Проблемы поиска рациональных параметров активных элементов системы пассивной безопасности водителя легкового автомобиля

Аннотация

Повышение пассивной безопасности легковых автомобилей является актуальной задачей снижения травматизма водителя и пассажиров. Активные элементы пассивной безопасности, такие как подушки и ремни, позволяют снизить вероятность летального исхода и получения тяжелых травм при дорожно-транспортных происшествиях. Поставлена задача определить рациональное расположение и параметры функционирования активных элементов системы пассивной безопасности водителя на примере кософронтального удара с перекрытием 40 % по Правилам ООН № 94. Для решения задачи использована метамодель на основе искусственной нейронной сети, которая прогнозирует критерии травмирования в зависимости от конструктивных параметров элементов безопасности. Для рационального решения применен метод многокритериальной оптимизации --- генетический алгоритм. По результатам моделирования суммарная балльная оценка безопасности увеличилась в 2,2 раза, а улучшение отдельных критериев травмирования достигло 80 %. Основной прогресс получен благодаря уменьшению изгибающего момента в шее и прогиба грудной клетки, что стало возможным благодаря увеличению объема и оптимизации параметров газоприхода и газорасхода подушки безопасности в рулевом колесе. Подобранные параметры коленной подушки безопасности позволили снизить травматизм нижних конечностей. Анализ чувствительности с использованием корреляционного метода Спирмена позволил количественно оценить влияние каждой проектной переменной на критерии травмирования. Наибольший вклад вносят объем и газорасход подушки безопасности в рулевом колесе, а также положение и газоприход коленной подушки

Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:

Гончаров Р.Б., Зузов В.Н., Косицын Б.Б. и др. Проблемы поиска рациональных параметров активных элементов системы пассивной безопасности водителя легкового автомобиля. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Машиностроение, 2026, № 3 (158), c. 54--80. EDN: ILKVZS

Литература

[1] Зузов И.В., Зузов В.Н. Совершенствование конструкции корпуса кузова легкового автомобиля на стадии проектирования для обеспечения требований пассивной безопасности при кософронтальном ударе. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Машиностроение, 2013, № 1 (90), с. 57--68. EDN: PYCDZZ

[2] Ван Ч., Зузов В.Н., Солопов Д.Ю. Обоснование нагрузочных режимов испытаний на пассивную безопасность грузопассажирских автомобилей. Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева, 2024, № 1, с. 70--82. EDN: VXQOAI

[3] Гончаров Р.Б., Зузов В.Н., Чайко Д.Н. Моделирование поведения тонкостенных труб с разными наполнителями при предельном нагружении применительно к решению проблем пассивной безопасности автомобилей. Инженерный журнал: наука и инновации, 2019, № 3. DOI: https://doi.org/10.18698/2308-6033-2019-3-1856

[4] Ван И., Зузов В.Н. Методика нахождения оптимальной топологии каркаса кузова амфибийных машин на основе взвешенного метода TOPSIS. Инженерный журнал: наука и инновации, 2023, № 12. URL: https://engjournal.bmstu.ru/catalog/arse/gttmc/2323.html

[5] Сулегин Д.А., Зузов В.Н. Исследование влияния усиливающих элементов двери автомобиля на пассивную безопасность при боковом ударе. Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева, 2021, № 1, с. 86--97. DOI: https://doi.org/10.46960/1816-210X_2021_1_86

[6] Fang J., Sun G., Qiu N., et al. On design optimization for structural crashworthiness and its state of the art. Struct. Multidiscip. Optim., 2017, vol. 55, no. 3, pp. 1091--1119. DOI: https://doi.org/10.1007/s00158-016-1579-y

[7] Гонсалес Астуа А.В. Структурно-функциональный анализ натяжителей ремней безопасности автомобиля. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Машиностроение, 2024, № 3 (150), c. 41--56. EDN: XSCHNN

[8] Кутищев Д.С., Быков В.С., Сипко В.В. и др. Роль конструкции ремней безопасности в современных дорожных условиях. Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика, 2015, т. 3, № 4-1, с. 67--71. EDN: UYRJPJ

[9] Гонсалес Астуа А.В., Гончаров Р.Б., Малищук Т.С. Экспериментальный анализ элементного состава материалов для изготовления газогенераторов модулей подушек безопасности автомобиля. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Машиностроение, 2022, № 2 (141), с. 75--88. DOI: https://doi.org/10.18698/0236-3941-2022-2-75-88

[10] Гонсалес Астуа А.В., Малищук Т.С. Структурно-функциональный анализ модулей фронтальных двухступенчатых подушек безопасности автомобиля. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Машиностроение, 2023, № 2 (145), c. 29--46. DOI: https://doi.org/10.18698/0236-3941-2023-2-29-46

[11] Котиев Г.О., Петюков А.В., Гонсалес Астуа А.В. Экспериментально-теоретический метод исследования особенностей функционирования модулей подушек безопасности автомобиля. Труды НАМИ, 2021, № 2, с. 15--24. DOI: https://doi.org/10.51187/0135-3152-2021-2-15-24

[12] Radu A.I., Cofaru C., Tolea B., et al. Study regarding the influence of airbag deployment time on the occupant injury level during a frontal vehicle collision. MATEC Web Conf., 2018, vol. 184, art. 01007. DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/201818401007

[13] Najmon J.C., Tovar A. Multiscale topology optimization using machine learning and displacement-driven microstructures. Struct. Multidiscip. Optim., 2025, vol. 68, no. 9, art. 172. DOI: https://doi.org/10.1007/s00158-025-04115-7

[14] Гончаров Р.Б. Исследование эффективности алгоритмов параметрической оптимизации применительно к процессам ударного воздействия на примере бампера и кабины автомобиля. Известия высших учебных заведений. Машиностроение, 2019, № 4, с. 28--40. DOI: http://dx.doi.org/10.18698/0536-1044-2019-4-28-40

[15] Helton J.C., Davis F.J. Latin hypercube sampling and the propagation of uncertainty in analyses of complex systems. Reliab. Eng. Syst. Saf., 2003, vol. 81, no. 1, pp. 23--69. DOI: https://doi.org/10.1016/S0951-8320(03)00058-9

[16] Гонсалес Астуа А.В., Гончаров Р.Б., Петюков А.В. Физико-математическое моделирование процесса взаимодействия подушки безопасности легкового автомобиля с антропоморфным манекеном. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки, 2022, № 4 (143), с. 4--21. DOI: https://doi.org/10.18698/1812-3368-2022-4-4-21

[17] Heo J., Cho M.G., Kim T. Optimization of occupant restraint system using machine learning for THOR-M50 and Euro NCAP. Machines, 2024, vol. 12, no. 1, art. 74. DOI: https://doi.org/10.3390/machines12010074

[18] Liufu K., Liu Q., Lu Y., et al. Multiobjective optimization on cooperative control of autonomous emergency steering and occupant restraint system for enhancing occupant safety. Accid. Anal. Prev., 2021, vol. 159, no. 4, art. 106302. DOI: https://doi.org/10.1016/j.aap.2021.106302

[19] Xiang Z., Xiang F. Multi-parameter and multi-objective optimization of occupant restraint system in frontal collision. Wuhan Univ. J. Nat. Sc., 2023, vol. 28, no. 4, pp. 324--332. DOI: https://doi.org/10.1051/wujns/2023284324

[20] Gu X., Lu J. Reliability-based robust assessment for multiobjective optimization design of improving occupant restraint system performance. Comput. Ind., 2014, vol. 65, no. 8, pp. 1169--1180. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.compind.2014.07.003

[21] Vogl T.P., Mangis J.K., Rigler A.K., et al. Accelerating the convergence of the back-propagation method. Biol. Cybern., 1988, vol. 59, no. 4-5, pp. 257--263. DOI: https://doi.org/10.1007/BF00332914

[22] MacKay David J.C. Bayesian interpolation. Neural Comput., 1992, vol. 4, no. 3, pp. 415--447. DOI: https://doi.org/10.1162/neco.1992.4.3.415

[23] Gao D., Yao B., Chang G., et al. Multi-objective optimization design of vehicle side crashworthiness based on machine learning point-adding method. Appl. Sc., 2022, vol. 12, no. 20, art. 10320. DOI: https://doi.org/10.3390/app122010320

[24] Fang J., Sun G., Qiu N., et al. On design optimization for structural crashworthiness and its state of the art. Struct. Multidisc. Optim., 2017, vol. 55, no. 3, pp. 1091--1119. DOI: https://doi.org/10.1007/s00158-016-1579-y

[25] Joodaki H., Gepner B., Kerrigan J. Leveraging machine learning for predicting human body model response in restraint design simulations. Comput. Methods Biomech. Biomed. Eng., 2021, vol. 24, no. 6, pp. 597--611. DOI: https://doi.org/10.1080/10255842.2020.1841754

[26] Horii H. Advancement of vehicle occupant restraint system design by integration of artificial intelligence technologies. Int. J. Transp. Dev. Integr., 2021, vol. 5, no. 3, pp. 242--253. DOI: https://doi.org/10.2495/TDI-V5-N3-242-253

[27] Kurtaran H., Eskandarian A., Marzougui D., et al. Crashworthiness design optimization using successive response surface approximations. Comput. Mech., 2002, vol. 29, no. 4, pp. 409--421. DOI: https://doi.org/10.1007/s00466-002-0351-x

[28] Eggers A., Eickhoff B., Dobberstein J., et al. Effects of variations in belt geometry, double pretensioning and adaptive load limiting on advanced chest measurements of THOR and Hybrid III. Proc. IRCOBI Conf., 2014, pp. 347--358.