組合式假人建模在兩輪電動車交通事故模擬中的應用

秦 闖， 傅雙枝， 金先龍， 侯心一， 邱 忠

(1. 上海交通大學 機械與動力工程學院， 上海 200240; 2. 上海市公安局交通警察總隊， 上海 200070)

據公安部交通管理局數據統計，最近幾年由兩輪電動車引起的交通事故發生率，已高居我國城市各類交通事故首位[1].當今城市道路交通中幾乎隨處可見兩輪電動車的身影，在上海每日交通流中，地鐵和公交約占出行總量的35%，小客車約占15%，電動自行車等非機動車約占40%[2].上海市交警總隊的數據資料統計結果顯示：2016年上海市全市共查獲非機動車各類交通違法行為91萬余起，其中兩輪電動車違法 53.8 萬余起，超過55%，因而兩輪電動車也被稱為“馬路殺手”；比較分析2009—2015年上海市交通事故死亡人數和其中兩輪電動車致死人數可見，上海市近年來交通事故死亡人數呈減少趨勢，而涉及兩輪電動車交通事故的死亡人數卻逐年增加.因此，對兩輪電動車交通事故進行模擬具有重要的研究應用價值.王巖等[3]在PC-Crash中用多剛體假人對電動車與汽車碰撞事故進行模擬，研究了汽車速度、兩輪電動車速度、碰撞姿態對騎車人損傷的影響；高繼東等[4]用THUMS有限元人體模型研究了電動自行車與轎車碰撞中騎車人的傷害特征，發現頭和腿部最容易發生損傷；Guleyupoglu等[5]用有限元人體模型研究了預沖擊速度在碰撞過程中對乘員動力學響應的影響；張曉云等[6]建立了組合式模塊化行人數字假人模型用于行人交通事故研究，對行人腿部損傷做出了較為精確的判定.

在事故模擬中，首先需要保證較高的真實度和準確度，例如要獲得碰撞后人和車的真實動力學響應以及人體的精準損傷情況；另一方面，純有限元人體模型在事故模擬計算中所消耗的時間也難以滿足交通事故分析鑒定的高效率要求.為了在有限計算時間內獲得較高的模擬計算精度，本文通過對標準多剛體假人模型和有限元人體模型進行拆分、組合、縮放，重新建立多剛體-有限元組合式假人模型，應用到一起真實的兩輪電動車交通事故的模擬中.

1 多剛體-有限元組合式參數化假人模型

1.1 多剛體-有限元組合式假人模型的建立

數字假人可分為多剛體和有限元假人.多剛體假人計算精度不高，不能準確反映碰撞后人體傷害；有限元假人建模復雜、計算時間長[7].針對現有數字假人在交通事故模擬應用中計算精度和計算時間存在的矛盾，本文提出了組合式假人建模方法，以多剛體乘員假人模型為主體，在騎車人發生損傷的身體部位采用精細有限元模型.該模型在保證計算效率的同時，可以精細準確地分析人體損傷情況，模擬結果可輸出假人身體各部位的加速度、受力和力矩等信息，以及重點損傷部位的應力云圖，根據人體損傷評價標準來分析損傷情況，為交警部門或司法鑒定提供參考依據.

該方法以MADYMO假人模型庫中的Hybrid III 型國際標準多剛體假人和HUMOS國際標準整體有限元人體模型為基礎，按照頭部、上肢、下肢進行拆分，然后利用拆分形成的局部假人模型，通過多剛體與有限元局部假人模型組合模塊，采用鉸鏈連接和約束法，將所拆分的多剛體部分模型和有限元體部分模型連接起來.鉸鏈和約束力的設置均與人體仿真生物力學參數[8]一致，具體參數參照標準假人模型參數定義.組合式假人的建模過程包括：① 標準多剛體假人模型的拆分；② 標準有限元假人模型的拆分；③ 組合式假人模型的耦合組裝.組合式假人建模如圖1所示.

圖1 組合式模塊化假人混合結構定制Fig.1 Combined modular dummy mixed structure customization

1.2 多剛體-有限元組合式假人參數化定制

國內外現有多剛體、有限元假人模型主要用于汽車設計過程中的耐撞性數值模擬和乘員保護研究[9-10]，通常采用標準百分位假人；當前大多數基于人體損傷研究的碰撞事故模擬與仿真也是直接采用標準百分位的數字假人.但是，這不能滿足特定交通事故模擬對假人身高、體重等體型特征變化的要求.作為交通事故模擬的核心，數字假人模型與事故受害人體型特征的近似程度對仿真結果有很重要的影響.碰撞事故中的受害人體型特征主要包括身高，體重，人體各部分的幾何尺寸、質量、轉動慣量、質心位置等人體測量學參數.研究表明這些參數不僅會影響騎車人碰撞后的運動姿態，而且關系到騎車人的損傷形式和損傷程度[11]，因此交通事故模擬中應用的數字假人需要符合事故受害人體型特征.本文運用假人參數縮放定制方法，獲得基于真實騎車人體型特征的假人模型.

假人參數化定制基于相似原理，即認為不同尺寸的成年男(女)性假人具有相似關系，則相對應的幾何、質量和力學參數也應存在一定的公比.因此，根據相似原理，可以將驗證的標準體型假人作為參考基準，根據一定的縮放關系，調整模型參數后得到不同尺寸的假人.采用相似原理對假人實現縮放，對于指定的X，Y，Z方向定義不同的尺寸縮放比例系數，即

經過多剛體和有限元假人模型的拆分再組裝，就可得到多剛體-有限元組合式假人模型，接著進行參數化縮放定制，則可得到特定人體體型特征的組合式假人模型.

圖2 下肢局部有限元假人模型參數化定制過程Fig.2 Parameterization of local finite element dummy model for lower limbs

2 基于真實兩輪電動車交通事故的模擬

2.1 兩輪電動車事故案例

本文的數值模擬根據上海市交警總隊的一起真實事故案例進行，如圖3所示.該碰撞事故發生在一個十字路口，行人和兩輪車流量比較大.為了清楚地描述車輛行駛方向，圖中以上北下南為參考方向.小轎車由北向南快速行駛，等候在人行橫道西側的電動車遇綠燈由西向東沿斜向通過路口，但由于側面視線被遮擋，電動車騎車人并沒有發現這輛闖紅燈的小轎車，來不及躲避.小轎車車頭右側撞上電動車前輪左側，把電動車和騎車人撞飛，造成兩輪電動車騎車人死亡及兩車損壞.

圖3 事故現場圖Fig.3 The scene of the accident

由交警總隊的事故案卷資料可知，事故中騎車人為男性，46歲，身高165 cm，體重約70 kg，體型偏胖.經法醫鑒定，騎車人頭部損傷為致命傷.小汽車先撞上電動車，騎車人倒在小汽車引擎蓋上，頭部撞在擋風玻璃上，為第一次碰撞；接著騎車人被拋出，跌落地面后，頭部與地面發生第二次碰撞.為重點研究騎車人頭部損傷情況，首先需要建立頭部有限元組合式假人，進行結構定制；然后，運用本課題組編寫的組合式假人參數化定制軟件(見圖4)，根據騎車人的身高、體重等參數進行定制，獲得基于事故騎車人真實體型的組合式假人.

圖4 組合式假人參數化定制軟件Fig.4 Combined dummy customization software

2.2 事故模擬

由標準假人生成事故模擬用組合式假人如圖5所示.建立好模擬用組合式假人模型后，需要確定碰撞前車輛的瞬時速度.目前交通事故模擬研究中，車輛碰撞瞬時速度根據行業標準《典型交通事故形態車輛行駛速度技術鑒定》(GA/T 643-2006)的常用基礎公式來確定.在不同的交通事故案例中，由于路況條件和駕駛者主觀反應不同，該公式中各參數的取值會有所不同，因此得到的車輛碰撞初始速度誤差較大.本文采用交警部門常用的攝影測量法來獲得碰撞前車輛的行駛方向和相對位置，計算車輛的碰撞初始速度，從而得到較為接近真實值的初始速度.利用交警部門提供的專用視頻軟件打開事故監控錄像，截取視頻中的兩個時刻：第2387和2391幀，利用PhotoModeler軟件得出小轎車在兩個時刻間直行的距離為 4.259-2.311=1.948 m，如圖6和7所示.

圖5 頭部有限元組合式假人生成示意圖Fig.5 Diagram of the finite element combination of the head

圖6 轎車在第2 387幀求解距離的過程Fig.6 The process of calculating the distance at Frame 2 387

圖7 轎車在第2 391幀求解距離的過程Fig.7 The process of calculating the distance at Frame 2 391

在此視頻軟件中，每秒分割為24幀，每幀時間為1/24 s，所選取的兩個時刻間隔為1/6 s，則可以得出小轎車的速度大約為 1.948×6=11.6 m/s.同樣可計算出兩輪電動車的速度大約為 2.8 m/s，兩車行駛方向夾角約為 1.3 rad，攝影測量法得到的車輛瞬時速度和相對位置信息較為準確，可作為確定參數輸入模擬系統.在3Dmax車輛模型數據庫中，找到與事故車輛型號相同者，導入hypermesh進行網格劃分和材料屬性設置，將生成的.k文件導入多剛體動力學仿真軟件MADYMO中，即可得到與真實車輛幾何外形和材料屬性高度一致的剛性有限元車輛模型為模擬用.車輛剛度特性參考奧地利林茲大學Steffan教授所開發PC-Crash中的Stiffness database，該數據庫基本涵蓋了目前市面上的主流車型，所提供的汽車剛度曲線經過工程驗證和大量實驗應用，能夠適用于交通事故領域汽車碰撞中對于剛度特性的模擬計算要求[12].采用MADYMO軟件中的多剛體和有限元耦合接觸算法設置人-車-路面之間的接觸特性，定義小轎車和電動車車輪與地面的摩擦系數均為 0.7，騎車人與地面的摩擦系數為 0.6，騎車人與電動車車身的摩擦系數為 0.5，騎車人與小轎車車身的摩擦系數為 0.3.接著，以碰撞后人車運動姿態和人車落點位置作為目標函數[13]，通過多次迭代計算得到最終模擬結果.

圖8 事故模擬過程Fig.8 Accident simulation process

3 模擬結果與分析

3.1 碰撞后人車運動姿態

模擬得到碰撞后人和車的運動姿態如圖8所示.由初始位置開始，轎車保險杠右側撞上電動車前輪左側，電動車發生偏轉，與小轎車右側前部相撞后被彈開；受害人左小腿與小轎車保險杠發生碰撞，身體倒在小轎車引擎蓋上，頭部撞上小轎車擋風玻璃，隨后被拋到空中，最后跌落地面.車輛檢驗報告顯示：電動車車燈等部位塑料外殼被撞碎并脫落；小轎車前保險杠右側車燈以下范圍見凹陷變形，右側車燈外部玻璃出現裂紋，小轎車前擋風玻璃右側中間偏下出現細碎裂紋并輕微凹陷，凹陷部位還沾有少量血漬.模擬動畫結果與監控視頻真實情況較為接近，左小腿與保險杠撞擊點位置、頭部與擋風玻璃撞擊點位置與車輛檢驗報告較為相符，以及碰撞后電動車和受害人的落地點也與監控視頻較為吻合.

3.2 騎車人損傷情況

根據上海市交警總隊提供的事故卷宗尸檢報告，受害人腦顱骨出現嚴重凹陷性骨折導致死亡，面部及其他與地面碰撞接觸部位皮膚擦傷出血，左小腿骨折.針對騎車人的損傷情況，重點分析數字假人頭部和小腿的損傷情況，計算得到如圖9和10所示的假人頭部合成加速度曲線與小腿剪切力矩曲線.

圖9 頭部合成加速度-時間曲線Fig.9 Header synthesis acceleration-time curve

圖10 小腿剪切力矩-時間曲線Fig.10 Leg shear torque-time curve

由圖9可知：頭部合成加速度出現兩個較大的峰值，在258 ms時刻出現第1個最大峰值，對應假人頭部撞上小轎車風擋玻璃，并在846 ms時刻出現第2個峰值，對應假人頭部跌落至地面發生二次撞擊.目前最常用的是美國聯邦機動車安全標準提出的頭部損傷準則，即HIC36計算公式.由頭部合成加速度得到HIC值為 7 169，遠大于耐受極限值 1 000，騎車人死亡.小轎車保險杠先撞上電動車前輪，然后撞上騎車人左小腿,最后騎車人跌落地面時左小腿再次與地面發生碰撞.碰撞過程與圖10顯示的左小腿剪切力矩曲線相符合，左小腿最大剪切力矩(Mmax)為 315.9 N·m，耐受極限值為236 N·m，說明左小腿脛骨可能發生斷裂骨折[14].人體損傷模擬計算結果和法醫鑒定的尸檢結果如表1所示，依據人體損傷準則[15]判斷受害人頭部、小腿的損傷情況，基于模擬計算結果判斷的人體損傷情況與法醫尸檢結果基本一致.

表1 人體損傷對比分析Tab.1 Comparison of human injury

文中建立的組合式假人模型還可得到更加精確的假人顱內應力云圖，如圖11所示.假人顱內von Mises最大應力為 1.416×107Pa，遠超頭部應力的耐受極限值，表明騎車人頭部在碰撞過程中受到了巨大的沖擊力.圖11可準確顯示出應力最大的部位，從而判斷顱骨骨折的位置位于后腦枕骨處.尸檢結果也證實受害人頭部發生嚴重腦震蕩并伴有顱內腦組織挫傷，頭部損傷為致命傷.

圖11 騎車人頭部顱內von Mises應力云圖(Pa)Fig.11 Cyclone von Mises stress on the head (Pa)

4 結論

(1) 基于受害人真實體型特征參數對組合式假人模型進行縮放，對真實兩輪電動車交通事故案例重構的模擬計算證明，該組合式假人模型具有高生物力學逼真度，既可以真實地模擬碰撞后受害人的運動姿態，也可以準確地反映受害人的身體損傷情況，驗證了組合式假人模型用于模擬計算的可靠性與準確性.如有可能，該模型可考慮推廣到其他交通事故案例的數值模擬和事故再現應用.

(2) 兩輪電動車交通事故中騎車人的主要損傷為頭部受到劇烈撞擊導致的腦挫傷和小腿受到碰撞剪切力導致的骨折.模擬結果可為交警部門進行責任事故認定和法醫對受害人進行司法鑒定提供理論依據，同時也為進一步對騎車人進行保護研究奠定了基礎.