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    轎車(chē)與行人碰撞事故再現(xiàn)研究

    2023-05-30 15:27:14揭國(guó)順范凡
    時(shí)代汽車(chē) 2023年1期
    關(guān)鍵詞:交通安全

    揭國(guó)順 范凡

    摘 要:本文選取最新的一個(gè)真實(shí)事故案例進(jìn)行了建模和仿真,分別從車(chē)輛和行人的身高、體重還有碰撞速度三個(gè)方面角度來(lái)分析其對(duì)行人拋距的影響,將仿真結(jié)果中導(dǎo)出的數(shù)據(jù)參量與實(shí)際發(fā)生事故的數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比,通過(guò)分析驗(yàn)證了仿真模型的精度和仿真再現(xiàn)的可行性。根據(jù)所驗(yàn)證的事故建模和再現(xiàn)方法,對(duì)NAIS數(shù)據(jù)庫(kù)里的10起案例進(jìn)行再現(xiàn)從而得出行人拋距、頭部碰撞參數(shù)和行人損傷評(píng)價(jià)指標(biāo)的擬合曲線和回歸方程,指出在我國(guó)交通事故中,頭部損害造成行人死亡的主要原因。以此為交通管理部門(mén)能夠準(zhǔn)確、客觀地處理道路交通事故提供了良好的方法,供交通事故管理部門(mén)對(duì)事故發(fā)生的全過(guò)程進(jìn)行了解和分析。

    關(guān)鍵詞:交通安全 事故深度調(diào)查 PC-Crash 事故再現(xiàn)技術(shù)

    1 引言

    隨著全球各種類(lèi)型的機(jī)動(dòng)車(chē)保有量的迅速增長(zhǎng),汽車(chē)給人類(lèi)社會(huì)帶來(lái)了巨大物質(zhì)文明利益的同時(shí),也給人類(lèi)社會(huì)帶來(lái)了難以磨滅的傷害和痛苦,道路交通安全事故隨著交通運(yùn)輸業(yè)的快速發(fā)展也成為世界首位公共衛(wèi)生熱點(diǎn)話題。日本的汽車(chē)研究所(JARI)開(kāi)發(fā)出了一種可供人車(chē)碰撞事故使用的JARI假人模型,這種模型在行人保護(hù)設(shè)計(jì)和事故鑒定分析[1]方面起到重大作用。加拿大的ARAS科技公司在2010年推出了一款名為ARAS 360 HD[2]的事故模擬仿真分析軟件。重慶交通大學(xué)的蔣工亮,通過(guò)研究在發(fā)生交通事故碰撞時(shí)所產(chǎn)生的留在路面的車(chē)輛制動(dòng)痕跡、散落物等,利用PC通過(guò)痕跡與行人傷情來(lái)判斷事故發(fā)生前人車(chē)分別處于什么樣的運(yùn)動(dòng)方向和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)[3]。西南交通大學(xué)的張?jiān)姴?,定義了頂推型和拱推型兩種人車(chē)碰撞形態(tài),并建立了新的卷繞型、頂推型、拱推型等三種行人拋距公式[4]。綜上所述,多剛體仿真不僅具有操作方便、效率高的特點(diǎn),而且其計(jì)算結(jié)果較為精確。

    2 轎車(chē)與行人碰撞事故再現(xiàn)

    在轎車(chē)與行人碰撞事故中,特別是車(chē)速較高的時(shí)候,往往會(huì)發(fā)生不同程度的碰撞事件,所以人體損傷程度中蘊(yùn)含著豐富的事故信息。通過(guò)對(duì)交通事故進(jìn)行深度調(diào)查所得到的結(jié)果、醫(yī)院診斷報(bào)告,可以獲取到車(chē)輛損壞程度及行人的損傷詳細(xì)信息[5],但目前就資料記載來(lái)看,使用頻率最高的方法就是利用軟件進(jìn)行模擬仿真再現(xiàn)。而現(xiàn)階段主要有MADYMO和PC-Crash這兩款具有代表性的應(yīng)用于模擬轎車(chē)與行人碰撞事故的仿真軟件。

    3 事故再現(xiàn)案例概述

    在文中所用到的事故再現(xiàn)仿真的案例全部來(lái)自于NAIS數(shù)據(jù)庫(kù),該數(shù)據(jù)庫(kù)中共有發(fā)生在2017年7月至2019年8月間人車(chē)碰撞事故案例30起,其中60%的事故是由于行人不遵守交通規(guī)則私自橫穿馬路,與正在行駛的轎車(chē)發(fā)生碰撞。相關(guān)研究表明此類(lèi)碰撞事故也是導(dǎo)致行人傷亡的主要類(lèi)型。因此,本文將從這18起案例中選取了10起包含詳細(xì)事故調(diào)查信息,包括事故現(xiàn)場(chǎng)道路信息、車(chē)輛損壞勘測(cè)信息、交通事故參與者調(diào)查以及醫(yī)院行人傷亡記錄等的案例,利用PC-Crash軟件對(duì)這10起案例進(jìn)行事故再現(xiàn)仿真研究。

    4 再現(xiàn)案例模型仿真

    事故再現(xiàn)仿真時(shí),首先要根據(jù)事故案例深度調(diào)查報(bào)告信息,繪制并導(dǎo)入事故現(xiàn)場(chǎng)圖,根據(jù)實(shí)際案例信息建立碰撞模型并設(shè)置好相應(yīng)參數(shù)開(kāi)始進(jìn)行仿真重現(xiàn)。評(píng)判仿真結(jié)果的準(zhǔn)確性與否主要是根據(jù)碰撞點(diǎn)的位置、運(yùn)動(dòng)軌跡、事故參與方最終停止位置等仿真結(jié)果同真實(shí)事故的吻合程度來(lái)判斷。

    4.1 車(chē)輛碰撞速度與行人拋距的關(guān)系

    經(jīng)過(guò)比較測(cè)試,發(fā)現(xiàn)與冪函數(shù)相比,二次項(xiàng)式函數(shù)的擬合程度更好,相關(guān)系數(shù)R2更大,如圖1行人拋距的擬合曲線和表1回歸方程所示。

    4.2 車(chē)輛碰撞速度與行人頭部碰撞參數(shù)的關(guān)系

    由圖2、圖3擬合曲線和表2回歸方程可知,頭部碰撞速度隨著碰撞車(chē)速的增大而呈增大的趨勢(shì),而頭部碰撞時(shí)間隨著碰撞車(chē)速的增大而呈減小趨勢(shì)。

    4.3 車(chē)輛碰撞速度與行人損傷評(píng)價(jià)指標(biāo)的關(guān)系

    由圖4擬合曲線和表3回歸方程可知,頭部HIC值、胸部加速度和小腿剪切力與碰撞車(chē)速的相關(guān)性均很高,相關(guān)系數(shù)R2都高于0.72,且隨著碰撞車(chē)速的不斷增大,頭部HIC值和胸部加速度亦有增大的趨勢(shì)。進(jìn)一步分析小腿剪切力二次多項(xiàng)式回歸方程可知,在碰撞車(chē)速為45km/h時(shí),小腿所受的剪切力最小約為1000N。

    經(jīng)上述對(duì)比分析,行人拋距、損傷部位和程度均與事故客觀事實(shí)相吻合,同時(shí)也驗(yàn)證了仿真再現(xiàn)方法和碰撞模型的可靠性。總體來(lái)看,行人頭部損傷仍是造成行人傷亡的主要原因。這是因?yàn)橄噍^于歐美人群,我國(guó)人體整體身材較為瘦小,很多情況下在下肢或肩部與發(fā)動(dòng)機(jī)引擎蓋發(fā)生碰撞后,頭部會(huì)與車(chē)輛前端發(fā)動(dòng)機(jī)蓋發(fā)生碰撞,從而造成嚴(yán)重的頭部傷害,繼而引發(fā)行人死亡。

    5 結(jié)語(yǔ)

    本文以車(chē)人碰撞事故為研究對(duì)象,靈活運(yùn)用交通事故深度調(diào)查結(jié)果,構(gòu)建面向道路交通事故分析的轎車(chē)與行人碰撞事故再現(xiàn)方法體系,使用仿真軟件PC-Crash進(jìn)行轎車(chē)與行人的建模仿真事故再現(xiàn)。根據(jù)所驗(yàn)證的事故建模和再現(xiàn)方法,對(duì)NAIS數(shù)據(jù)庫(kù)里的10起案例進(jìn)行再現(xiàn)從而得出行人拋距、頭部碰撞參數(shù)和行人損傷評(píng)價(jià)指標(biāo)的擬合曲線和回歸方程,表明頭部損傷已經(jīng)成為我國(guó)交通事故中人員傷亡的主要原因。以此為交通管理部門(mén)能夠準(zhǔn)確、客觀地處理道路交通事故提供了良好的方法。

    課題:南通理工學(xué)院2023屆“優(yōu)秀畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)培育計(jì)劃”(BS202209)。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 曹弋.二維碰撞事故車(chē)輛軌跡再現(xiàn)模型研究[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2007.

    [2] KENNEDY M,HETHERINGTON P. Accuracy evaluation of the ARAS HD angular momentum solution in relation to the RICSAC staged crash events [N]. white-papers,2019-01-04.

    [3]庹永恒,蔣工亮,黃勇,郝海生.汽車(chē)與行人碰撞事故再現(xiàn)仿真研究[J].背景汽車(chē),2010,76(5):26-28.

    [4] 張?jiān)姴?道路交通人車(chē)碰撞事故再現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)研究[D].成都:西南交通大學(xué),2019.

    [5] 李丹.基于事故再現(xiàn)的人車(chē)碰撞時(shí)行人狀態(tài)分析[D].成都:西華大學(xué).2016.

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