碰撞假人腿部擺放研究及其CAE前處理中的自動化

孫" "濤

畢業于湖北汽車工業學院，工學學士學位，現就職于東風延鋒汽車座艙系統有限公司，任技術中心專家級CAE工程師，主要研究方向：汽車內飾的被動安全。已發表的論文《子系統仿真和參數識別技術在汽車碰撞分析上的應用》、《乘用車正面碰撞假人膝部碰撞的研究與應用》，曾獲東風公司CAE專業技術委員會優秀論文二等獎。

摘 要：在實際車型開發過程中，常常發現假人腿部得分有一定的隨機性，造成其發生的一項重要原因是假人腿部擺放的人為因素。本文在梳理研究目前國內新車評價規程（C-NCAP 2021版）中對假人腿部擺放要求后，探討了人為因素不可規避的客觀性。為了盡量消除人工擺放仿真假人腿部導致的隨機性和差異性，采用基于CAE前處理軟件和優化軟件相結合的方法，來實現仿真假人腿部程序性的自動優化擺放，提高仿真假人擺放的標準化、精準度及一致性。

關鍵詞：CAE前處理;碰撞假人;腿部擺放;編程;參數識別;優化

中圖分類號：U467.5" " " "文獻標識碼：A" " " 文章編號：1005-2550（2022）04-0053-07

Research on Leg Positioning of Crash Dummy and Automation in CAE Pre-processing

Sun Tao， Tao Jun， Wang Xi-quan

（ Dongfeng Yanfeng Automotive Cockpit Systems Co.， Ltd， Wuhan 430056， China ）

Abstract： In the process of actual vehicle development， it is often found that the dummy's leg scores are random， and an important reason for this is the human factor of dummy's leg positioning. This paper discusses the unavoidable objectivity of human factors after combing and studying the requirements of dummy's leg positioning in the current domestic New Car Assessment Program （C-NCAP 2021 edition）. In order to eliminate the randomness and difference caused by manual placement of dummy's legs， a method based on CAE pre-processing software and optimization software is adopted to realize automatic optimization positioning of dummy's legs， and to improve the standardization， accuracy and consistency of dummy positioning.

Key Words： CAE Pre-processing; Crash dummy; Leg positioning; Programming; Parameter identification; Optimization

前" "言

在現有的新車評價規程中，乘員保護依然占有很大的比重，如果想獲得五星的評價，乘員保護必須獲得較高的得分。在正面碰撞中，假人比較容易失分的部位一般是胸部和腿部。對于乘員胸部保護性能的提升，已經有很多成熟方法來優化車輛約束系統;但對于乘員腿部性能的提升，需要分析改善的因素就比較困難復雜了。通常除了從約束系統上進行優化，例如降低假人腿部撞擊儀表板的速度，控制好假人腿部的減速過程等，還可以從車身內飾系統的角度加以改善，例如優化假人腿部撞擊區域的剛度及其分布、擱腳的位置及角度、以及地板材料的硬度和摩擦效果等。

由此可見影響假人腿部得分的因素較多，且相互關聯耦合，所以在實際開發過程中，常常發現假人腿部得分有一定的隨機性。即使是相似車況，在同樣的碰撞工況下，假人腿部的得分也可能存在一定的差異，造成這種現象的其中一項重要原因是假人腿部擺放的隨機性。為了研究其原因，本文選取試驗方法與法規認證試驗基本相同，但測試項目更加全面，要求更加嚴格的NCAP作為研究對象。下面首先梳理一下目前國內新車評價規程（C-NCAP 2021版）中對假人腿部的擺放要求。

1" " 新車評價規程中對假人腿部擺放要求的歸納

雖然新車評價規程中使用多種類型假人，且涉及前排或后排不同乘坐位置，但為了簡明起見，本文僅梳理對腿部進行評價，且評估分值比重較大的50百分位正碰假人（即FRB試驗中的Hybrid III 50th假人和MPDB試驗中THOR 50th 假人）的腿部要求，如下圖1所示：

1.1" "C-NCAP 2021版中關于FRB碰撞試驗前排假人的腿部擺放要求

在C-NCAP 2021版的評價章程里，正面100%重疊剛性壁障（FRB）碰撞試驗在前排駕駛員和前排外側乘員座椅分別放置一個Hybrid III 50th 男性假人，下面圖2是規程中關于其假人腿部的擺放要求[1]。

1.2" "C-NCAP 2021版中關于MPDB碰撞試驗前排駕駛員側假人的腿部擺放要求

在C-NCAP2021 版的評價章程里，正面50%重疊移動漸進變形壁障（MPDB）碰撞試驗中在駕駛員座椅放置一個THOR 50th假人，前排外側乘員放置一個Hybrid III 5th假人，下面圖3是規程中關于其前排駕駛員假人腿部的擺放要求[1]。

1.3" "關于C-NCAP 2021版中假人腿部擺放要求的研論

從C-NCAP 2021版的規定來看，對于FRB碰撞試驗中的前排假人腿部擺放，都要求膝部U形凸緣外表面處在鉛垂面內，其中對駕駛員左腿和乘員雙腿要求更高，還要求腿部盡量處在縱向鉛垂面內。從實際的操作情況來看，乘員雙腿通常比較容易滿足要求，駕駛員左腿通常并不能滿足。這是因為規定同時也要求駕駛員的左腳放在歇腳板上，如果是這樣，很難使左腿處于縱向鉛垂平面內。在這種情況下，駕駛員因左右腳分別放置在歇腳板和加速踏板上，雙腿擺放一般呈“外八字”形狀。下面通過表格方式來清晰展示FRB碰撞試驗中前排假人各條腿的擺放要求，見表1。

對于新增的MPDB試驗中使用的最新一代正面碰撞假人，即THOR 50th假人，它的駕駛員腿部擺放規定做了一些變更，比如增加了“雙腿膝部U形凸緣金屬外表面間距應在270mm±10mm范圍內”和“應盡量使雙腿應分別處在縱向鉛垂平面內”的要求，以及取消了“膝部U形凸緣外表面處在鉛垂面內”的要求。關于這個膝部間距規定，在FRB試驗中對乘客側假人做出此要求，但并未對駕駛員側假人做出要求。當然規定也明確了當左腳放置在擱腳板上或（和）右腳放置在加速踏板上時，可以忽略膝部間距。關于雙腿處在縱向鉛垂面的要求，MPDB試驗存在和FRB中駕駛員側假人腿部擺放類似的問題，即“左腳放置在擱腳板上或（和）右腳放置在加速踏板上”和“雙腿處于縱向鉛垂平面內”很難同時滿足。對于MPDB試驗取消膝部U形凸緣處在鉛垂面的要求，即可讓假人腿部擺放在沿著大腿軸向旋轉方向上有了更多的可能性。

下面試著探討在這兩種不同碰撞工況中駕駛員腿部擺放規定差異帶來的影響。如果按照以往的FRB規定擺放，駕駛員側假人的兩腿通常呈現為標準的外八字，這時大腿不處在縱向鉛垂面內，在碰撞中膝部腿部與儀表板的接觸很有可能會發生測滑，導致不穩定，腿部傷害評分也因此會有很大的不確定性，也許會增大腿部的傷害。如果按照新增的MPDB的規定擺放，當無左腳歇腳板時，可優先滿足膝部間距的要求和右腳放置在加速踏板上，左腿盡量處于縱向鉛垂平面內;當有左腳歇腳板時，雙腳應分別放置在歇腳板和加速踏板上，此時膝部間距要求一般滿足不了，但可以要求盡量使雙大腿處在縱向鉛垂面內（由于取消膝部U形凸緣處在鉛垂面內的要求），使其盡量靠近膝部間距的要求。無論哪一種情形，都會一定程度上改善不穩定接觸的現象。不過此時和標準的外八字擺放相比，假人腿部呈現出一種有些別扭的外八字，類似膝外翻。

從上面討論可以看出，由于實際車型的各種差異，碰撞法規在相關的表述時不可能面面俱到，被迫只能使用“盡可能”“盡量”這樣的說法，這就給實際操作者帶來一定的自由發揮空間。再者，假人腿姿人工手動調節的方式很容易受人為因素的影響，不可避免地就給車型開發的相關參與者帶來了差異和困擾。為了讓開發過程中仿真與試驗盡可能的吻合，無論在試驗過程中還是在仿真過程中，假人腿部擺放應該首先保證精準和一致性。但是在解決這個問題前，先要剖析目前面臨的問題。

2" " CAE前處理中假人腿部人工擺放方式面臨的問題

在汽車碰撞安全仿真分析中，仿真碰撞假人的腿部擺放是一個重要的操作環節，對仿真結果經常有著重大影響。在實際工作中，由于項目參與方之間使用的CAE求解器、假人版本的差異，以及CAE模型保密等原因，它們之間的假人腿部擺放信息溝通通常是通過假人腿部的特征點的坐標來傳遞，例如腳踝點，膝蓋點，H點等。舉一個常見的場景，當某公司需要向其合作方提供假人腿部擺放姿勢時，通常會把它的碰撞假人腿部（也可能是CAD假人，或多剛體仿真假人）的特征點坐標輸出給其合作方，其合作方會根據自己使用的仿真假人模型版本，擺放出符合輸入條件的腿部姿勢。通常由于它們之間使用的假人模型不同，假人腿部各個部分的尺寸存在一些差異。如果采用人工擺放假人腿部方式，經常會出現來回反復調整的現象，既耗時，也可能不是最優的擺放，而且換個工程師去擺放，又會存在差別，可見這種人工擺放仿真假人腿部的方式，不可避免的會導致的隨機性和差異性。

3" " 基于優化軟件的仿真假人腿部自動擺放解決方案

為了克服上面所出現的問題，于是提出了這樣一個想法，即采用基于CAE前處理軟件和優化軟件相結合的方法來解決。

首先要結合以往人工擺放的經驗和習慣，在CAE前處理軟件中把假人腿部擺放過程程序化，即二次開發編程實現自動執行假人腿部的平移、旋轉、各個關節的調節等動作;接著要定義這個執行程序的輸入和輸出，即把腿部擺放所需的各個調節參數當做輸入，把程序執行后的腿部特征點坐標作為輸出;最后把所開發程序的輸出和目標擺放坐姿關聯起來，作為利用優化軟件針對此優化問題的優化目標，通過迭代優化所開發程序的輸入，獲得最佳的仿真假人腿部擺放位置。由此實現了仿真假人腿部的自動程序化擺放，同時提高了仿真假人擺放精準度和一致性。

在上述解決方案中，需要借助CAE前處理軟件的二次開發功能和優化軟件的系統參數識別功能。

在大多數常見的CAE前處理軟件中，都具有二次開發的接口，而且幾乎所有圖形用戶界面（GUI）交互都會生成命令，并寫到一個特定的命令文件中。這個命令文件是一個強大的工具，有許多潛在的用途，比如執行重復的操作任務、呈現一組預先錄制的操作、或以此為基礎二次開發特定的軟件功能。

系統參數識別作為優化軟件的一個重要功能，是通過數學優化方法來執行系統的非線性逆向求解問題。作為一個優化問題，其系統的可變響應取決于系統參數;系統的優化目標是盡量減小系統計算結果和期望結果之間的差。通過執行優化程序，優化軟件會探索系統參數變量空間，并可以找到一個最匹配系統計算結果與期望結果之間的參數集。

4" " "實例介紹

4.1" "假人腿部自動擺放在CAE前處理軟件中的實現

本實施案例中，使用的假人模型是LS_Dyna公司開發的H III50% Lower Body仿真假人，假人坐姿調試的所用前處理軟件是 LS-PrePost，如圖4所示。下面介紹在LS-PrePost中如何實現假人腿部的自動擺放。

首先在LS-PrePost中錄制一段手動擺放假人腿部的命令，這些圖形用戶界面（GUI）交互生成的命令被寫到一個名為lspost.cfile的文件中，在退出LS-PrePost后，可重命名此文件，例如為lspost _dummypose.cfile。然后對生成的命令文件進行編輯修改，主要是刪除其中的圖形操作命令和無關操作命令，并添加注釋，使得程序代碼更加簡潔易讀;接著把程序代碼行中關于假人腿部調節的數值進行參數化，并單列一個命令文件以用于管理這些調節參數，如下圖5所示;最后就可以使用bat批處理命令（“LS-PrePost" c=commandfile" –nographics”）的方法[2]，實現在不打開LS-PrePost GUI界面的情況下，按照輸入的調節參數執行假人腿部自動擺放，并導出調節后的假人模型K文件。

4.2" "系統參數識別問題在優化軟件中的設置

本實施案例中，所使用優化軟件是LS-OPT。下面介紹在LS-OPT中，關于獲取目標坐姿位置時的假人腿部調節參數問題是如何設置的。

首先在Stage窗口下Setup頁，把上述的假人腿部自動擺放程序作為系統參數識別問題的執行程序;然后在Problem global setup窗口下，把腿部擺放的調節參數當作系統輸入變量，這些參數可以改變假人腿部的擺放姿勢;接著在Stage窗口下Responses頁，把系統程序執行后的假人腿部特征點的坐標作為輸出響應;最后在Composite窗口，把系統輸出響應與目標坐姿之間使用均方根誤差（Sqrt MSE）函數關聯起來以評估系統偏差，并作為優化目標。具體設置如圖6所示。

4.3" "假人腿部擺放調節參數優化結果

本案例中用于解決參數識別問題的優化算法是基于代理模型的優化，并采用最有效的具有域縮減的順序優化策略（Sequential with Domain Reduction），這是優化軟件LS-OPT推薦的方法[3]。如圖7所示，本案例在優化軟件LS-OPT中設置了5次迭代，每次迭代使用14個樣本（即后臺執行了14次假人腿部擺放程序），通過樣本點構建的代理模型求出當前迭代的最小化系統偏差，然后判斷是否終止收斂，如果不收斂繼續迭代修改參數，以最小化系統偏差值。通過最小化系統偏差值，假人腿部調節參數被校準到期望的結果，從而得到目標假人腿部擺放姿勢。

本案例中還比較了不同代理模型的收斂過程和所耗費時間（采用的是8核Inter Xeon CPU E5-2620）。分別選取了支持向量回歸（SVR），徑向基函數網絡（RBFN），克里金（Kriging），前饋神經網絡（FFNN）， 多項式響應面（POLY）五種代理模型，系統偏差值的迭代優化過程如下圖8所示。從迭代收斂的速度來看，除了多項式響應面（一階）代理模型外，其它四種代理模型都可在迭代三次后獲得較好的假人擺放位置。從最終第五次迭代后的收斂精度來看，克里金代理模型的精度最高，其它依次為前饋神經網絡、多項式響應面（一階）、支持向量回歸、徑向基函數網絡。當然如果執行更多的迭代，其它代理模型也會獲取一樣高的精度。從耗費的時間來看（表2所示），徑向基函數網絡和多項式響應面（一階）的代理模型所需的時間較短，這主要是由于徑向基函數網絡和多項式響應面（一階）的代理模型比其它代理模型建造成本低。從實際應用獲得經驗來看，克里金代理模型是個不錯的選擇。

5" " 結論

在碰撞仿真工作中，假人坐姿擺放是對腿部傷害仿真結果有著重大影響的操作環節。本文在梳理研究目前國內新車評價規程（C-NCAP 2021版）中對假人腿部擺放要求后，發現規定中一些表述方式給實際操作者帶來一定的自由發揮空間，以及給腿部評分帶來的不穩定影響。再者，CAE前處理中人工手動調節的方式很容易受人為因素的影響，不可避免地就給車型開發的相關參與者帶來了差異或困擾。為了降低這些不利影響，本文展示在這方面的一些努力和嘗試，即采用CAE前處理軟件LS-PrePost和優化軟件LS-OPT相結合的方法，成功實現了仿真假人腿部的自動優化擺放，提高仿真假人擺放的標準化、精準度及一致性。實踐證明，此方法方便有效，并可推廣到其它假人姿勢調整的過程中。

參考文獻：

[1]C-NCAP管理規則.中國汽車研究中心， 2021年版.

[2]LS-PrePost User’s Manual. Livermore Software Technology Corporation，Copyright 2016.

[3]LS-OPT User’s Manual. Livermore software technology corporation，Copyright 2015.

專家推薦語

張小格

東風汽車零部件（集團）有限公司科技創新部

高級主任

該論文詳細介紹了一種采用CAE前處理軟件的二次開發功能和優化軟件的參數識別功能相結合的方法，成功實現了仿真假人腿部的自動優化擺放，提高仿真假人擺放的標準化、精準度及一致性，降低了國內新車評價規程中一些表述方式給腿部評分帶來的不穩定影響以及CAE前處理中人為因素的不利影響。論文具有較強實用性，論文中提到的方法可推廣到其它假人姿勢的調整，并對其它CAE前處理標準化有一定的借鑒意義。