基于SV—2的汽車乘員約束系統(tǒng)仿真模型可信度驗證系統(tǒng)

賴宇陽 方立橋

摘要：針對汽車乘員約束系統(tǒng)仿真模型的可信度驗證需要大量重復(fù)的數(shù)據(jù)處理和結(jié)果分析的問題，基于可信度驗證系統(tǒng)（system of verification and validation， SV-2），將100%正碰、40%偏置碰和側(cè)碰工況的分析流程固化，開發(fā)汽車乘員約束系統(tǒng)仿真模型可信度驗證系統(tǒng)。對100%正碰工況進(jìn)行試驗驗證，結(jié)果表明：新開發(fā)的仿真模型可信度驗證系統(tǒng)對模型可信度驗證能夠提高90%的工作效率，自動生成分析報告，為仿真工程師提供模型改善建議。

關(guān)鍵詞：可信度； 驗證； 乘員約束系統(tǒng)； 復(fù)雜性測度

中圖分類號：U461.91

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B

文章編號：1006-0871（2018）01-0022-06

Abstract： As to the issue that there are large quantity of repeated data process and result analysis in the credibility verification process of vehicle occupant restraint system， a credibility verification system for simulation model of vehicle occupant restraint system is developed based on SV-2. The analysis processes are set fixed at the system， such as 100% frontal impact， 40% offset impact， and side impact. The test verification on 100% frontal impact is carried out. The results show that the work efficiency of the model reliability validation is increased by 90% using the new credibility verification system for simulation model. The new system can generate analysis report automatically， which can provide model improvement suggestion to the simulation engineer.

Key words： credibility； verification； occupant restraint system； complexity measure

0 引 言

近20年來，汽車乘員約束系統(tǒng)仿真研究取得驚人成就，該技術(shù)已經(jīng)成為汽車研發(fā)必不可少的手段，其可信度直接影響車輛安全性設(shè)計。為得到可靠的仿真計算結(jié)果，進(jìn)行乘員約束系統(tǒng)仿真可信度評估一直是仿真探索的重大問題之一。[1]

在國外，模型的有效性問題研究始于20世紀(jì)60年代，如美國國防部在1991年成立國防建模與仿真辦公室（DMSO），負(fù)責(zé)制定校核、驗證與驗收（verification， validation and accreditation，VV&A;）國防部指南，隨后美國各軍種都先后制定適合各自實際要求的VV&A;細(xì)則。在國內(nèi)，對仿真系統(tǒng)VV&A;和可信度評估問題也日益受到廣大仿真工作者和管理者的重視，通過灰關(guān)聯(lián)度、譜分析等方法對導(dǎo)彈、魚雷等模型進(jìn)行大量的驗證研究并取得一定的成果。但是，目前國內(nèi)汽車行業(yè)乘員約束系統(tǒng)仿真模型可信度驗證的研究應(yīng)用仍處于起步階段，還有很大的探索空間。

在進(jìn)行模型可信度分析時，不僅要處理仿真和試驗數(shù)據(jù)，還要從分析結(jié)果中提取關(guān)鍵參數(shù)信息，這樣的分析流程需要大量的重復(fù)性工作，而且需要對復(fù)雜度分析理論有較深的理解，不利于工程應(yīng)用上的技術(shù)承接，因此，需要建立一套方便快捷的可信度分析系統(tǒng)，在提高效率的同時可以將這種知識保留下來。

本文通過仿真模型可信度驗證系統(tǒng)（system of verification and validation， SV-2）對乘員約束系統(tǒng)建立可信度驗證流程，幫助仿真分析工程師避免大量的重復(fù)勞動，并且不需要對復(fù)雜度理論有很深的理解就可以輕松改進(jìn)仿真模型，提高仿真模型的可信度，有利于提升汽車行業(yè)的整體仿真能力。

1 模型可信度驗證

由于仿真建模過程中不可避免地存在簡化、假設(shè)和誤差，從而可能導(dǎo)致錯誤或不可信的仿真結(jié)果，尤其是對非線性、隨機(jī)性的物理現(xiàn)象（比如碰撞、流動、振動等）的仿真，其驗證方法必須能夠客觀、定量和真實地反映該問題的復(fù)雜性特征。通過CAE模型可信度驗證的方法，可以考察在相同的輸入條件下仿真模型的輸出與實物試驗結(jié)果是否一致及一致的程度。

傳統(tǒng)的模型可信度驗證采用相似理論[2]、假設(shè)檢驗[3]、現(xiàn)代譜估計[4]、模糊綜合評判法[5]、層次分析法[6]和灰色關(guān)聯(lián)分析法[7]等，這些方法需要對數(shù)據(jù)序列預(yù)處理，或是對樣本數(shù)量、概率分布、平穩(wěn)性要求較多，不可避免地造成信息丟失或人為加大信息量，從而產(chǎn)生誤差。據(jù)統(tǒng)計，CAE工程師平均耗費20%～30%的建模時間反復(fù)進(jìn)行CAE模型驗證和標(biāo)定。傳統(tǒng)模型可信度驗證處理過程見圖1。

本文開發(fā)的可信度驗證系統(tǒng)基于復(fù)雜性測度[8-9]分析方法，采用隨機(jī)理論的高階矩（信息熵、互熵、非線性相關(guān)性、復(fù)雜度），使得驗證指標(biāo)更加全面和量化。從系統(tǒng)全局分析仿真與試驗數(shù)據(jù)的差異，不需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，對樣本的分布沒有要求，不引入人為主觀判斷因素，能夠處理有噪聲、不完全和小樣本的數(shù)據(jù)，是一種客觀、真實反映系統(tǒng)整體復(fù)雜性特征的模型可信度驗證方法。

1.1 系統(tǒng)復(fù)雜性測度理論

系統(tǒng)復(fù)雜性測度的計算[11]可通過3個步驟實現(xiàn)。

（1）相空間信息分析。構(gòu)造系統(tǒng)的相空間，其所包含的信息通過信息熵（香農(nóng)熵）測度進(jìn)行定量計算，相空間變量之間的非線性相關(guān)性通過基于互信息測度的廣義相關(guān)系數(shù)進(jìn)行定量計算。設(shè)置離散隨機(jī)變量X={x1，x2，…，xn}為所給定的信源，其出現(xiàn)的概率pk=P（xk），k=1，2，…，n，且nk=1pk=1，則信源X的信息熵為

c=1表示強(qiáng)相關(guān)性，c=0表示沒有相關(guān)性。

（2）整體信息結(jié)構(gòu)認(rèn)知。根據(jù)Zadeh不相容原理，可按照一定的模糊水平，將相空間分割成模糊單元，并將樣本點的精確數(shù)值轉(zhuǎn)換為等價模糊向量，在此基礎(chǔ)上抽取系統(tǒng)中變量之間的模糊依賴規(guī)則，然后通過系統(tǒng)圖對系統(tǒng)整體信息結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述。系統(tǒng)圖中的變量稱為節(jié)點，節(jié)點之間的關(guān)聯(lián)程度稱為度，度值有2種定義方法：一種是相關(guān)性范數(shù)，用于量化節(jié)點的連接強(qiáng)度；另一種是連接度，表示與某節(jié)點相連的所有節(jié)點數(shù)模。系統(tǒng)圖中第i個節(jié)點的相關(guān)性范數(shù)為

（3）測量復(fù)雜性。由系統(tǒng)變量的信息熵、互信息、廣義相關(guān)性因數(shù)等給出系統(tǒng)的復(fù)雜度。將連接度為0的節(jié)點隱去，剩余節(jié)點稱為活動節(jié)點，n個活動節(jié)點最多可產(chǎn)生n（n-1）/2組關(guān)聯(lián)，系統(tǒng)圖識別出的關(guān)聯(lián)數(shù)與當(dāng)前活動節(jié)點最多可能關(guān)聯(lián)數(shù)的比值稱為系統(tǒng)圖鏈接密度ρL，ρL最大值為1，表示系統(tǒng)圖識別出所有節(jié)點間的可能關(guān)聯(lián)，則系統(tǒng)復(fù)雜性測度為

1.2 可信度評價

在仿真數(shù)據(jù)與試驗結(jié)果整體復(fù)雜度一致性測量的基礎(chǔ)上，提出模型可信度驗證的評價體系，將試驗和仿真數(shù)據(jù)的“前處理-后臺計算-驗證”流程自動化，使驗證流程更加標(biāo)準(zhǔn)化、更具有易用性?；诜抡婺Ｐ涂尚哦闰炞C系統(tǒng)的可信度計算需要先獲得仿真和試驗數(shù)據(jù)的復(fù)雜性構(gòu)成，并將仿真與試驗之間的復(fù)雜度差異作為可信度評價指標(biāo)，其過程主要包括：

（1）計算試驗數(shù)據(jù)的復(fù)雜性測度C試驗；

（2）計算仿真數(shù)據(jù)的復(fù)雜性測度C仿真；

（3）計算仿真模型可信度

（4）生成仿真模型可信度驗證分析報告，指導(dǎo)模型的改進(jìn)。

2 仿真模型可信度驗證解決方案

仿真模型可信度驗證系統(tǒng)主要分為2部分：指標(biāo)分解和仿真模型可信度計算?；赟V-2開發(fā)的乘員約束系統(tǒng)可信度驗證系統(tǒng)包括100%正碰、40%偏置碰和側(cè)碰3種工況分析結(jié)果的處理，相關(guān)指標(biāo)見表1。通過乘員約束系統(tǒng)仿真模型可信度驗證系統(tǒng)可以在操作界面中實現(xiàn)參數(shù)文件的上傳和參數(shù)解析，并生成可信度報告。

仿真模型可信度驗證系統(tǒng)開發(fā)過程的技術(shù)路線見圖2。

根據(jù)不同工況下的分析指標(biāo)，編譯相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理分析界面，實現(xiàn)數(shù)據(jù)提交、后臺仿真和試驗?zāi)Ｐ偷膹?fù)雜度計算，通過自定義規(guī)則判斷仿真模型的可信度。

3 計算流程和界面封裝

在每次進(jìn)行模型可信度分析時，不僅要對仿真和試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，還要從分析結(jié)果中提取關(guān)鍵參數(shù)信息，從而指導(dǎo)模型改進(jìn)。這樣的分析流程仍需要大量的重復(fù)性勞動，還需要對復(fù)雜度分析理論有較深的理解，不利于工程應(yīng)用上的技術(shù)承接。SV-2將復(fù)雜分析計算流程封裝和固化，用交互、直觀的“知識向?qū)А闭宫F(xiàn)復(fù)雜的計算流程，使重新建模和提交計算的時間縮短90%，并且基于網(wǎng)絡(luò)的知識共享促進(jìn)企業(yè)知識的積淀和再利用，避免企業(yè)核心知識流失風(fēng)險，可通過互聯(lián)網(wǎng)、移動終端提交計算數(shù)據(jù)和查看報告。SV-2的用戶訪問模式見圖3。

4 模型可信度驗證系統(tǒng)

SV-2的分析工況選擇界面見圖4。該系統(tǒng)功能包括集成100%正碰、40%偏置碰、側(cè)碰3個驗證子系統(tǒng)模板，基于Web網(wǎng)絡(luò)客戶端可以實現(xiàn)多用戶訪問，并且可以與SDM集成，具有很好的可擴(kuò)展性。設(shè)計工程師通過該界面選擇相應(yīng)的分析流程，可以快速完成數(shù)據(jù)分析和任務(wù)提交，并獲得清晰明了的分析報告。

SV-2每個子系統(tǒng)都具備系統(tǒng)使用說明和模型可信度驗證任務(wù)提交2個面板，系統(tǒng)使用說明界面見圖5，包括系統(tǒng)功能、所需數(shù)據(jù)文件、可信度計算方法等，可使設(shè)計人員快速了解該系統(tǒng)的使用方法，掌握可信度分析報告中相關(guān)結(jié)果的含義，對模型改進(jìn)提供指導(dǎo)方向。

模型可信度驗證任務(wù)提交面板包括試驗數(shù)據(jù)選擇、仿真數(shù)據(jù)選擇、結(jié)果報告設(shè)置和可信度評判規(guī)則定義等功能。試驗數(shù)據(jù)選擇面板（見圖6）和仿真數(shù)據(jù)選擇面板（見圖7）可以選擇參與分析的相關(guān)參數(shù)，定義分析的時間段，并可以通過界面左側(cè)的時程曲線圖定義試驗參數(shù)的縮放比例，使其與仿真數(shù)據(jù)的單位保持統(tǒng)一，從而能夠更準(zhǔn)確地反映仿真與試驗之間復(fù)雜度的差異。

在數(shù)據(jù)選擇面板上可以對未經(jīng)濾波的參數(shù)進(jìn)行濾波處理，剔除噪聲的影響，更加清晰地反映數(shù)據(jù)的變化規(guī)律。同時，在系統(tǒng)界面上可以定義濾波頻率等級等參數(shù)，其中濾波公式[10]為

系統(tǒng)設(shè)置面板可以自定義分析結(jié)果的可信度等級，見圖8。相應(yīng)的等級可以在分析報告中自動顯示，便于設(shè)計人員查看和處理。提交分析任務(wù)后可以自動生成仿真模型的可信度驗證報告（見表2），大大減少重復(fù)性勞動，提高工作效率。

5 仿真模型優(yōu)化

通過比較100%正碰工況下假人頭部、胸部等位置傷害指標(biāo)的整體差異（包括不確定性、多元非線性相關(guān)性等），將可信度指標(biāo)作為模型標(biāo)定目標(biāo)，為模型改進(jìn)和優(yōu)化提供方向。

數(shù)據(jù)分析結(jié)果認(rèn)為：試驗的復(fù)雜度為60.98，仿真的復(fù)雜度為66.24，仿真模型比試驗存在更大的不確定性或存在數(shù)值噪聲；模型誤差為11%，仿真結(jié)果與試驗結(jié)果的整體匹配度為80.52%，仿真模型的可信度較高。

將復(fù)雜度貢獻(xiàn)率排序（見圖9）可以量化對仿真模型可信度起關(guān)鍵作用的參數(shù)?；赟V-2分析結(jié)果，對仿真模型進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)前、后假人臀部受力時程曲線見圖10。模型的誤差下降9%，模型的可信度提高18%。

6 結(jié)束語

100%正碰工況在仿真模型可信度驗證系統(tǒng)上的實際驗證表明，該系統(tǒng)可以有效提高仿真工作效率，并且可以為仿真工程師提供模型改進(jìn)方向，從而獲得更加可信的仿真模型，降低試驗成本和設(shè)計周期。

基于復(fù)雜度分析理論，初步建立乘員約束系統(tǒng)仿真模型可信度驗證流程和方法。SV-2可以在用戶界面上快速提交可信度分析任務(wù)并自動生成可信度驗證報告，指導(dǎo)工程師對仿真模型進(jìn)行優(yōu)化，形成標(biāo)準(zhǔn)化、自動化的模型標(biāo)定流程和規(guī)范，確保程序或流程的質(zhì)量，避免出錯，并且增加分析流程的實用性，從而減少對豐富經(jīng)驗的依賴。修正碰撞模型的材料參數(shù)和邊界條件，能夠提高模型的可信度及其與試驗的匹配性。

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（編輯 武曉英）