基于E-NCAP的6歲兒童乘員損傷防護研究?

曹立波，胡 淵，顏凌波，彭 宇，石向南

(1.湖南大學，汽車車身先進設計制造國家重點實驗室，長沙 410082； 2.汽車噪聲振動和安全技術國家重點實驗室，重慶 400023)

基于E-NCAP的6歲兒童乘員損傷防護研究?

曹立波1，2，胡 淵1，顏凌波1，彭 宇1，石向南2

(1.湖南大學，汽車車身先進設計制造國家重點實驗室，長沙 410082； 2.汽車噪聲振動和安全技術國家重點實驗室，重慶 400023)

2016版歐洲新車評價規程(E-NCAP)將后排Q系列6歲兒童假人的損傷值作為兒童保護部分的評分依據，對車輛安全性提出了新的要求。本文中建立了某已開發車型的兒童乘員約束系統仿真模型，并利用C-NCAP試驗數據對其有效性進行了驗證。根據E-NCAP中的正面40%偏置碰撞和側面碰撞要求進行了仿真。通過兩種碰撞工況下乘員約束系統參數靈敏度分析，選出對兒童乘員損傷影響顯著的參數作為優化變量，以兒童損傷綜合評價指標WIC最小化為優化目標，采用Kriging算法創建的響應面模型和遺傳算法進行參數優化。結果表明，優化后約束系統能有效降低兒童乘員損傷值，正面偏置碰撞得分提高了9.4%，側面碰撞得分提高了67.9%。

兒童乘員；E-NCAP；遺傳算法；參數優化

前言

據公安部交通管理局《道路交通事故統計年報》顯示，我國在2012年因交通事故死亡和受傷的人數分別為59 997和224 327人，其中，12歲以下兒童的死亡和受傷人數分別為3 253和13 720人[1]。隨著中國汽車保有量的日益增多，兒童乘車的安全性也將越來越受到國家、社會以及家庭的重視。

目前，部分學者根據ECE-R44法規要求在正面碰撞工況下分析了兒童座椅安全帶的穿孔位置、安全帶剛度以及座椅摩擦因數對假人損傷的影響，但只進行了單因素影響分析[2]。還有一些學者基于2009版的E-NCAP建立了P系列1.5歲和3歲的兒童約束系統正面碰撞仿真模型，研究了正面偏置碰撞下后排環境因素對兒童損傷的影響，但沒有涉及到側面碰撞[3]。由于目前兒童損傷研究所采用的設置主要都是基于ECE R44，FMVSS 213以及先前版本的E-NCAP法規，而2016版E-NCAP更新了兒童乘員保護方面的法規，主要是采用Q6和Q10兒童假人代替以往的Q3和Q1.5兒童假人來對車輛安全性進行評價，然而，我國對這方面的研究還較缺乏。

本文中針對2016版E-NCAP要求，將Q6兒童假人作為主要研究對象，建立并驗證仿真分析模型，在E-NCAP正面40%偏置碰撞以及側面碰撞工況下對某量產車型的后排乘員約束系統參數進行優化。

1 兒童乘員約束系統臺車碰撞試驗

為了更好地通過臺車試驗來復現某車型在CNACP中的正面碰撞工況，將該車型的車身焊接在臺車(圖1)上通過調整臺車質心以及配重塊質量使之與該車型的質量和質心位置基本相同。

圖1 試驗臺車

相關研究表明，不同數量、長度、壁厚的圓形薄壁吸能筒組合能夠很好地復現實車碰撞加速度波形[4]。基于這一研究結果，選擇相應的吸能筒組合焊接在臺車的前端進行臺車碰撞試驗。

臺車試驗于2015年7月13日在湖南大學汽車碰撞實驗室完成，碰撞過程中采集了駕駛員側后排Q6兒童假人的頭部和胸部加速度，同時還通過在臺車車身B柱安裝加速度傳感器采集了臺車車體的碰撞加速度，圖2為臺車碰撞加速度波形與實車碰撞加速度波形對比，兩者趨勢比較接近。表1為臺車碰撞加速度波形與實車碰撞加速度波形的峰值和峰值時刻對比。由表1可知，對應的峰值和峰值時刻也較好地相符。

圖2 臺車曲線與實車曲線對比

表1 臺車曲線與實車曲線峰值和峰值時刻對比

2 后排兒童仿真模型的建立與驗證

2.1 模型建立

利用多剛體動力學分析軟件MADYMO建立了某車型后排兒童乘員約束系統仿真模型，模型主要包括前后排座椅、Q系列6歲兒童假人、增高坐墊以及安全帶模型。后排座椅模型中的座椅坐墊以及靠背的剛度特性曲線經過靜態壓縮試驗得到，增高坐墊是通過手持三維掃描儀得到增高坐墊的三維模型，在HyperMesh中劃分網格，導出增高坐墊FE模型的外層殼單元的節點和單元信息，輸入到MADYMO模型中，賦予相應的材料和屬性，其接觸特性曲線也都由試驗得到。整個兒童乘員約束系統仿真模型如圖3所示。

圖3 兒童乘員約束系統仿真模型

2.2 模型驗證

為驗證后排兒童乘員約束系統仿真模型的有效性，將臺車試驗中采集的B柱車體減速度曲線加載到兒童乘員約束系統模型上，作為仿真模型的輸入。經MADYMO運算之后，獲取兒童約束系統仿真動畫及兒童假人各部分的加速度曲線，與臺車試驗結果進行對比，如圖4和圖5所示。

圖4 碰撞試驗與仿真加速度曲線對比

由圖4可知，兒童頭部和胸部的仿真與試驗曲線無論從峰值、脈寬以及大體趨勢都比較接近。表2為試驗與仿真中兒童假人頭部和胸部加速度峰值對比。由表2可知，各項誤差均在10%以內。MADYMO軟件中的Objective Rating模塊可以通過GPV(最大峰值)、GPT(最大峰值時刻)、DUC(曲線重疊區域)和WIS(曲線振幅)來定量評價曲線擬合程度，當總評分達到85%時，即認為模型可靠。4種角速度仿真與試驗曲線的吻合度評分如表3所示，結果的總評分為89.02%，故認為該約束系統模型可靠，可用于后續研究。

表2 試驗與仿真結果對比

表3 模型仿真與試驗曲線的擬合程度%

3 動態試驗仿真分析

2016版E-NCAP兒童保護的總體評分主要分為3個部分：動態評價、整車相關基本評價和CRS與整車兼容性[5]。其中的動態試驗部分從2016年1月開始用Q系列6歲和10歲兒童假人作為評價主體。表4為動態試驗中6歲兒童的具體評分。

表4 6歲兒童乘員動態試驗評分標準

以該后排兒童乘員約束系統仿真模型為基礎，模擬E-NCAP動態評價中的正面偏置碰撞以及側面碰撞兩種試驗工況。在正面偏置碰撞工況中將Q系列6歲兒童假人置于后排駕駛員側，并將該車型在E-NCAP正面偏置試驗下采集的B柱加速度曲線以及角加速度曲線作為輸入進行正面偏置碰撞仿真試驗；在側面碰撞工況中，將6歲兒童假人置于后排副駕駛側，并將該車型在E-NCAP側面碰撞試驗下采集的車體加速度作為輸入條件，兩種仿真模型如圖6和圖7所示。盡管側面碰撞整體模型沒有驗證，但座椅形狀和參數均來自測試數據，其他約束系統參數在正碰試驗中得到了驗證，故認為仿真結果具有一定的可信度。

圖6 E-NCAP動態試驗中采集的試驗曲線

圖7 碰撞仿真模型

表5給出兩種工況下6歲兒童假人的得分情況。由表5可知，正面偏置碰撞和側面碰撞的得分分別為6.37和2.18分，在正面偏置碰撞中失分部位為頸部和胸部，其中胸部失分比較嚴重。而在側面碰撞中頸部和胸部沒有失分，但頭部失分嚴重。

表5 E-NCAP后排兒童假人基礎模型得分

4 后排乘員約束系統參數優化

4.1 優化參數的選取

為能使6歲兒童假人在E-NCAP兒童保護評價中得到更高的分值，本文中進行E-NCAP正面40%偏置碰撞和側面碰撞兩種工況下的參數靈敏度分析，分析所選的參數主要為后排乘員約束系統中與兒童假人動態相關且可調整的參數：后排座椅坐墊剛度、假人與增高坐墊的摩擦因數、安全帶剛度與限力值、增高坐墊的剛度、增高坐墊的側翼剛度和假人與安全帶的摩擦因數。在正面偏置碰撞和側面碰撞中分別抽樣100組進行仿真，對輸出的頭部、頸部、胸部損傷值進行數據分析，選取對兒童假人損傷影響較大的參數作為優化參數。正面偏置碰撞的優化參數為安全帶限力值和假人與增高坐墊的摩擦因數，側面碰撞的優化參數為增高坐墊的側翼剛度、后排座椅坐墊剛度和增高坐墊與假人的摩擦因數。

4.2 優化目標的選取

2016版E-NCAP中對兒童乘員保護的評分包含了頭部、頸部和胸部的多項響應指標，它們之間具有一定的相關性。為防止在優化過程中出現某一項損傷值減少，而其他損傷值明顯增大甚至超過法規值的情況，參考文獻[6]和文獻[7]中提出的綜合傷害評價方法，根據E-NCAP兒童保護的損傷評價指標及評分標準定義綜合傷害評價值WIC。

正面偏置碰撞WIC為

側面碰撞WIC為

WIC越小，說明約束系統對兒童的保護效果越好。正面偏置碰撞的約束條件為HIC15≤700，H3ms≤100g，C≤550mm，FZ≤2.62kN，T3ms≤55g。側面碰撞的約束條件為HIC15≤700，H3ms≤88g，F≤2.4kN，T3ms≤67g。

4.3 響應面的構建

針對正面40%偏置和側面碰撞兩種工況，使用拉丁超立方試驗設計方法在所選的優化參數取值范圍內均勻取點，生成30組試驗數據，利用MADYMO進行仿真計算，得到兒童頭部、胸部和頸部的損傷值。并利用Kriging算法構建優化參數與輸出的損傷值之間的響應面模型。

4.4 基于遺傳算法的參數優化

NSGA-II(non-dominated sorting genetic algorithm II)[8]遺傳算法具有運行速度快、解集的收斂性好等優點，是公認的最為優秀的遺傳算法之一。

本文中基于MODE FRONTIER優化平臺使用遺傳算法NSGA-II進行正面40%偏置碰撞和側面碰撞中后排兒童約束系統模型的優化。每一代進行30次試驗設計，經50次遺傳迭代分別得到正面偏置碰撞和側面碰撞中6歲兒童約束系統模型的優化解集。由于在兩種工況中都有相同的優化參數——增高坐墊與假人的摩擦因數，根據約束系統實際調控的方便性，選取兩種工況下相同的增高坐墊與假人的摩擦因數，并且以WIC值都能較小為原則選取兩種工況下的最優設計點。在正面偏置碰撞中選取的設計點為：增高坐墊與假人的摩擦因數為0.3，安全帶限力值為2 000N。在側面碰撞中選取的設計點為：增高坐墊的側翼剛度為初始剛度的0.8，后排座椅坐墊剛度為初始剛度的0.7，增高坐墊與假人的摩擦因數為0.3。

表6 側面碰撞代理模型與實際仿真誤差分析

為驗證代理模型的有效性，將NSGA-II優化后設計點的值代入MADYMO中計算，對比代理模型的計算值。表6為側面碰撞代理模型與實際仿真誤差分析，可見各項指標的誤差都小于10%，在可接受范圍內。由于正面偏置碰撞優化中選取的就是試驗設計組，所以不必進行誤差分析。

圖8為優化與基礎組對比。由圖8可知，優化后，正面偏置碰撞中后排兒童乘員各部位損傷參數都明顯減小，側面碰撞中除胸部加速度峰值略有增大外其余指標也都顯著降低。

圖8 優化組與基礎組對比

將選取的優化設計點置于MADYMO中計算所得到的6歲兒童假人的損傷值按E-NCAP評分標準進行評分，結果如表7所示。由表可見，優化后，正面偏置碰撞中兒童頭部3ms合成加速度、頸部力和胸部3ms加速度分別下降了8.3%，28.6%和3.8%， E-NCAP總得分為6.64分，比初始基礎模型得分提高了9.4%。側面碰撞中兒童頭部3ms加速度和頸部力分別下降13.6%和12.3%，E-NCAP總得分為3.66分，比初始基礎模型提高了67.9%。結果表明，乘員約束系統的保護性能得到了明顯改善。

表7 優化后的兒童假人得分

5 結論

針對2016版E-NCAP對兒童乘員保護新法規要求，以6歲兒童乘員為研究對象，對E-NCAP中的兩種工況進行了仿真；并通過靈敏度分析選出對兒童乘員損傷影響顯著的參數，利用MODE FRONTIER完成約束系統參數優化。從中可以得出以下結論。

(1)采用DOE試驗設計、Kriging算法創建響應面并結合遺傳算法NSGA-II進行參數優化，完成了兒童約束系統參數最優匹配。

(2)不同工況下影響兒童乘員損傷的主要參數是不同的，同一參數對不同工況下兒童乘員的損傷影響也存在差別。適當減小安全帶限力值能有效減少正面偏置碰撞中兒童乘員各部位的損傷，但在側面碰撞中影響不明顯。

(3)合理匹配約束系統參數能有效減小兩種工況下的兒童乘員損傷。通過靈敏度分析，得到在正面偏置碰撞中影響顯著的因素為增高坐墊與假人的摩擦因數和安全帶限力值，通過優化E-NCAP總得分提高了9.4%；對于側面碰撞，通過靈敏度分析得到影響顯著的因素為增高坐墊的側翼剛度、后排座椅坐墊剛度和增高坐墊與假人的摩擦因數，優化后E-NCAP總得分提高了67.9%。

[1] 公安部交通管理局.中華人民共和國道路交通事故統計年報(2012年度)[R].無錫：公安部交通管理科學研究所，2013.

[2] 羅萌，唐亮，杜匯良，等.兒童約束系統動態仿真研究及初步參數分析[J].汽車技術，2006(Z1)：36-40.

[3] 張君媛.面向歐洲新車評價的汽車正面碰撞兒童座椅參數設計[J].中國機械工程，2010(8)：983-987.

[4] 曹立波，顏培崗.利用薄壁圓形吸能管模擬實車正面碰撞波形的研究[C].國際汽車交通安全學術會議，2010：9-13.

[5] NCAP E.European new car assessment programme(Euro NCAP) assessment protocol-child occupant protection[S].2016.

[6] 白中浩，顏強，龍瑤，等.基于獨立碰撞工況的兒童約束參數優化[J].湖南大學學報，2012(11)：47-51.

[7] 白中浩，陳亞楓，程勝華，等.基于不同年齡的自適應兒童乘員約束系統參數優化研究[J].機械工程學報，2015，51(3)：119-125.

[8] DEB K，PRATAP A，AGARWAL S，et al.A fast and elitist multiobjective genetic algorithm：NSGA-II[J].IEEE Transactions on Evolutionary Computation，2002，6(2)：182-197.

A Study on Injury Protection of 6 Years Old Child Occupant Based on E-NCAP

Cao Libo1，2，Hu Yuan1，Yan Lingbo1，Peng Yu1＆Shi Xiangnan2
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

The 2016 version of European New Car Assessment Program(E-NCAP)takes the injury severity of Q series 6 years old child dummy as the scoring criteria for children protection，which proposes new requirements on vehicle safety.In this paper，a simulation model for the child occupant restraint system of a vehicle developed is established，with its effectiveness verified by C-NCAP test data，and simulations are conducted according to the requirements of both frontal 40%overlap offset impact and side impact in E-NCAP.Then parameter optimization is performed by using Kriging response surface model and genetic algorithm，with the parameters significantly affecting child occupant injury selected by sensitivity analysis as optimization variables and minimizing the weighted injury criterion for child occupant as optimization objective.The results indicate that the restraint system optimized can effectively reduce the injury severity of child occupant，with the overall E-NCAP score rises by 9.4%for frontal impact and 67.9%for side impact.

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

?汽車噪聲振動和安全技術國家重點實驗室開放基金(5608)資助。

原稿收到日期為2016年1月15日，修改稿收到日期為2016年3月11日。

顏凌波，博士，E-mail：milanylb＠hotmail.com。

10.19562/j.chinasae.qcgc.2017.02.009