，試驗共有15個，試驗設計及結果見表3。

表3　全因子試驗及結果

續表3

以全因子試驗的結果為樣本點，采用Kriging法建立駕駛員各部位損傷在優化設計變量A和D下的近似模型。因各試驗工況中頭部損傷與標準值差距較遠，可以忽略對其的優化，其他部位損傷的響應曲面如圖4所示。

從圖4可以看出：頸部損傷隨座椅操控臺水平距離的增加先增加后減小，與腳踏板高度無線性關系；胸部損傷隨座椅操控臺水平距離的增加呈增加趨勢，與腳踏板高度無線性關系；脛骨指數與座椅操控臺水平距離無線性關系，隨腳踏板高度呈拋物線變化，在腳踏板中間高度位置損傷值最大。

圖4　各損傷參數Kriging響應面

采用遺傳算法對代理模型尋優，選擇種群規模為50個，共有100個迭代種群，交叉概率為0.9，交叉分布指數為10。通過NSGA-Ⅱ遺傳算法尋優，得到當A=368 mm，D=250 mm時駕駛員的損傷最小，當A=450 mm，D=160 mm時駕駛員的損傷最大。

2.3　優化結果討論

按駕駛員損傷最小的尋優結果得到的座椅操控臺水平距離和腳踏板高度建立仿真工況，得到各目標損傷的優化結果，與優化前的仿真結果進行對比，見表4。從表4可以看出：A和D優化后，除了駕駛員的頭部損傷外，其余部位的損傷誤差都小于10%，說明該優化模型對除頭部損傷外其余部位的損傷都是有效的。

表4　優化結果與仿真結果對比

優化后駕駛員頭部和胸部加速度時程曲線分別如圖5和圖6所示。從圖5和圖6可以看出：頭部損傷指標HIC36為59.14g，出現在77～113 ms的時間間隔內；胸部損傷指標TC3ms為19.52g，出現在76～79 ms的時間間隔內。

圖5　頭部加速度時程曲線

圖6　胸部加速度時程曲線

圖7和圖8分別為駕駛員頸部受力和力矩的時程曲線。由圖7和圖8可以看出：在碰撞的前半段時間內，駕駛員頸部力和力矩是由頭部與胸部速度差造成的，在460 ms時頸部后仰角大，由于有頭枕的保護，頸部沒有發生更嚴重的后彎；頸部損傷指標Nij為0.62，頸部損傷沒有超過標準值。

圖7　頸部受力時程曲線

圖8　頸部力矩時程曲線

優化前與優化后駕駛員的損傷指標對比情況見表5。從表5可以看出：優化后駕駛員的各部位損傷指標都有較大的改進；優化后駕駛員的損傷指標及運動形態均較好，驗證了空間結構優化的正確性與有效性。

表5　優化前后駕駛員各部位損傷指標

3　結　論

(1)對包括座椅操控臺水平距離、膝墊距離、操控臺截面厚度、腳踏板高度等司機室操控臺系統的結構和布局參數進行正交試驗和極差分析，得到座椅操控臺水平距離和腳踏板高度為影響駕駛員損傷的主要因素。

(2)當最優的膝墊距離和操控臺截面厚度分別為420和170 mm時，對駕駛員各損傷指標進行多目標優化的結果表明，當座椅操控臺水平距離為450 mm、腳踏板高度為250 mm時駕駛員的損傷最大；當座椅操控臺水平距離為368 mm、腳踏板高度為250 mm時駕駛員的損傷最小。

(3)遺傳算法的尋優結果與數值仿真的結果吻合較好，駕駛員各個部位的損傷誤差都小于10%。對司機室操控臺系統的結構和布局參數優化后，駕駛員的各損傷指標及運動形態較好，驗證了空間結構優化的正確性與有效性。優化后的結果與優化前相比，頸部損傷下降了31.9%、胸部損傷下降了32.3%、脛骨指數下降了59.8%。

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