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文檔簡介
1、<p> 附件1:外文資料翻譯譯文</p><p> 基于車身三維變形分析的汽車碰撞事故的重構(gòu)</p><p><b> 1.引言 </b></p><p> 車禍帶給人引人注目的悲劇,已經(jīng)成為嚴(yán)重的社會(huì)問題,危及人民和他們的財(cái)產(chǎn),特別是像中國這樣飛速發(fā)展的發(fā)展中國家。這些年由于民事訴訟案件的增加,車輛碰撞分析和事故重建
2、已變得日益流行。車輛撞車事故重建的最關(guān)鍵因素是恢復(fù)車輛碰撞前的速度。</p><p> 汽車碰撞事故的整個(gè)過程可分為3個(gè)階段:</p><p> ?。?)碰撞前的影響——汽車出發(fā)點(diǎn)的重建的依據(jù)是從事故現(xiàn)場(chǎng)獲得。</p><p> ?。?)碰撞時(shí)的影響——汽車的速度、方向、位置等等因素的影響起決定性作用。</p><p> (3)碰撞后的影
3、響——速度和軌跡(通常未知)起關(guān)鍵作用。事故分析的主要線索是通過車輛碰撞后的狀態(tài)來推測(cè)碰撞前的位置。然后通過收集、記錄、調(diào)查與分析事故現(xiàn)場(chǎng)。</p><p> 有很多方法來評(píng)估車輛的速度,評(píng)估速度通常用以下的一種或更多的方面入手:</p><p> ?。?)動(dòng)力/能量分析</p><p> ?。?)傷害/能量分析</p><p><b
4、> ?。?)離心力分析</b></p><p> ?。?)起動(dòng),翻倒或飛躍的分析</p><p> ?。?)幾何和時(shí)序分析</p><p> ?。?)事件數(shù)據(jù)記錄儀</p><p> 常用的事故再現(xiàn)方法在實(shí)際應(yīng)用方面存在著一定的局限性,另一方面,動(dòng)量/能量這個(gè)分析方法需要清晰地剎車痕跡或事故中其他車輛的位置,但是現(xiàn)在由于A
5、BS系統(tǒng)剎車痕跡很弱或根本不存在了。變形/能量分析方法重建事故主要從車體的變形角度考慮。另一個(gè)方法只能應(yīng)用在特殊的交通事故中。</p><p> 由于交通事故種類多樣,復(fù)雜,瞬時(shí)性,對(duì)事故手動(dòng)定量分析的精度相當(dāng)?shù)牡?。?duì)于交通事故,找出碰撞前的速度和軌跡是主要目標(biāo)。在車輛碰撞事故中車輛的彈性變形和其他碰撞物體是重要的信息,然而,考慮到變形這個(gè)因素,用計(jì)算機(jī)仿真模型重建交通事故很少。由于仿真技術(shù)的發(fā)展,變形可以通過
6、有限元法被充分利用,這樣對(duì)重建交通事故起到重要的作用。清晰地有限元法不僅能得到高速下的材料應(yīng)變率,而且使用很小的積分時(shí)間元同樣可以弄清塑料的彈性特征。因此,在研究重建汽車事故中使用有限元分析法可以取得一個(gè)很高的計(jì)算精度。此外,對(duì)結(jié)果的有效描述,通過使用有限元法后期加工軟件和對(duì)主要能量吸收部分變形現(xiàn)象的直接觀察可以得到三維動(dòng)畫,同樣可以用于多種類型的事故,如擋泥板和前面的縱向梁。這不能通過其他事故重建程序完成。目前,有限元法廣泛應(yīng)用于車輛
7、模擬碰撞,可惜的是FEM重來就沒對(duì)事故重建很好的運(yùn)用有限元法,因?yàn)槟切枰芏嗟哪M碰撞次數(shù),也將花費(fèi)大量的時(shí)間。</p><p> 因此,這是一篇關(guān)于使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和有限元方法發(fā)展重建事故技術(shù)的論文,在當(dāng)前的方法中,模擬汽車碰撞事故采用LSDYNA非線性有限元法。在碰撞事故數(shù)字信息的基礎(chǔ)上,一個(gè)三層正反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于生成一個(gè)初始碰撞參數(shù)與變形指數(shù)E的近似函數(shù)。</p><p> E的近似
8、函數(shù)是遺傳算法約束下的最大速度和角度,本程序適用于一個(gè)典型的交通事故:縱向梁和擋泥板上要點(diǎn)的變形可以用來進(jìn)行測(cè)量仿真結(jié)果。這些結(jié)果可通過BP學(xué)習(xí)規(guī)則用于培養(yǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),預(yù)先碰撞速度可以通過訓(xùn)練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得,那為事故判斷提供了科學(xué)依據(jù)。</p><p> 2.非線性有限元方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</p><p> 2.1非線性有限元法的碰撞模擬</p><p> 由
9、于整體的某點(diǎn),通過解決動(dòng)量方程可以找到變形的時(shí)間現(xiàn)象。</p><p><b> 式(1)</b></p><p> 式中,是柯西壓力,是電流密度,f是體積力密度、是加速度。</p><p> 式(1)滿足牽引力的邊界條件:</p><p><b> 式(2)</b></p>
10、<p> 在邊界上,位移邊界條件是:</p><p><b> 式(3) </b></p><p> 在的邊界上,連續(xù)中斷</p><p><b> 式(4)</b></p><p> 沿著的邊界上當(dāng)時(shí) ,能量方程:</p><p><b>
11、式(5) </b></p><p> 式中,V是相對(duì)體積,和代表偏應(yīng)力和壓力</p><p><b> 式(6)</b></p><p><b> 式(7)</b></p><p> 式中,是體積粘性,是張量積,如果i=j,=1,否則=0.是張應(yīng)力</p><
12、;p><b> 已知</b></p><p><b> 式(8)</b></p><p> 式中, 滿足所有邊界要求,這個(gè)綜合結(jié)束通用幾何學(xué),通過使用分歧理論,它引出一個(gè)虛擬工作原理。</p><p><b> 式(9)</b></p><p> 這個(gè)結(jié)構(gòu)和成分
13、可以通過很多原理模仿,形狀函數(shù)方面的拉格朗日原理代表了幾何元素,裝配后,基本的質(zhì)量集中在節(jié)點(diǎn)。然而,模擬碰撞有限元模型包含大量的要素,詳細(xì)差分法的時(shí)間元是少的,計(jì)算的時(shí)間是相當(dāng)?shù)拈L。</p><p> 2.2 利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</p><p> 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為全球性的近似工具被廣泛使用,因?yàn)樵谶^去經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上它有能力去處理和繪制外部數(shù)據(jù)和信息。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,傳輸和處理的輸入數(shù)據(jù)被分配到一
14、個(gè)簡單的計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中的單位叫做神經(jīng)元。當(dāng)加權(quán)和的投入超過活化價(jià)值時(shí),每個(gè)神經(jīng)元返回一個(gè)輸出信號(hào)。輸出值通過定義一個(gè)轉(zhuǎn)移功能可以計(jì)算出,也稱為激活功能。</p><p> 在這項(xiàng)研究中一個(gè)正反饋多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被使用,該網(wǎng)絡(luò)由第一層神經(jīng)元,一個(gè)或多個(gè)隱藏層和輸出層組成。圖1作為補(bǔ)充。</p><p> 圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)</p><p> 第一層叫做輸入層,收到外部
15、輸入信號(hào)轉(zhuǎn)移到隱藏層。這個(gè)信號(hào)由隱藏層到輸出層被改進(jìn)、加權(quán)和重新分配。電流神經(jīng)元的KTH層的輸出信號(hào)可以計(jì)算出來:</p><p><b> 式(10)</b></p><p> 式中,是地方傳遞函數(shù)考慮層,一個(gè)C形功能是用作神經(jīng)元的隱藏層,這個(gè)功能可以寫成:</p><p><b> 式(11)</b></p
16、><p> 神經(jīng)元的輸出層使用一個(gè)線性傳遞函數(shù) :</p><p><b> 式(12)</b></p><p> 式中,fi是ki 神經(jīng)元的激活信號(hào),激活價(jià)值計(jì)算為:</p><p><b> 式(13) </b></p><p> 在學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中涉及到很多的
17、實(shí)例,訓(xùn)練集以輸入輸出為已知的一種經(jīng)驗(yàn),連接重量和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值偏差改變了,所以最小化了已知和計(jì)算的輸出中的偏差。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)法則,其中已知和計(jì)算的輸出均方根是最小化得。訓(xùn)練的過程是執(zhí)行L-M算法,這個(gè)算法最初是為最小二乘方設(shè)計(jì)的,其中目標(biāo)函數(shù)被定義為平方的概括,像這樣的目標(biāo)函數(shù)正在研究。</p><p> 一個(gè)批處理模式用于完成訓(xùn)練過程,每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單一的平方誤差的輸出被規(guī)定為平方根誤差的概括,由每個(gè)
18、案例的訓(xùn)練的到。事實(shí)上,考慮到N對(duì)輸入輸出的訓(xùn)練區(qū),最小化誤差被定義為RMS</p><p><b> 式(14)</b></p><p> 為了提高學(xué)習(xí)階段的速度和效率,輸入和輸出數(shù)據(jù)被定標(biāo),于此,利用方程輸入數(shù)據(jù)被標(biāo)的為0和1之間的線性攀升。</p><p><b> 式(15)</b></p>&
19、lt;p> 式中,X是設(shè)計(jì)變量矢量的刻度值,Xmax和Xmin是各自設(shè)計(jì)領(lǐng)域的最大和最小值。當(dāng)輸出值主要和變形有關(guān)的時(shí)候,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值的選擇描述了考慮結(jié)構(gòu)的速度和角度。</p><p> 有限元法的事故重建和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</p><p> 根據(jù)碰撞事故的特征指標(biāo),給予事故評(píng)估的目錄,X1,X2, .. .,Xn,在碰撞中主要部件的崩潰體現(xiàn)了變形的關(guān)鍵。這個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是圓孔和螺栓孔的
20、選擇,這樣很容易找到。中心圓孔的變形能通過孔上3分圓的變形測(cè)量,螺栓孔的變形可以通過在那的3坐標(biāo)節(jié)點(diǎn)的信息測(cè)量。</p><p> 從調(diào)查事故現(xiàn)場(chǎng)使用這些指標(biāo)的測(cè)量值,x1e,x2e, . . .,xne,這些指標(biāo)的計(jì)算從電腦模擬:x1c,x2c, . . .,xnc,指數(shù)E反應(yīng)了事故重建的難易度。</p><p><b> 式(16)</b></p>
21、<p> 如何取指數(shù)E的最大值是重復(fù)電腦模擬的過程,在短時(shí)間內(nèi),計(jì)算機(jī)仿真和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模相結(jié)合的方法是事故重建的一種技術(shù)改造。有限元分析往往為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)和測(cè)試產(chǎn)生例子,并使用商務(wù)條列LS-DYNA。</p><p> 訓(xùn)練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠繪制清變量間的關(guān)系,也就是汽車的初速度和角度,目標(biāo)函數(shù)也就是指數(shù)E。解決訓(xùn)練模式的執(zhí)行是通過design-of-experiment這個(gè)技術(shù),這為了得到均勻分
22、配內(nèi)部領(lǐng)域,最大的指數(shù)E是利用訓(xùn)練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的遺傳算法取得,如圖2所示:</p><p> 圖2 事故重建流程圖</p><p> 4.交通事故實(shí)例應(yīng)用</p><p> 4.1事故現(xiàn)場(chǎng)有限元模型建立</p><p> 采用有限元法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)一例真實(shí)汽車事故進(jìn)行了再現(xiàn)分析,該事故發(fā)生在2001年12月海南試車場(chǎng),如圖3所
23、示。</p><p> 圖3 事故現(xiàn)場(chǎng)的圖片</p><p> 針對(duì)本次事故的特點(diǎn),選擇前縱梁和擋泥板作為變形量測(cè)量對(duì)象 用三坐標(biāo)測(cè)量儀測(cè)量了車身變形,首先在車身后部未發(fā)生變形的部位建立車身坐標(biāo)系.選擇前縱粱上的7個(gè)螺栓定位點(diǎn) 及擋泥板上4個(gè)圓孔的圓心作為關(guān)鍵點(diǎn).用三坐標(biāo)測(cè)量儀測(cè)量了其坐標(biāo),,因?yàn)檫@2個(gè)主要能量吸收部分幾乎不受到粗糙表面的影響,他們應(yīng)該比前面更可靠:圖4是攝影測(cè)量變形
24、的關(guān)鍵點(diǎn),圖5是擋泥板和縱前梁的關(guān)鍵點(diǎn)。</p><p> 圖4 關(guān)鍵點(diǎn)變髟量刪量現(xiàn)場(chǎng)照片</p><p> 圖5 擋泥板和縱前梁的關(guān)鍵點(diǎn)</p><p><b> 4.2 有限元建模</b></p><p> 車輛模型是先拆卸和組成幾大類:框架、前面的內(nèi)部、機(jī)艙、門、等。利用UG和catia軟件獲得三維幾何
25、數(shù)據(jù)的每個(gè)組成部分。接下來,為了嚙合與模型裝配這些文件輸入到Hypermesh軟件。最后,這個(gè)模型是翻譯LS-DYNA輸入文件。眾所周知,這個(gè)系統(tǒng)地總體結(jié)構(gòu)式由通過關(guān)節(jié)連接的130個(gè)部分組成(包括點(diǎn)焊機(jī)、電弧焊接、螺栓鉚連接,連接和膠粘劑粘)。許多不同類型的元素是用來描述幾何形狀,連接特性等。當(dāng)某些特定條件得到滿足時(shí),包括不合格的殼單元,橫梁單元,桿單元,六面體單元,彈簧單元,剛性單元,特定焊接單元</p><p&g
26、t; 一個(gè)模擬正面碰撞中占有者的動(dòng)態(tài)行為的三維虛擬模型被建立,模型的所有部分使用球面和轉(zhuǎn)動(dòng)關(guān)節(jié)連接,該數(shù)據(jù)模型根據(jù)CMVDR294對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的方法被驗(yàn)證(中國汽車設(shè)計(jì)準(zhǔn)則),圖6是比較實(shí)驗(yàn)和數(shù)值間加速-時(shí)間曲線。</p><p> 圖6 測(cè)試結(jié)果和仿真結(jié)果加速度曲線</p><p> 在這個(gè)模擬中,引擎的變形不被考慮,但被當(dāng)做一個(gè)剛性的部分,門使用鉸鏈和門鎖連接到車身,根據(jù)交通事故
27、現(xiàn)場(chǎng)的照片,整個(gè)模型也包含墻的有限元模型 圖7是商業(yè)車輛和墻的有限元模型,圖8是擋泥板和前縱向梁的有限元模型。</p><p> 圖7 墻和商用車輛的有限元模型</p><p> 圖8 擋泥板和縱向梁的有限元模型</p><p><b> 4.3 事故重建</b></p><p> 縱向梁和擋泥板的變形測(cè)量
28、值都列在表1。</p><p> 把商用車輛的速度和方向作為設(shè)計(jì)變量,把上界和下界設(shè)計(jì)變量限制在</p><p><b> 表1 變形的要點(diǎn)</b></p><p> 表2所示:每個(gè)實(shí)際變量的六設(shè)計(jì)水平有各種相同的間隔。</p><p> 表2 設(shè)計(jì)變量和設(shè)計(jì)水平</p><p>
29、在設(shè)計(jì)區(qū)域中訓(xùn)練區(qū)總共由36個(gè)要點(diǎn)構(gòu)成,測(cè)試區(qū)由設(shè)計(jì)領(lǐng)域內(nèi)隨機(jī)挑選的4個(gè)要點(diǎn)構(gòu)成,平均CPU時(shí)間為一個(gè)單一的有限元分析約八小時(shí)的onyx3800使用4個(gè)cpu SGI系統(tǒng)并行計(jì)算機(jī)。</p><p> 要點(diǎn)11的變形數(shù)據(jù)和指數(shù)E是為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值的每個(gè)模擬仿真設(shè)計(jì)的, 培訓(xùn)參數(shù)主要包括學(xué)習(xí)速率和動(dòng)力常數(shù)。如圖9所示</p><p> 圖9 訓(xùn)練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</p>&
30、lt;p> 從表3,可以發(fā)現(xiàn),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能映射關(guān)系初始?jí)嫐У膮?shù)與變形指標(biāo)的準(zhǔn)確的方式,指數(shù)E的最大值利用訓(xùn)練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法獲得的,圖10顯示仿真結(jié)果,可以這樣說,真正事故中的速度和角度和模擬中的十分吻合。</p><p> 表3 有限元法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的指數(shù)E</p><p> 圖10 16度和51km/h條件下的仿真結(jié)果</p><p>
31、 4.4 結(jié)果確認(rèn)</p><p> 由于事故現(xiàn)場(chǎng)中輪胎的清晰痕跡(圖3a顯示)我們可以得到模型的標(biāo)志,利用數(shù)字技術(shù)解決了帕方程得到了對(duì)象點(diǎn)集(見圖11)。所以墻和車輛運(yùn)動(dòng)方向間的角度能夠從這個(gè)模型中測(cè)量,結(jié)果是16.89度。然后這個(gè)模型會(huì)輸入到PC-CRASH中,車輛撞墻前的速度能被計(jì)算出事49.3km/h。</p><p> PC-Crash包含了幾種不同的計(jì)算模型,包括一個(gè)脈
32、沖動(dòng)量模型,一個(gè)剛度沖擊模型,一個(gè)模擬軌道動(dòng)力模型,和一種簡單的動(dòng)力學(xué)模型。為了最大多功能化,PC-Crash模擬結(jié)果能在平面和立體圖,三維透視圖和大量的圖表和表格中獲得。</p><p> PC-Crash的仿真結(jié)果非常接近有限元方法,但是這個(gè)軟件不能利用車輛變形的信息,和它完全依賴輪胎的痕跡。眾所周知,現(xiàn)在很多車輛安裝ABS防抱死系統(tǒng)使得車輛很難獲得清晰地剎車痕,此外,天氣和人都很容易損壞剎車痕,有限元方法
33、通過車輛變形解決了速度和角度,并不需要任何外部條件,如剎車痕等。因此,有限元方法可以得到更可靠的結(jié)果。</p><p> 圖11 事故現(xiàn)場(chǎng)的三維重建</p><p><b> 5. 總結(jié)</b></p><p> 本文提供了結(jié)合有限元分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來重建碰撞事故的一種新的技術(shù),利用有限元模擬充分考慮彈性變形和應(yīng)變速率的研究結(jié)果更準(zhǔn)確。利
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