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user: 3. 座椅鞭打模型建立和仿真结果分析 3.1. FEA模型建立 本文FEA座椅模型包括座椅、假人、安全带和滑车部分，如图5所示。其中假人采用BioRID II假人模型，座椅模型中骨架采用平均尺寸为5 mm的shell单元模拟，材料类型为MAT24，座垫和靠背的泡沫均采用平均尺寸为15 mm的四面体Solid单元模拟，在ANSA中建立座椅有限元模型并建立连接和材料属性的赋予。根据滑车试验要求，座椅的四个地脚均与滑车固定并约束滑车出X向的其他5个方向的自由度，碰撞波形采用本文提及的试验三个强度的波形，求解器采用LS-Dyna进行求解 [ 5 ]。 图5. 鞭打FEA模型 3.2. FEA仿真结果 通过建立有限元模型对其进行仿真分析，分析结果如表2所示。 Table 2 FEA Whiplash score tabl Criteria Units Higher performance limit Lower performance limit Capping Value Target/Test Euro NCAP Raw Score Low Severity Pulse NIC m 2 s − 2 9.0 15.0 18.3 5.9 0.50 2.36 Nkm - 0.12 0.35 0.50 0.30 0.11 Head rebound velocity ms − 1 3.0 4.4 4.7 3.7 0.25 F x upper N 30 110 187 5 0.50 F z upper N 270 610 734 106 0.50 T1 acceleration 1 g 9.4 12.0 14.1 12.7 0.00 Time to head restraint contact ms 61 83 95 53 0.50 Mid Severity Pulse NIC m 2 s − 2 11 24 27 5.7 0.50 2.40 Nkm - 0.15 0.55 0.69 0.38 0.21 Head rebound velocity ms − 1 3.2 4.8 5.2 4.2 0.19 F x upper N 30 190 290 4 0.50 F z upper N 360 750 900 206 0.50 T1 acceleration 1 g 9.3 13.1 15.55 14.3 0.00 Time to head restraint contact ms 57 82 92 49 0.50 High Severity Pulse NIC m 2 s − 2 13 23 25.5 7.9 0.50 2.14 Nkm - 0.22 0.47 0.78 0.41 0.12 Head rebound velocity ms − 1 4.1 5.5 6 5.4 0.04 F x upper N 30 210 364 35 0.49 F z upper N 470 770 1024 203 0.50 T1 acceleration 1 g 12.5 15.9 17.8 18.9 0.00 Time to head restraint contact ms 53 80 92 47 0.50 Total 6.90 表2. FEA鞭打试验得分表 从FEA分析结果中可以看出在三个波形中Nkm评价指标得分比较低，其中Nkm取N ea ，N ep ，N fa ，N fp 中的最大值，其计算公式分别如下： N e p ( t ) = F x p ( t ) F x p − int + M y e ( t ) M y e − int N e a ( t ) = F x a ( t ) F x − int + M y e ( t ) M y e − int N f p ( t ) = F x p ( t ) F x − int + M y f ( t ) M y f − int N f a ( t ) = F x a ( t ) F x − int + M y f ( t ) M y f − int 从公式中可以看出影响Nkm评价指标的主要因素就是Fx和My，胡远志 [ 6 ] 曾提出缩小头与头枕之间的距离使头与头枕接触时间更早，能有效的提前支撑头部向前运动进而能够有效的降低上颈部剪切力同时也能减小颈部扭矩值。在符大兴 [ 7 ] 的文章中也指出增加头枕杆的刚度能够提高头部与头枕直接的作用力，使头部更早的产生加速度进而降低NIC值和颈部剪切力。 3.3. FEA仿真结果 根据上述分析，在控制项目开发成本的前提下，对座椅进行以下两点优化方案，详细如下： 1) 在有限元模型中量取假人头部和头枕之间的距离为30.3 mm，现调整模型将距离30.3 mm调整为21 mm，具体如图6所示。 图6. 模型优化方案 图7. 材料应力应变曲线 图8. 头枕结构示意图 在最小的改动量前提下为了增加头枕杆刚度，本文采用了提高头枕杆的材料，由原来的SAPH440变为ST37，两种材料的应力应变曲线对比如图7所示，从图中明显能看出来ST37要比SAPH440强很多，同时也将头枕杆的壁厚由1.6 mm增加到2 mm以增加头枕杆刚度，其中头枕局部结构如图8所示。 根据上述的优化方案，对座椅鞭打仿真模型进行求解分析，将得到的分析结果与优化前进行对比 [ 8 ]，对比结果如表3所示，鞭打得分得到了有效的提高，起到了优化效果。 Table 3 Comparison of FEA scores before and after optimizatio Criteria Units 优化前 得分 优化后 得分 Low Severity Pulse NIC m 2 s − 2 6.6 0.5 2.21 5.9 0.5 2.36 Nkm - 0.35 0 0.3 0.1087 Head rebound velocity ms − 1 3.8 0.2143 3.7 0.25 F x upper N 6 0.5 5 0.5 F z upper N 255 0.5 106 0.5 T1 acceleration 1 g 13 0.5 12.7 0 Time to head restraint contact ms 55 0.5 53 0.5 Mid Severity Pulse NIC m 2 s − 2 10.8 0.5 2.41 5.7 0.5 2.4 Nkm - 0.4 0.1875 0.38 0.2125 Head rebound velocity ms − 1 4.1 0.2188 4.2 0.1875 F x upper N 9 0.5 4 0.5 F z upper N 342 0.5 206 0.5 T1 acceleration 1 g 14.6 0 14.3 0 Time to head restraint contact ms 50 0.5 49 0.5 High Severity Pulse NIC m 2 s -2 8.9 0.5 1.62 7.9 0.5 2.14 Nkm - 0.46 0.02 0.41 0.12 Head rebound velocity ms -1 5.1 0.1429 5.4 0.0357 F x upper N 121 0.2472 35 0.4861 F z upper N 643 0.2117 203 0.5 T1 acceleration 1 g 20.5 0 18.9 0 Time to head restraint contact ms 47 0.5 47 0.5 Total 6.24 Total 6.90 表3. 优化前后FEA得分对比表