基于仿真的車-人碰撞事故中行人不同部位損傷相關(guān)性分析*

韓云龍，肖璟，鄒鐵方，劉雨，蔡銘，梁宗偉

（1.長沙理工大學(xué)汽車與機(jī)械工程學(xué)院，湖南長沙 410004；2.工程車輛安全性設(shè)計(jì)與可靠性技術(shù)湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖南長沙 410004；3.中山大學(xué)工學(xué)院廣東省智能交通系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東廣州 510275）

基于仿真的車-人碰撞事故中行人不同部位損傷相關(guān)性分析*

韓云龍1，2，肖璟1，2，鄒鐵方1，2，劉雨1，2，蔡銘3，梁宗偉1，2

（1.長沙理工大學(xué)汽車與機(jī)械工程學(xué)院，湖南長沙 410004；2.工程車輛安全性設(shè)計(jì)與可靠性技術(shù)湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖南長沙 410004；3.中山大學(xué)工學(xué)院廣東省智能交通系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東廣州 510275）

為明確車-人碰撞事故中行人各部位損傷及其與敏感參數(shù)之間的關(guān)系，通過查閱文獻(xiàn)初步篩選出10個(gè)敏感參數(shù)并確定其取值，然后借助拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)，提出基于隨機(jī)森林的參數(shù)重要性分析方法，并使用該方法分析了各敏感參數(shù)的重要性，在此基礎(chǔ)上分析了行人各部位損傷及其與敏感參數(shù)之間的相關(guān)性。結(jié)果表明，車速是對(duì)行人頭部、胸部及腿部損傷影響最顯著的參數(shù)；車速與行人各部位損傷、行人頭部與胸部損傷之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性，可在此基礎(chǔ)上建立相關(guān)車速鑒定和損傷驗(yàn)證模型用于交通事故鑒定分析。

汽車；車-人碰撞事故；行人損傷；仿真分析

根據(jù)公安部道路交通安全管理局的統(tǒng)計(jì)，中國每年由交通事故造成的行人死亡人數(shù)約2.5萬人，約占交通事故死亡總?cè)藬?shù)的25%。由于近年來汽車保有量迅速增加、駕駛員素質(zhì)參差不齊及道路長期存在的混合交通特點(diǎn)，交通事故發(fā)生率一直居高不下。在嚴(yán)峻的行人交通安全背景下，通過研究車-人碰撞事故中影響行人損傷的敏感參數(shù)，分析各敏感參數(shù)對(duì)行人損傷影響的重要程度，找出對(duì)行人損傷影響最顯著的因素，進(jìn)而分析其與行人損傷之間的相關(guān)性，并在此基礎(chǔ)上建立相關(guān)行人損傷模型，對(duì)減輕行人在事故中受到的損傷、減少社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失及車-人事故再現(xiàn)具有重要意義。

目前對(duì)車-人碰撞事故中行人損傷已進(jìn)行了一些研究，例如：范簫翔等基于THUMS4.0人體有限元模型對(duì)轎車-行人碰撞中的行人下肢損傷進(jìn)行重建，分析了轎車-行人交通事故中行人下肢的損傷機(jī)理及動(dòng)力學(xué)響應(yīng)；陳勇借助仿真軟件對(duì)50個(gè)真實(shí)事故案例進(jìn)行仿真再現(xiàn)，詳細(xì)分析了人體顱腦損傷；楊群印通過再現(xiàn)真實(shí)事故，對(duì)事故中人體各部位傷害指標(biāo)隨速度的變化進(jìn)行了分析；王方基于人體解剖學(xué)結(jié)構(gòu)建立并驗(yàn)證了胸部有限元模型，分析了胸部受到側(cè)面沖擊載荷時(shí)損傷評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的有效性；黃冬運(yùn)用正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，分析了汽車前部結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)頭部和下肢損傷的影響規(guī)律及影響程度；韓勇等基于THUMS的行人有限元模型，通過碰撞仿真，分析了行人胸部動(dòng)力學(xué)響應(yīng)、變形模式及肋骨壓縮量。上述研究主要集中于碰撞后行人某個(gè)具體損傷部位的動(dòng)力學(xué)響應(yīng)、損傷機(jī)理及生物力學(xué)分析，并未對(duì)影響行人損傷的敏感參數(shù)、行人各部位損傷與其影響參數(shù)之間及行人各部位損傷之間的相關(guān)性進(jìn)行分析研究。

而研究影響行人各部位損傷的敏感參數(shù)對(duì)行人各部位損傷的影響程度，找出對(duì)行人各部位損傷影響最顯著的參數(shù)，有利于有針對(duì)性地開發(fā)行人保護(hù)系統(tǒng)，更有效地減輕行人在事故中所受到的損傷；對(duì)行人各部位損傷與其影響參數(shù)之間的相關(guān)性進(jìn)行分析，可在此基礎(chǔ)上建立相關(guān)模型，為事故再現(xiàn)技術(shù)提出新思路；對(duì)行人各部位損傷之間的相關(guān)性進(jìn)行分析，明確行人損傷之間的關(guān)系，可在此基礎(chǔ)上建立行人損傷驗(yàn)證模型，排除其他干擾因素造成的損傷，保證事故再現(xiàn)技術(shù)的可靠性。為此，該文基于仿真試驗(yàn)和隨機(jī)森林算法對(duì)影響行人頭部、胸部及腿部損傷的參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，借助SPSS軟件對(duì)車速與行人各部位損傷、行人各部位損傷之間的相關(guān)性

進(jìn)行分析，為建立交通事故車速鑒定和損傷驗(yàn)證模型提供參考。

1 基于Pc-Crash的車-人碰撞事故仿真試驗(yàn)設(shè)計(jì)

1.1 Pc-Crash軟件

Pc-Crash是由奧地利DSD（Dr.Steffan Datentechnik）公司開發(fā)的專門用于交通事故仿真再現(xiàn)的軟件，包含車-人碰撞后的運(yùn)動(dòng)軌跡、行人假人多剛體模型及各類車輛模型等，可對(duì)常見交通事故形態(tài)（車-車碰撞、車-人碰撞等）進(jìn)行仿真模擬分析，具有建模簡便、響應(yīng)迅速、碰撞模擬形象逼真等特點(diǎn)。該軟件還引入了多剛體建模軟件MADYMO中的多剛體模型，能更好地再現(xiàn)事故中車輛運(yùn)動(dòng)及人體各部分響應(yīng)信息。

1.2 拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)

拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)LHS（Latin Hypercube Sampling）是由Mc Kay等于1979年提出的一種受約束的均勻抽樣法，它根據(jù)輸入?yún)?shù)的分布函數(shù)和定義域范圍，采取等概率分層抽樣法產(chǎn)生各參數(shù)的隨機(jī)數(shù)樣本，并保證所有采樣區(qū)域都能被其采樣點(diǎn)所覆蓋。其原理是根據(jù)實(shí)際試驗(yàn)設(shè)計(jì)需要確定模擬次數(shù)N，再根據(jù)模擬次數(shù)N將各變量的概率分布函數(shù)等分成N個(gè)互不重疊的子區(qū)間，分別在每個(gè)子區(qū)間內(nèi)進(jìn)行獨(dú)立的等概率抽樣，最后生成所需要的拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)表。LHS是一種充滿空間的設(shè)計(jì)，能使輸入的組合相對(duì)均勻地填滿整個(gè)試驗(yàn)區(qū)間，不會(huì)像正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)那樣出現(xiàn)試驗(yàn)點(diǎn)堆積問題。該文采用拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)法進(jìn)行車-人碰撞事故仿真試驗(yàn)。

1.3 基于LHS的試驗(yàn)樣本集設(shè)計(jì)與仿真試驗(yàn)

1.3.1 確定敏感參數(shù)

車-人碰撞事故中影響行人各部位損傷的參數(shù)很多，通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)，結(jié)合車-人碰撞事故真實(shí)案例，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，初步篩選出與行人各部位損傷密切相關(guān)的敏感參數(shù)（見表1）。

1.3.2 確定敏感參數(shù)取值

通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)，結(jié)合常見的車-人事故案例確定各敏感參數(shù)的取值區(qū)間。文獻(xiàn)［14］給出了行人（成年男性）身高H3、行人（成年男性）體重M2的取值區(qū)間；文獻(xiàn)［15］給出了汽車附著系數(shù)P和車速v的取值區(qū)間（見表2）。

由于不同廠商所生產(chǎn)的汽車前部結(jié)構(gòu)差異很大，同一廠商生產(chǎn)的不同類型汽車之間的差異也很大，為增強(qiáng)仿真試驗(yàn)的可靠性，隨機(jī)選取40輛轎車，對(duì)其前部結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行實(shí)地測(cè)量，獲取車輛前部結(jié)構(gòu)參數(shù)數(shù)據(jù)：前保險(xiǎn)杠中心高度H1、發(fā)動(dòng)機(jī)罩前緣高度H2、前保險(xiǎn)杠上下寬度W、前保險(xiǎn)杠伸出量D、發(fā)動(dòng)機(jī)罩后緣包繞長度T。汽車整備質(zhì)量M1通過查詢所選汽車的制造商官方網(wǎng)站獲得。

表1 參數(shù)敏感性分析

表2 各敏感參數(shù)的取值區(qū)間

1.3.3 仿真試驗(yàn)表設(shè)計(jì)

基于拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)法，根據(jù)表2中各敏感參數(shù)的取值范圍，借助MATLAB軟件獲取40組試驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)。

為進(jìn)一步優(yōu)化仿真試驗(yàn)效果，使其更加貼近現(xiàn)實(shí)，將基于拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)的樣本數(shù)據(jù)與實(shí)地測(cè)量的汽車前部結(jié)構(gòu)基本參數(shù)數(shù)據(jù)相結(jié)合，得到仿真試驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)（見表3）。

1.3.4 仿真試驗(yàn)結(jié)果

按照表3中試驗(yàn)數(shù)據(jù)在Pc-Crash中修改人、

車、路等相關(guān)參數(shù)進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果見表4。選取HIC15作為評(píng)估行人頭部損傷程度的指標(biāo)；選取胸部3 ms合成加速度a作為評(píng)估行人胸部損傷程度的指標(biāo)；選取行人左大腿、左小腿、右大腿及右小腿所受最大剪切力L1、L2、R1、R2作為評(píng)估行人腿部損傷程度的指標(biāo)。

表3 仿真試驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)

表4 仿真試驗(yàn)結(jié)果

2 基于隨機(jī)森林的人體不同部位損傷參數(shù)敏感性分析

隨機(jī)森林是一種被廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它利用bootstrap重抽樣方法從原始樣本中抽取多個(gè)樣本，對(duì)每個(gè)bootstrap樣本進(jìn)行決策樹建模，然后組合多棵決策樹的預(yù)測(cè)，通過投票得出最終預(yù)測(cè)結(jié)果。其構(gòu)建過程主要分為每棵決策樹抽樣產(chǎn)生訓(xùn)練集、構(gòu)建每棵決策樹、森林的形成及算法的執(zhí)行。釆用簡單多數(shù)投票法的結(jié)果作為隨機(jī)森林的輸出表示分類問題，采用單棵樹輸出結(jié)果的簡單平均作為隨機(jī)森林的輸出表示回歸問題。其優(yōu)點(diǎn)是準(zhǔn)確率高，速度快，對(duì)數(shù)據(jù)中的噪聲有很好的容忍度，且不易出現(xiàn)過度擬合。下面借助R軟件中隨機(jī)森林程序包建立隨機(jī)森林模型分析各敏感參數(shù)對(duì)行人各部位損傷影響的重要性。

2.1 行人頭部損傷參數(shù)敏感性分析

HIC（Head Injury Criterion）是目前使用最廣泛的頭部傷害指標(biāo)，其計(jì)算公式如下：

式中：t1、t2為加速度作用中的任意時(shí)間且t2-t1≤36 ms；t2-t1表示HIC值達(dá)到最大時(shí)的時(shí)間間隔，實(shí)際應(yīng)用中通常使用15和36 ms；ahead為碰撞過程中人體頭部質(zhì)心合成加速度。

通常將HIC=1 000作為行人頭部的耐受極限。這里使用HIC15指標(biāo)評(píng)估行人頭部的損傷程度，并對(duì)其進(jìn)行參數(shù)敏感性隨機(jī)森林分析，分析結(jié)果見圖1。

圖1 隨機(jī)森林對(duì)影響行人頭部損傷變量的重要性排序

根據(jù)圖1，汽車速度v 是所有參數(shù)中對(duì)HIC15值影響最大的參數(shù)，即對(duì)行人頭部損傷影響最大。

2.2 行人胸部損傷參數(shù)敏感性分析

采用胸部累積3 ms損傷準(zhǔn)則計(jì)算碰撞后行人的胸部3 ms合成加速度值，評(píng)估行人胸部損傷程度，并對(duì)其進(jìn)行參數(shù)敏感性隨機(jī)森林分析。通常情況下，行人胸部3 ms合成加速度的安全上限為60g。

根據(jù)圖1，車速v是所有參數(shù)中對(duì)胸部3 ms合成加速度值影響最大的參數(shù)，即對(duì)行人胸部損傷影響最大。

2.3 行人腿部損傷參數(shù)敏感性分析

行人腿部損傷指標(biāo)常用腿部所承受的彎曲力矩與剪切力表示。這里采用車-人碰撞后行人左大腿所受最大剪切力L1、左小腿所受最大剪切力L2、右大腿所受最大剪切力R1及右小腿所受最大剪切力R2作為評(píng)估行人腿部損傷程度的指標(biāo)。

根據(jù)圖1，汽車行駛速度v是所有參數(shù)中對(duì)行人腿部損傷影響最大的參數(shù)，即對(duì)行人腿部損傷影響最大。

3 敏感參數(shù)與行人各部位損傷相關(guān)性分析

3.1 車速與行人各部位損傷相關(guān)性分析

由基于隨機(jī)森林的參數(shù)敏感性分析可知，車速是對(duì)行人頭部、胸部及腿部損傷影響最顯著的參數(shù)，表明車速和行人損傷之間存在較強(qiáng)的聯(lián)系。運(yùn)用SPSS軟件對(duì)表2和表3中的車速與行人各部位損傷數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果見表5。

表5 車速與行人各部位損傷變量相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)表5，行人頭部、胸部及腿部損傷變量都和車速存在較顯著的相關(guān)性，行人頭部、胸部損傷變量和車速之間的相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.927、0.928，表明其與車速之間呈高度相關(guān)性。據(jù)此可建立基于行人頭部和胸部損傷的車速鑒定模型，為事故仿真再現(xiàn)中的車速鑒定提供新途徑。

3.2 行人各部位損傷相關(guān)性分析

在實(shí)際車-人碰撞事故中，尤其在交通流量大、路況復(fù)雜的地區(qū)，行人經(jīng)常受到來自車輛碾壓等其他因素所造成的損傷，給事故查勘及事故再現(xiàn)帶來困難。借助SPSS軟件對(duì)表3中行人各部位損傷變量數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果見表6。

由表6可知：行人頭部、胸部及腿部損傷變量之間都具有一定的相關(guān)性；行人頭部損傷變量和胸部損傷變量之間的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.859，表明行人頭部和胸部損傷之間的相關(guān)性顯著。據(jù)此可建立基于行人頭部和胸部損傷相關(guān)性的損傷驗(yàn)證模型，排除其他干擾因素，提高事故仿真再現(xiàn)技術(shù)的可靠性。

表6 行人各部位損傷變量相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié)論

（1）車-人碰撞事故中，車速是對(duì)行人頭部、胸部及腿部損傷影響最顯著的因素。

（2）車-人碰撞事故中，車速與行人頭部、胸部及腿部損傷之間都具有較高的相關(guān)性，可在此基礎(chǔ)上建立以車速為因變量、行人各部位損傷指標(biāo)為自變量的車速鑒定模型，為事故再現(xiàn)中的車速鑒定提供參考。

（3）車-人碰撞事故中，行人頭部和胸部損傷之間的相關(guān)性較為顯著，可在此基礎(chǔ)上建立行人頭部、胸部損傷驗(yàn)證模型，排除行人因車輛碾壓等其他干擾因素造成的損傷，提高事故再現(xiàn)技術(shù)的可靠性。

（4）車速是車-人碰撞事故中對(duì)行人損傷影響最大的因素，在設(shè)計(jì)行人安全保護(hù)系統(tǒng)時(shí)，應(yīng)著重研

究如何降低汽車與行人碰撞時(shí)的速度，以最大程度減輕車-人碰撞事故中行人所受損傷。

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U491.3

A

1671-2668（2016）06-0001-05

2016-05-15

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（51208065）；湖南省科技計(jì)劃項(xiàng)目（2015JC3056）；廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目（2015B010110005）；道路交通安全公安部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目（2016ZDSYSKFKT08）