基于12歲兒童損傷閾值的主動式安全氣囊多目標優化*

洪 亮，劉 剛，葛如海

（1.江蘇大學汽車與交通工程學院，鎮江 212013；2.好孩子兒童用品有限公司，昆山 215331；3.常熟理工學院汽車工程學院，常熟 215500）

前言

雖然兒童并非道路交通事故中的傷亡主體，但實為道路交通安全中的弱勢群體，一旦發生交通事故，其重傷概率遠高于成人［1］。2019年，我國學齡兒童在校人數高達1.54億［2］，如此數量龐大的兒童往返于學校與住所之間，亟需安全性能卓越的校車，以確保兒童安全。美國交通安全管理局（NHTSA）統計表明:在美國，每年有8 500輛校車發生交通事故，其中86%為輕微事故，10%為中等嚴重事故，4%為嚴重事故，絕大多數非致命損傷發生在兒童乘員身上［3］。在我國，2010-2014年，全國校車事故共造成153名兒童乘員死亡，部分事故死亡率高達80%［4］。

在校車正面碰撞中，保護兒童乘員的約束裝置主要包括兩點式安全帶與三點式安全帶［5］。兩點式安全帶僅能約束兒童乘員腰腹部的向前移動，無法有效限制兒童乘員頭部、頸部以及胸部的運動，致使頭部、頸部等部位撞擊前排座椅靠背，造成嚴重傷害［6］。在校車高速正面碰撞中，三點式安全帶中的肩帶擠壓兒童乘員的胸骨與肋骨，不利于胸部保護［7］。兒童天性活潑好動，乘坐校車時，常出現多種“離位”坐姿［8］，三點式安全帶中的肩帶常常勒住“離位”坐姿兒童的頸部，導致致命損傷［9］。此外，兒童自我保護意識不足，其安全帶佩戴率極低，在校車緊急制動或正面碰撞時，未佩戴安全帶的兒童乘員常常遭受嚴重或致命傷害［10］。文獻［11］中提出吸能靠背和旋轉式靠背的構想，兩種靠背通過吸收兒童的前沖能量以避免或降低兒童頸部傷害。吸能靠背的結構特征在于吸能塊安裝于靠背后部，當兒童胸部撞擊吸能塊時，吸能塊發生彈性變形，從而吸收兒童的前沖能量；旋轉式靠背的保護機理在于當兒童頭部、胸部撞擊旋轉式靠背時，旋轉式靠背向前轉動，從而緩沖兒童的前沖能量。但是，由于吸能靠背的吸能塊尺寸較小，難以充分吸收兒童的前沖能量，致使吸能靠背的保護效果不佳；旋轉式靠背向前轉動不益于前排乘員的乘坐舒適性與安全性。為改善兒童乘員安全性，安全氣囊技術被引入兒童約束系統中。但傳統安全氣囊的起爆方式大多為點爆式，其在起爆瞬間產生巨大的沖擊力，此沖擊力輕則造成面部擦傷，重則造成頸部骨折，極不利于兒童乘員保護［12-13］。綜上，當前校車約束裝置與傳統安全氣囊難以有效保護兒童乘員安全。

為克服當前校車約束裝置與傳統安全氣囊的不足，文獻［14］中提出一種主動式安全氣囊，該氣囊安裝于前排座椅靠背的后表面。在校車發生碰撞前，主動式安全氣囊已完成充氣；當校車發生碰撞時，主動式安全氣囊與兩點式安全帶共同約束、協調兒童乘員頭部、頸部以及胸部等部位的運動，以顯著提升校車安全性。文獻［15］和文獻［16］中基于通用兒童損傷閾值與單一校車碰撞工況，研究主動式安全氣囊對12歲兒童乘員的保護功效。然而，兒童處于快速生長發育階段，不同年齡兒童的人體尺寸與解剖結構差異明顯，導致各年齡兒童的損傷閾值區別較大，通用兒童損傷閾值無法衡量不同年齡兒童的損傷情況；我國道路場景復雜，致使校車碰撞工況呈現多樣化，單一校車碰撞工況難以全面厘清主動式安全氣囊的保護功效。因此，本文中針對先前主動式安全氣囊相關研究的局限性，探索12歲兒童的損傷閾值，開展多種校車碰撞工況下，主動式安全氣囊的多目標優化，探究主動式安全氣囊對12歲兒童乘員的保護功效，最終擴展主動式安全氣囊的防護范圍，全面提升兒童安全。

1 12歲兒童損傷閾值的確定

HybridⅢ型第5百分位女性假人的身高、坐高和體質量等參數與我國12歲兒童相似［17］，因此，通常選用該型假人用于研究12歲兒童的運動狀態與損傷情況。由于當前法規未涉及12歲兒童各部位的損傷閾值，本文中基于第50百分位成年男性的損傷閾值，利用比例縮放公式（式（1）），獲得12歲兒童頭部、頸部、胸部與腿部的損傷閾值，如表1所示。

式中:KL、Kρ、KE、KT、KA、KF、KM與KHIC分別為尺寸比例系數、質量密度比例系數、彈性模量比例系數、時間比例系數、加速度比例系數、力比例系數、彎矩比例系數和頭部傷害指標比例系數；下標1和下標2分別代表12歲兒童與第50百分位成年男性的相關參數。

表1 12歲兒童損傷閾值

參照第50百分位成年男性乘員的加權傷害指標WIC［18］，根據12歲兒童各部位的損傷閾值，提出12歲兒童乘員的加權傷害指標WICC（weighted injury criterion of 12?year?old children），其表達式為

式中:Nij為頸部傷害指標，其閾值為1；下標Th代表各損傷指標的閾值。

2 模型建立與驗證

2.1 校車仿真模型的建立

利用碰撞仿真軟件MADYMO，建立某型校車的兒童乘員約束系統仿真模型（簡稱為“校車仿真模型”），其包括地板，前、后排座椅，HybridⅢ型第5百分位女性假人以及兩點式安全帶等［19］，如圖1所示。模型建立的具體步驟為:①建立包含地板剛性模型，前、后排座椅有限元模型的車內環境模型；②調入MADYMO軟件中自帶的HybridⅢ型第5百分位女性假人模型，并將其定位在后排座椅中間位置；③建立包含錨點、帶扣與織帶的兩點式安全帶混合模型，并對假人模型進行安全帶預定位；④定義假人模型各部位與車內環境模型、安全帶混合模型的接觸；⑤基于試驗數據，定義座椅模型中靠背、坐墊的剛度；⑥將臺車試驗測得的加速度波形加載至校車仿真模型中，以模擬真實試驗中假人的運動狀態與損傷情況。

圖1 校車仿真模型

2.2 校車仿真模型的驗證

臺車試驗中測得的假人頭部、胸部、腿部傷害響應曲線與仿真模型計算獲得的傷害響應曲線之間的對比如圖2所示；不同碰撞時刻下，試驗與仿真中假人運動姿態的對比如圖3所示。由圖2和圖3可知，試驗與仿真得到的各部位傷害響應曲線之間擬合較好，臺車試驗中假人運動姿態與仿真動畫中假人模型運動姿態具有較高的相似度，因此所建校車仿真模型可信度較高，能夠作為基礎模型進行深入研究［20］。

圖2 試驗與仿真中假人傷害響應曲線對比

圖3 試驗與仿真中假人運動姿態對比

2.3 校車—主動式安全氣囊耦合模型的搭建

利用三維設計軟件CATIA與網格劃分軟件Hypermesh，依次構建主動式安全氣囊的幾何模型與網格模型，并導入校車仿真模型中，以搭建校車—主動式安全氣囊耦合模型，如圖4所示。

圖4 校車—主動式安全氣囊耦合模型

3 多工況下主動式安全氣囊優化

3.1 多種校車碰撞工況的建立

為研究不同校車碰撞工況下，主動式安全氣囊對12歲兒童乘員的保護功效，簡化臺車試驗中測得的加速度波形（簡稱為“原始波形”），獲得對應的簡化波形。表2顯示兩種波形下，12歲兒童乘員各部位的損傷指標之間的誤差均在5%以內，因而簡化波形能夠替代原始波形。為模擬多種校車碰撞工況，在保持起始點與終止點不變的情況下，改變簡化波形的最大加速度，最終獲得4種校車碰撞工況:工況1、工況2、工況3與工況4，如圖5所示。

圖5 多種校車碰撞工況

表2 兩種波形下兒童乘員損傷指標對比

4種校車碰撞工況下，12歲兒童乘員各部位損傷指標的變化趨勢如圖6所示。隨著校車碰撞速度的升高，頭部傷害指標HIC15、頸部傷害指標Nij、胸部合成加速度T3ms、胸部壓縮量THPC與加權傷害指標WICC呈現顯著的遞增趨勢。有必要開展主動式安全氣囊的多目標優化，實現4種校車碰撞工況下，12歲兒童乘員的最佳保護。

圖6 不同工況下兒童乘員損傷指標變化情況

3.2 參數靈敏度分析

主動式安全氣囊的拉帶長度顯著影響氣囊外形特征；安裝點高度決定兒童乘員與氣囊的接觸位置；氣體質量流率與氣囊內部初始壓力相關；泄氣閥的開啟壓力與開度影響氣囊的泄氣特性。因此，選取上部拉帶長度、中部拉帶長度、下部拉帶長度、氣囊安裝點高度、氣體質量流率、泄氣閥開啟壓力和泄氣閥開度作為靈敏度分析參數，以決選優化因素。

以原始波形為基準，開展上述7個設計參數的靈敏度分析，其結果如圖7所示。由圖7可知，氣囊安裝點高度、泄氣閥開啟壓力、泄氣閥開度以及中部拉帶長度對12歲兒童乘員的損傷影響顯著，因此選取氣囊安裝點高度、泄氣閥開啟壓力、泄氣閥開度、中部拉帶長度作為優化因素。

圖7 靈敏度分析結果

各優化因素的取值范圍如下:

氣囊安裝點高度x1=0.345～0.410 m；

泄氣閥開啟壓力x2=1.16×105～1.34×105Pa；

泄氣閥開度x3=0.8～2.0；

中部拉帶長度x4=0.26～0.32 m。

3.3 Optimal Latin Hypercube試驗設計

基于Optimal Latin Hypercube試驗設計方法，面向4種校車碰撞工況，分別生成30次試驗，如表3和表4所示。

表3 Optimal Latin Hypercube試驗（工況1與工況2）

表4 Optimal Latin Hypercube試驗（工況3與工況4）

3.4 響應面代理模型的構建與驗證

基于Optimal Latin Hypercube試驗結果，構建4種工況下，加權傷害指標與各優化因素間的響應面代理模型，其表達式為

4個響應面代理模型的相關系數R2分別為93.14%、94.10%、93.88%和91.53%。為進一步驗證響應面代理模型的預測精度，隨機選擇3個樣本點，對比其仿真值與預測值，結果如表5所示。各樣本點對應的仿真值與預測值之間誤差均低于5%。所構建的響應面代理模型預測精度較高，可用于后續多目標優化研究。

表5 仿真結果與預測結果的對比

3.5 主動式安全氣囊的多目標優化

目前多目標優化算法包括粒子群優化算法、模擬退火算法、第二代非支配排序遺傳算法（non?dominated sorting genetic algorithmⅡ，NSGA-Ⅱ）等。粒子群優化算法的優點是通用性強，但缺點是局部優化能力差；模擬退火算法全局搜索性較好，但搜索時間較長，且易出現早熟停滯現象［21］。NSGA-Ⅱ算法時間復雜度低，具有較高的種群多樣性，全局搜索能力強，通過引入第一前端的概念，保證篩選范圍的同時保留最優個體，增強了算法的穩定性和魯棒性［22-23］。基于NSGA?Ⅱ算法的眾多優點，本文中選用NSGA?Ⅱ的一種變形算法作為主動式安全氣囊優化問題的優化算法，該變形算法使用MATLAB中的Gamultiobj函數實現，與傳統NSGA?II算法的區別在于:傳統NSGA?II算法選擇所有符合判定條件的個體進入下一代種群，而Gamultiobj函數在此基礎上添加一比例系數，以控制進入下一代種群的個體數目，顯著提高優化效率。

主動式安全氣囊的多目標優化問題描述如下:

Gamultiobj函數中相關參數設置如表6所示。隨著校車碰撞速度的增加，12歲兒童乘員的頭部、頸部和胸部傷害指標以及加權傷害指標顯著升高，因而決選工況4中的加權傷害指標為最高級，工況3為次高級，同時兼顧其他兩種工況，最終篩選出各優化因素的最優值，實現主動式安全氣囊的多目標優化。優化因素初始值與最優值的對比如表7所示。

表6 Gamultiobj函數中相關參數值

表7 優化因素的初始值與最優值

優化后的主動式安全氣囊一方面能夠有效吸收兒童乘員的前沖能量，另一方面避免兒童乘員與前排座椅發生劇烈碰撞，使4種校車碰撞工況下，頭部、頸部、胸部傷害指標以及加權傷害指標同時顯著下降，如表8所示。對于工況4，HIC15、Nij、T3ms、THPC與WICC分 別 降 低28.58%、14.79%、10.02%、10.26%與18.08%；對于工況3，HIC15、Nij、T3ms、THPC與WICC分別降低33.71%、15.82%、9.87%、11.99%與19.04%。工況3和工況4中，優化前后兒童傷害曲線的對比如圖8和圖9所示。

圖8 優化前后兒童乘員損傷情況（工況3）

圖9 優化前后兒童乘員損傷情況（工況4）

表8 優化前后兒童乘員損傷指標及其變化率

4 結論

（1）基于第50百分位成年男性的損傷閾值，利用比例縮放方法，獲取12歲兒童頭部、頸部、胸部與腿部的損傷閾值；在此基礎上，提出12歲兒童乘員的加權傷害指標WICC。

（2）建立與驗證校車仿真模型，搭建校車—主動式安全氣囊耦合模型。

（3）簡化臺車試驗中測得的原始波形，模擬多種校車碰撞工況，獲得工況1、工況2、工況3與工況4。隨著校車碰撞速度的升高，12歲兒童的頭部傷害指標HIC15、頸部傷害指標Nij、胸部3ms合成加速度T3ms、胸部壓縮量THPC與加權傷害指標WICC呈現顯著的遞增趨勢。

（4）經靈敏度分析，選取氣囊安裝點高度、泄氣閥開啟壓力、泄氣閥開度、中部拉帶長度作為優化因素；構建4種校車碰撞工況下，加權傷害指標與各優化因素間的響應面代理模型；調用Gamultiobj函數，開展主動式安全氣囊的多目標優化研究。優化后，對于4種校車碰撞工況，HIC15、Nij、T3ms、THPC與WICC同時顯著降低，優化效果明顯。綜上，優化后的主動式安全氣囊能夠實現多工況下12歲兒童乘員的最佳保護。