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    頭盔對(duì)電動(dòng)自行車駕駛?cè)说谋Wo(hù)效果評(píng)價(jià)

    2021-09-10 07:17:58史秋辰王玉良
    交通科技與管理 2021年6期
    關(guān)鍵詞:電動(dòng)自行車頭盔交通事故

    史秋辰 王玉良

    摘 要:通過交通事故再現(xiàn)分析軟件PC-Crash進(jìn)行汽車-電動(dòng)自行車事故仿真模擬,分別計(jì)算出佩戴頭盔和不佩戴頭盔下的電動(dòng)自行車駕駛?cè)祟^部損傷程度,分析數(shù)據(jù),用科學(xué)建模的方式驗(yàn)證出頭盔對(duì)電動(dòng)自行車駕駛?cè)司哂幸欢ǖ谋Wo(hù)效果。

    關(guān)鍵詞:PC-Crash仿真模擬;電動(dòng)自行車;頭盔;交通事故

    1 研究現(xiàn)狀和目的

    在中國(guó)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下,人民整體生活水平不斷改善,生活質(zhì)量有了大幅提高。隨著居民可支配收入的不斷上漲,人們更加追求生活的舒適性、便捷性和安全感,對(duì)于消費(fèi)品價(jià)格的承受能力也不斷加強(qiáng)。電動(dòng)自行車作為一種短途代步工具,因其操作簡(jiǎn)易、方便快捷、省時(shí)省力、性價(jià)比高等特點(diǎn),成為人們改善出行條件的重要選擇。隨著國(guó)家的“新國(guó)標(biāo)”、以及地方政府的管理政策不斷出臺(tái),長(zhǎng)期以來被認(rèn)為是“野蠻生長(zhǎng)”的電動(dòng)自行車行業(yè),有望得到進(jìn)一步規(guī)范。

    據(jù)江蘇交警近期發(fā)布,涉及電動(dòng)車的交通事故起數(shù)在全省交通事故總數(shù)中占比超過一半,為51.9%。涉及電動(dòng)車交通事故死亡人員的致死原因中占比最高的是顱腦損傷,占比高達(dá)69%。而戴頭盔,是最簡(jiǎn)單而又最有效的保命措施。

    本篇文章通過使用PC-Crash軟件,通過重建交通事故現(xiàn)場(chǎng)模型,分析不同碰撞類型、碰撞角度和碰撞速度對(duì)電動(dòng)自行車騎車人頭部的動(dòng)力學(xué)響應(yīng)及損傷,來驗(yàn)證頭盔對(duì)電動(dòng)自行車騎車人頭部的保護(hù)作用。

    2 PC-Crash軟件汽車-電動(dòng)自行車碰撞仿真模型

    2.1 汽車-電動(dòng)自行車碰撞方式

    汽車與電動(dòng)自行車碰撞可以概括為四種碰撞方式,第一種是汽車車頭正面碰撞電動(dòng)自行車側(cè)面,這種碰撞事故最多,常見于電動(dòng)自行車突然沖出橫穿馬路,導(dǎo)致汽車躲避不及;第二種是汽車車頭右(左)前角碰撞電動(dòng)自行車中部碰撞;第三種是汽車側(cè)面刮蹭電動(dòng)自行車;第四種是汽車追尾電動(dòng)自行車。

    2.2 事故模型建立

    在第一種汽車正面碰撞電動(dòng)自行車側(cè)面的過程中,汽車在城市道路最高時(shí)速為70 km/h,電動(dòng)自行車新國(guó)標(biāo)最大車速為25 km/h,汽車以10 km/h為間隔進(jìn)行模擬碰撞測(cè)試,一共有7種情形,電動(dòng)自行車以5 km/h為間隔進(jìn)行模擬碰撞測(cè)試,一共有6種情形,并且制作相同條件下電動(dòng)自行車駕駛?cè)伺宕黝^盔的模擬碰撞,整個(gè)實(shí)驗(yàn)仿真過程有84種情況,輸出84個(gè)模擬文件和7個(gè)圖表。

    在第二種汽車車頭右(左)前角碰撞電動(dòng)自行車中部的過程中,汽車車速選擇城市道路車輛平均車速40 km/h,汽車與電動(dòng)自行車夾角范圍為0°~90°,間隔10°作為仿真步長(zhǎng)進(jìn)行模擬碰撞測(cè)試。當(dāng)汽車與電動(dòng)自行車夾角為0°時(shí),和第一種汽車正面碰撞電動(dòng)自行車側(cè)面相同省略,一共有9種情形,當(dāng)汽車與電動(dòng)自行車夾角為90°時(shí),即為汽車追尾電動(dòng)自行車,電動(dòng)自行車以5 km/h為間隔進(jìn)行模擬碰撞測(cè)試,并且制作相同條件下電動(dòng)自行車駕駛?cè)伺宕黝^盔的模擬碰撞,一共有6種情形,整個(gè)實(shí)驗(yàn)仿真過程有108種情況,輸出108個(gè)模擬文件和6個(gè)圖表。

    2.3 模型選取

    PC-Crash軟件是一款道路交通事故再現(xiàn)分析軟件,利用其內(nèi)含的多剛體模型,可以使一些復(fù)雜的事故形態(tài)。

    在道路交通事故模型建立過程中,在PC-Crash軟件車型數(shù)據(jù)庫中調(diào)取事故車輛和電動(dòng)自行車的多剛體模型,車輛在這里選擇Passat 2.0 TSI,在車輛模型上套dxf文件,讓實(shí)驗(yàn)結(jié)果更加準(zhǔn)確,多剛體模型選擇電動(dòng)自行車和駕駛?cè)四P?,?duì)上述碰撞過程進(jìn)行仿真求解。車輛定義為單剛體模型,在多剛體接觸力、空氣阻力、重力、地面摩擦力等外力作用下運(yùn)動(dòng),騎車人模型由20個(gè)代表身體各個(gè)部位的剛體組成一個(gè)多體系統(tǒng),每個(gè)剛體都可以對(duì)其幾何尺寸、質(zhì)量、接觸剛度及摩擦系數(shù)進(jìn)行定義,騎車人姿態(tài)、身高和體重均采用預(yù)設(shè)默認(rèn)值。模擬仿真完成后,可以調(diào)取身體各個(gè)部位的速度、拋距、加速度、接觸力等各種運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)響應(yīng)曲線。

    2.4 數(shù)據(jù)分析

    為了檢驗(yàn)頭盔對(duì)電動(dòng)自行車駕駛?cè)说谋Wo(hù)效果,模擬仿真中影響頭部損傷程度的因素為載荷大小以及加速度的持續(xù)時(shí)間,所以頭部損傷采用頭部損傷標(biāo)準(zhǔn)(Head Injury Criterion)進(jìn)行評(píng)估,公式為:

    公式中:t1,t2為使HIC達(dá)到最大值的時(shí)間段的起始和結(jié)束時(shí)間;T0,TE為碰撞起始時(shí)刻和碰撞結(jié)束時(shí)刻;a為頭部合成加速度。

    在PC-Crash軟件中模擬完成后,導(dǎo)出騎車人頭部加速度,計(jì)算出對(duì)應(yīng)的HIC值。

    2.5 仿真模擬結(jié)果分析

    (1)汽車車速超過50 km/h時(shí),碰撞會(huì)對(duì)騎車人的頭部造成嚴(yán)重?fù)p傷(人體頭部耐受極限HIC值為1 000,超過人體頭部的耐受極限,會(huì)對(duì)人體頭部造成嚴(yán)重?fù)p傷),汽車車速為50 km/h時(shí),頭盔防護(hù)作用可以使頭部損傷下降到耐受極限以下,體現(xiàn)出頭盔對(duì)電動(dòng)自行車駕駛?cè)说谋Wo(hù)效果顯著。

    (2)汽車正面碰撞電動(dòng)自行車側(cè)面情況下,碰撞車速是影響騎車人頭部損傷的主要因素,無論是汽車車速還是電動(dòng)自行車車速,車速越快,HIC值越大損傷越嚴(yán)重,不戴頭盔和戴頭盔的HIC差值越大,顯示出的頭盔保護(hù)效果越好。

    (3)汽車車頭右(左)前角碰撞電動(dòng)自行車中部情況下,碰撞角度對(duì)騎車人頭部損傷的影響不大,汽車與電動(dòng)自行車夾角為30°時(shí),對(duì)頭部損傷最大。

    (4)不論汽車和電動(dòng)自行車是哪一種碰撞方式,佩戴頭盔的情況下,都能減小電動(dòng)自行車駕駛?cè)祟^部損傷HIC值,顯示出頭盔對(duì)電動(dòng)自行車駕駛?cè)擞幸欢ǖ谋Wo(hù)效果。

    3 結(jié)論

    (1)利用PC-Crash軟件可以將汽車與電動(dòng)自行車碰撞的事故完整準(zhǔn)確的模擬出來,導(dǎo)出運(yùn)動(dòng)軌跡的二維圖片和三維視頻,導(dǎo)出騎車人頭部加速度得出HIC值,判斷頭部損傷程度。

    (2)通過科學(xué)模擬的方法,證明了頭盔對(duì)電動(dòng)自行車駕駛?cè)说念^部有一定的保護(hù)效果,使得頭盔對(duì)電動(dòng)自行車駕駛?cè)说谋Wo(hù)效果數(shù)值化、具像化,使得騎行電動(dòng)自行車佩戴頭盔有一定的科學(xué)依據(jù),加強(qiáng)了宣傳說服力。

    (3)由于為了簡(jiǎn)化模型和PC-Crash軟件的工程量,文章沒有考慮電動(dòng)自行車和汽車側(cè)面碰撞的情況,對(duì)汽車和電動(dòng)自行車碰撞事故其它因素的影響也沒有考慮周全,在汽車和電動(dòng)自行車碰撞事故中騎車人動(dòng)力學(xué)響應(yīng)和損傷還有待進(jìn)一步研究。

    參考文獻(xiàn):

    [1]王鑫.電動(dòng)自行車騎車人與汽車碰撞的動(dòng)力學(xué)響應(yīng)研究[J].中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào),2016(6):152-156.

    [2]朱路生.基于PC-Crash車人碰撞事故再現(xiàn)研究[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào),2014(2):113-117.

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