聊一聊碰撞波形
因此,在常见的、不太严重的正面碰撞工况下,乘员舱变形都很小,或者基本不变形。那么影响舱中乘员的,就是整个乘员舱在前部结构传递的载荷作用下的减速过程了。打个比方,把一个鸡蛋放到一个非常坚硬的封闭盒子中。盒子比鸡蛋稍大,鸡蛋可在盒子内活动。盒子的坚固并不能保证鸡蛋的安全,移动盒子的时候还是需要轻拿轻放。类比到汽车碰撞安全中,就是我们要设计车身(盒子)的减速过程,也就是所谓的碰撞波形(轻拿轻放),以保护车内的乘员(鸡蛋)。
利用碰撞波形的概念,把碰撞过程(正面)分析成两个阶段。1. 碰撞载荷使前部结构产生变形,作用于乘员舱,使乘员舱减速(碰撞波形输出,或者碰撞波形产生);2. 乘员在满足碰撞波形所描述的减速运动的乘员舱中(碰撞波形输入),在约束系统作用下的减速运动。严格上说,两个阶段是相互耦合、互为影响。但为了方便,在一般的工况下,都可暂时把耦合效应去掉。对于结构工程师来说,结构优化的产出就是碰撞波形。只要规定好,什么样的碰撞波形是好的,即有利于后续的乘员约束系统设计、优化。
有了基于乘员模型的波形评价方法之后,结构工程师的设计优化就有方向。但还有一个问题,就是碰撞波形本身还受到机械结构的限制。例如前述,我们希望碰撞波形前期高一些比较好。但实际上,这点是很难实现的。因为在碰撞的过程中,车身结构从前向后顺序变形,最前面的部件承受最大的冲击能量。如果前面结构(如吸能盒、纵梁前端)做得过强,那么到碰撞中后期,随着车体速度降低、惯性质量减小,那就没办法再使这些结构发生有效变形了。
如何让现有的结构能产生更理想的波形,甚至借用主动控制技术,实现完美的波形,是碰撞结构研究领域中的一大话题。
03、补充一点
再说一个关于碰撞波形研究中比较热门的话题,那就是波形的降维与参数化。每一个碰撞过程,就对应一个碰撞波形,一条加速度的时域曲线。如何对波形曲线的特征进行描述是一个问题。 常见的特征描述方法有,如最基本的,峰值、脉宽、斜率等,但这些方法都太笼统,无法反映细节的特征差异。后来有人用等效方波、二阶波、三阶波,又或是用多段线性拟合等。这些都能捕捉一些特征,也容易建立特征与结构之间的直接联系(例如斜率与刚度相关)。但这些方法还是容易忽略细节特征。尤其是在做某些参数的稳健性分析时,或者碰撞试验结果的离散性分析时,把多个波形曲线摞起来,差异很不显著,难以用传统的一些特征参数进行描述(图 11)
利用主成分分析方法(PCA),可以对多条波形的差异特征进行参数化识别。如上图的例子中,每个碰撞波形有2220个点,也就是有2220个维度。通过PCA,可以用5个特征参数,描述数据中超过90%的变差。也就是每条曲线从2220维降到了5维。这5个特征参数,可以用于识别曲线中最显著的差异(图 12)。
PCA是一种线性的降维方法,还有一些非线性的方法如t-SNE也被积极应用于碰撞结果的分析中。今年LS-DYNA用户大会上,来自保时捷的工程师Kracker给出了一个面向自动碰撞仿真应用的数据降维例子(图 13)。可以预见,人工智能、深度学习等技术,正在向传统的碰撞力学领域普及与渗透,为汽车碰撞结构设计与分析提供新的工具与思路。
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