基于SV—2的汽車乘員約束系統仿真模型可信度驗證系統

賴宇陽 方立橋

摘要：針對汽車乘員約束系統仿真模型的可信度驗證需要大量重復的數據處理和結果分析的問題，基于可信度驗證系統（system of verification and validation， SV-2），將100%正碰、40%偏置碰和側碰工況的分析流程固化，開發汽車乘員約束系統仿真模型可信度驗證系統。對100%正碰工況進行試驗驗證，結果表明：新開發的仿真模型可信度驗證系統對模型可信度驗證能夠提高90%的工作效率，自動生成分析報告，為仿真工程師提供模型改善建議。

關鍵詞：可信度； 驗證； 乘員約束系統； 復雜性測度

中圖分類號：U461.91

文獻標志碼：B

文章編號：1006-0871（2018）01-0022-06

Abstract： As to the issue that there are large quantity of repeated data process and result analysis in the credibility verification process of vehicle occupant restraint system， a credibility verification system for simulation model of vehicle occupant restraint system is developed based on SV-2. The analysis processes are set fixed at the system， such as 100% frontal impact， 40% offset impact， and side impact. The test verification on 100% frontal impact is carried out. The results show that the work efficiency of the model reliability validation is increased by 90% using the new credibility verification system for simulation model. The new system can generate analysis report automatically， which can provide model improvement suggestion to the simulation engineer.

Key words： credibility； verification； occupant restraint system； complexity measure

0 引 言

近20年來，汽車乘員約束系統仿真研究取得驚人成就，該技術已經成為汽車研發必不可少的手段，其可信度直接影響車輛安全性設計。為得到可靠的仿真計算結果，進行乘員約束系統仿真可信度評估一直是仿真探索的重大問題之一。[1]

在國外，模型的有效性問題研究始于20世紀60年代，如美國國防部在1991年成立國防建模與仿真辦公室（DMSO），負責制定校核、驗證與驗收（verification， validation and accreditation，VV&A;）國防部指南，隨后美國各軍種都先后制定適合各自實際要求的VV&A;細則。在國內，對仿真系統VV&A;和可信度評估問題也日益受到廣大仿真工作者和管理者的重視，通過灰關聯度、譜分析等方法對導彈、魚雷等模型進行大量的驗證研究并取得一定的成果。但是，目前國內汽車行業乘員約束系統仿真模型可信度驗證的研究應用仍處于起步階段，還有很大的探索空間。

在進行模型可信度分析時，不僅要處理仿真和試驗數據，還要從分析結果中提取關鍵參數信息，這樣的分析流程需要大量的重復性工作，而且需要對復雜度分析理論有較深的理解，不利于工程應用上的技術承接，因此，需要建立一套方便快捷的可信度分析系統，在提高效率的同時可以將這種知識保留下來。

本文通過仿真模型可信度驗證系統（system of verification and validation， SV-2）對乘員約束系統建立可信度驗證流程，幫助仿真分析工程師避免大量的重復勞動，并且不需要對復雜度理論有很深的理解就可以輕松改進仿真模型，提高仿真模型的可信度，有利于提升汽車行業的整體仿真能力。

1 模型可信度驗證

由于仿真建模過程中不可避免地存在簡化、假設和誤差，從而可能導致錯誤或不可信的仿真結果，尤其是對非線性、隨機性的物理現象（比如碰撞、流動、振動等）的仿真，其驗證方法必須能夠客觀、定量和真實地反映該問題的復雜性特征。通過CAE模型可信度驗證的方法，可以考察在相同的輸入條件下仿真模型的輸出與實物試驗結果是否一致及一致的程度。

傳統的模型可信度驗證采用相似理論[2]、假設檢驗[3]、現代譜估計[4]、模糊綜合評判法[5]、層次分析法[6]和灰色關聯分析法[7]等，這些方法需要對數據序列預處理，或是對樣本數量、概率分布、平穩性要求較多，不可避免地造成信息丟失或人為加大信息量，從而產生誤差。據統計，CAE工程師平均耗費20%～30%的建模時間反復進行CAE模型驗證和標定。傳統模型可信度驗證處理過程見圖1。

本文開發的可信度驗證系統基于復雜性測度[8-9]分析方法，采用隨機理論的高階矩（信息熵、互熵、非線性相關性、復雜度），使得驗證指標更加全面和量化。從系統全局分析仿真與試驗數據的差異，不需要對數據進行預處理，對樣本的分布沒有要求，不引入人為主觀判斷因素，能夠處理有噪聲、不完全和小樣本的數據，是一種客觀、真實反映系統整體復雜性特征的模型可信度驗證方法。

1.1 系統復雜性測度理論

系統復雜性測度的計算[11]可通過3個步驟實現。

（1）相空間信息分析。構造系統的相空間，其所包含的信息通過信息熵（香農熵）測度進行定量計算，相空間變量之間的非線性相關性通過基于互信息測度的廣義相關系數進行定量計算。設置離散隨機變量X={x1，x2，…，xn}為所給定的信源，其出現的概率pk=P（xk），k=1，2，…，n，且nk=1pk=1，則信源X的信息熵為

c=1表示強相關性，c=0表示沒有相關性。

（2）整體信息結構認知。根據Zadeh不相容原理，可按照一定的模糊水平，將相空間分割成模糊單元，并將樣本點的精確數值轉換為等價模糊向量，在此基礎上抽取系統中變量之間的模糊依賴規則，然后通過系統圖對系統整體信息結構進行描述。系統圖中的變量稱為節點，節點之間的關聯程度稱為度，度值有2種定義方法：一種是相關性范數，用于量化節點的連接強度；另一種是連接度，表示與某節點相連的所有節點數模。系統圖中第i個節點的相關性范數為

（3）測量復雜性。由系統變量的信息熵、互信息、廣義相關性因數等給出系統的復雜度。將連接度為0的節點隱去，剩余節點稱為活動節點，n個活動節點最多可產生n（n-1）/2組關聯，系統圖識別出的關聯數與當前活動節點最多可能關聯數的比值稱為系統圖鏈接密度ρL，ρL最大值為1，表示系統圖識別出所有節點間的可能關聯，則系統復雜性測度為

1.2 可信度評價

在仿真數據與試驗結果整體復雜度一致性測量的基礎上，提出模型可信度驗證的評價體系，將試驗和仿真數據的“前處理-后臺計算-驗證”流程自動化，使驗證流程更加標準化、更具有易用性。基于仿真模型可信度驗證系統的可信度計算需要先獲得仿真和試驗數據的復雜性構成，并將仿真與試驗之間的復雜度差異作為可信度評價指標，其過程主要包括：

（1）計算試驗數據的復雜性測度C試驗；

（2）計算仿真數據的復雜性測度C仿真；

（3）計算仿真模型可信度

（4）生成仿真模型可信度驗證分析報告，指導模型的改進。

2 仿真模型可信度驗證解決方案

仿真模型可信度驗證系統主要分為2部分：指標分解和仿真模型可信度計算?；赟V-2開發的乘員約束系統可信度驗證系統包括100%正碰、40%偏置碰和側碰3種工況分析結果的處理，相關指標見表1。通過乘員約束系統仿真模型可信度驗證系統可以在操作界面中實現參數文件的上傳和參數解析，并生成可信度報告。

仿真模型可信度驗證系統開發過程的技術路線見圖2。

根據不同工況下的分析指標，編譯相應的數據處理分析界面，實現數據提交、后臺仿真和試驗模型的復雜度計算，通過自定義規則判斷仿真模型的可信度。

3 計算流程和界面封裝

在每次進行模型可信度分析時，不僅要對仿真和試驗數據進行處理，還要從分析結果中提取關鍵參數信息，從而指導模型改進。這樣的分析流程仍需要大量的重復性勞動，還需要對復雜度分析理論有較深的理解，不利于工程應用上的技術承接。SV-2將復雜分析計算流程封裝和固化，用交互、直觀的“知識向導”展現復雜的計算流程，使重新建模和提交計算的時間縮短90%，并且基于網絡的知識共享促進企業知識的積淀和再利用，避免企業核心知識流失風險，可通過互聯網、移動終端提交計算數據和查看報告。SV-2的用戶訪問模式見圖3。

4 模型可信度驗證系統

SV-2的分析工況選擇界面見圖4。該系統功能包括集成100%正碰、40%偏置碰、側碰3個驗證子系統模板，基于Web網絡客戶端可以實現多用戶訪問，并且可以與SDM集成，具有很好的可擴展性。設計工程師通過該界面選擇相應的分析流程，可以快速完成數據分析和任務提交，并獲得清晰明了的分析報告。

SV-2每個子系統都具備系統使用說明和模型可信度驗證任務提交2個面板，系統使用說明界面見圖5，包括系統功能、所需數據文件、可信度計算方法等，可使設計人員快速了解該系統的使用方法，掌握可信度分析報告中相關結果的含義，對模型改進提供指導方向。

模型可信度驗證任務提交面板包括試驗數據選擇、仿真數據選擇、結果報告設置和可信度評判規則定義等功能。試驗數據選擇面板（見圖6）和仿真數據選擇面板（見圖7）可以選擇參與分析的相關參數，定義分析的時間段，并可以通過界面左側的時程曲線圖定義試驗參數的縮放比例，使其與仿真數據的單位保持統一，從而能夠更準確地反映仿真與試驗之間復雜度的差異。

在數據選擇面板上可以對未經濾波的參數進行濾波處理，剔除噪聲的影響，更加清晰地反映數據的變化規律。同時，在系統界面上可以定義濾波頻率等級等參數，其中濾波公式[10]為

系統設置面板可以自定義分析結果的可信度等級，見圖8。相應的等級可以在分析報告中自動顯示，便于設計人員查看和處理。提交分析任務后可以自動生成仿真模型的可信度驗證報告（見表2），大大減少重復性勞動，提高工作效率。

5 仿真模型優化

通過比較100%正碰工況下假人頭部、胸部等位置傷害指標的整體差異（包括不確定性、多元非線性相關性等），將可信度指標作為模型標定目標，為模型改進和優化提供方向。

數據分析結果認為：試驗的復雜度為60.98，仿真的復雜度為66.24，仿真模型比試驗存在更大的不確定性或存在數值噪聲；模型誤差為11%，仿真結果與試驗結果的整體匹配度為80.52%，仿真模型的可信度較高。

將復雜度貢獻率排序（見圖9）可以量化對仿真模型可信度起關鍵作用的參數?；赟V-2分析結果，對仿真模型進行改進，改進前、后假人臀部受力時程曲線見圖10。模型的誤差下降9%，模型的可信度提高18%。

6 結束語

100%正碰工況在仿真模型可信度驗證系統上的實際驗證表明，該系統可以有效提高仿真工作效率，并且可以為仿真工程師提供模型改進方向，從而獲得更加可信的仿真模型，降低試驗成本和設計周期。

基于復雜度分析理論，初步建立乘員約束系統仿真模型可信度驗證流程和方法。SV-2可以在用戶界面上快速提交可信度分析任務并自動生成可信度驗證報告，指導工程師對仿真模型進行優化，形成標準化、自動化的模型標定流程和規范，確保程序或流程的質量，避免出錯，并且增加分析流程的實用性，從而減少對豐富經驗的依賴。修正碰撞模型的材料參數和邊界條件，能夠提高模型的可信度及其與試驗的匹配性。

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（編輯 武曉英）