人体デジタルモデルを用いた
交通事故傷害予測に関する研究― 平成 22 年度（本報告）タカタ財団助成研究論文 ―ISSN 2185-8950

研究代表者

宇治橋 貞幸研究実施メンバー

研究代表者

東京工業大学大学院
情報理工学研究科教授

研究協力者

貞幸

金沢大学大学院自然科学
研究科助教

研究協力者

宇治橋

宮崎 祐介

佐賀大学医学部
非常災害医療学講座教授

阪本

雄一郎

はじめに
本報告書は，平成 22 年度に，タカタ財団の助成を受けて，東京工業大学大学
院情報理工学研究科宇治橋貞幸、金沢大学大学院自然科学研究科宮崎祐介および佐賀大学医学部阪本雄一郎が共同で実施した研究「人体デジタルモデルを用いた
交通事故傷害予測に関する研究」に関する研究成果をまとめたものである．
平成 23 年 3 月 31 日

研究担当者
東京工業大学大学院情報理工学研究科
教授 宇治橋 貞幸
特別研究員 Jonas A. Pramudita
博士 1 年
片桐 麻衣佳修士 1 年
西村 一晃
修士 1 年
箱田 賢司
金沢大学大学院自然科学研究科
助教 宮崎 祐介
佐賀大学医学部
教授 阪本 雄一郎

目次

目次
第1章

まえがき ............................................................................................................................... 1

1.1

本研究の背景と目的 ........................................................................................................... 11.2

本報告書の構成 ................................................................................................................... 3

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築.................... 4

2.1

はじめに ............................................................................................................................... 4

2.2

シミュレーションを利用した傷害予測手法の概要........................................................ 4

2.3

衝突事故シミュレーション ............................................................................................... 52.3.1

乗員モデル ....................................................................................................................... 52.3.2

車室モデル ....................................................................................................................... 8

2.3.3

JNCAP 試験の再現シミュレーションによる検証 .................................................... 11

2.4

仮想的な乗員傷害データベースと傷害予測式.............................................................. 16

2.4.1

仮想的な乗員傷害データベースの構築...................................................................... 16

2.4.2

傷害予測式の導出 ......................................................................................................... 24

2.5

実事故データによる乗員傷害予測式の検証.................................................................. 25

2.6

まとめ ................................................................................................................................. 28

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築.................. 29

3.1

はじめに ............................................................................................................................. 29

3.2

側面衝突事故シミュレーションモデル ......................................................................... 29

3.2.1

乗員モデル ..................................................................................................................... 29

3.2.2

車室モデル ..................................................................................................................... 33

3.2.3

側面衝突シミュレーションモデル ............................................................................. 37

3.2.4

JNCAP 側面衝突試験の再現による妥当性検証 ........................................................ 413.3

側面衝突事故における乗員傷害予測式の導出.............................................................. 47

3.3.1

側面衝突事故シミュレーション ................................................................................. 47

3.3.2

乗員傷害データベースの構築 ..................................................................................... 53

3.3.3

統計分析による傷害予測式の導出 ............................................................................. 54

3.4

実事故データによる乗員傷害予測式の検証.................................................................. 55

3.5

まとめ ................................................................................................................................. 57

第4章

実事故データ分析に基づく自動車乗員傷害予測手法への年齢と性別の考慮.......... 58

4.1

はじめに ............................................................................................................................. 58

4.2

年齢・性別を考慮した乗員傷害予測手法構築の概要.................................................. 58

4.3

前面衝突実事故データベースの統計分析...................................................................... 59

4.3.1

実事故データベースの概要 ......................................................................................... 59

4.3.2

体節別傷害の発生に有意な因子 ................................................................................. 62

-i-

目次
4.3.3
4.4

年齢・性別の傷害への影響度 ..................................................................................... 63
自動車乗員の年齢・性別を考慮した傷害予測式.......................................................... 64

4.4.1

年齢・性別を考慮した傷害予測式の導出.................................................................. 64

4.4.2

実事故データによる傷害予測式の検証...................................................................... 65

4.5

まとめ ................................................................................................................................. 66

第5章

成果のまとめ ..................................................................................................................... 67

5.1

各章のまとめ ..................................................................................................................... 67

5.2

今後の課題と展望 ............................................................................................................. 68

参考文献 ................................................................................................................................................. 69
付録 1 ...................................................................................................................................................... 71
付録 2 ...................................................................................................................................................... 72- ii -

第1章

まえがき

第1章 まえがき
1.1

本研究の背景と目的

予防安全および衝突安全の技術および対策の効果などにより，Fig. 1.1に示すように交通事故
における死者数は，2010 年までに年間 5000 人以下にまで減少した[1]．しかし，2000 年中に全国の救急救命センターにおいて死亡した外傷症例のうち，適切な処置が施されていれば防ぎえたであろう外傷死（PTD: Preventable Trauma Death）の割合は 38.6％であると報告されている[2]．
「交通事故死者数ゼロ」達成に向けて，予防安全、衝突安全のみならず衝突後の救急医療も含めたさらなる方策を講じる必要がある．
救急医療には，正確な診断と迅速な治療が求められる．そこで，Fig. 1.2に示すような，衝突
速度や安全装置の作動状況などの様々な情報を EDR（Event Data Recorder）やドライブレコー
ダーのような記録装置により取得し，これらの情報から乗員傷害予測手法により算出した受傷情報を，医療機関等に瞬時に送信するシステムの構築が考えられている[3]．このようなシステ

Death
Casualties
Accidents

15

1.5

10

1

5

0.5

0
1970

1980

1990

2000

Number of accidents [million]
Number of casualties [million]

Number of death [thousand]ムにおいて，傷害予測手法の開発は重要な課題である．

0
2010

Year

Fig. 1.1 Numbers of deaths, casualties and accidents in the past 30 years in Japan

EDR

事故情報
(衝突速度，乗員情報 等)

事故
救急救命

分析センター
医療機関

受傷情報Fig. 1.2 Emergency medical system with drive recorder and injury prediction algorithm

-1-

第1章

まえがき

傷害予測手法を構築する方法として，質・量ともに十分な実事故データベースに対して統計分析を施すことにより，乗員傷害予測式を構築する方法が挙げられる[4]．しかし，事故直前および事故中の乗員・車両・環境に関するすべての情報を実事故データベースに反映させ，また統計分析に必要となる大量の事故データを取得するには多大な労力とコストおよび時間が必要であると考えられる．
そこで，乗員・車両・環境モデルで構成されるコンピュータ・シミュレーションを利用する方法が有効である．すなわち，様々な事故状況をコンピュータ上で仮想的に再現し，このシミュレーション結果をもとに事故データベースを構築する．この事故データベースに対して，統計分析を行うことにより傷害予測手法を構築することができる．シミュレーションを利用すれば，比較的短時間で大量の事故を仮想的に作り出すことが可能であり，事故中の受傷プロセスに関わる情報も容易に取得することができる．一方で，シミュレーションを利用した傷害予測
手法の課題はその精度の検証にある．そこで，蓄積されてきた実事故データをその検証に積極的に活用することにより，持続的かつ循環的に傷害予測手法の精度向上を図っていけば，信頼性の高い傷害予測手法を構築することができると考えられる．
本研究が着目する事故形態は前面および側面衝突である．これまで筆者らは前面衝突事故を対象として乗員傷害予測手法の構築に取り組んできた[11]が，車両相互死亡事故の 36％以上を占める出会い頭事故[5]によく見られる側面衝突における傷害予測にも取り組むこととした．
実事故データベースの統計分析から，乗員傷害の発生に対して年齢は有意，性別は非有意因子であり[6]，年齢による傷害耐性の境界は 55 歳であることが報告されている[7]．また，加齢による骨組織および軟組織の変化によって胸部傷害耐性が顕著に減少することが明らかにされている[8]．実事故データベースの統計分析に基づいて構築された乗員傷害予測式においては，
デルタ V，年齢などに加えて性別も傷害予測因子とされている[4]．
年齢・性別を乗員傷害予測に考慮する手法として，乗員モデルに年齢・性別属性を追加する
方法が挙げられる[9]．しかし，これらのパラメータを全てモデル化することは難しく，モデルの複雑化もする可能性が高いと考えられる．そこで，質・量ともに十分な実事故データベース
を統計分析し，年齢・性別の傷害への影響を明らかにする手法が有効である．実事故データベ
ースには，年齢・性別に応じた体形，傷害耐性および運転姿勢などの影響が包括的に含まれると考えられる．

以上より本研究の目的を以下のように定めた．
1） 乗員と車室のマルチボディモデルを用いた前面衝突事故シミュレーションを構築し，様々な事故条件下におけるシミュレーション結果より傷害データベースを構築し，更にこれを統計分析することにより前面衝突事故における乗員傷害予測式を構築する．
2） 乗員と車室のマルチボディモデルを用いた側面衝突事故シミュレーションモデルを構築し，1)と同様にして側面衝突事故における乗員傷害予測式を構築する．
3） 実事故データベースの統計分析に基づく年齢・性別の胸部傷害発生への影響度を，前面衝
突事故における傷害予測式に重みとして付加することにより，年齢・性別を考慮した胸部
傷害予測式を新たに構築する．
-2-

第1章

1.2

まえがき

本報告書の構成

本報告書は，以下のように 5 章から構成されている．
第 1 章「まえがき」では，本研究の背景および目的について述べ，前面衝突および側面衝突時の乗員傷害予測式の導出方法，前面衝突時の乗員傷害予測式の年齢・性別の胸部傷害発生の影響を考慮する手法について示し，本報告書の構成について述べる．
第 2 章「前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築」では，乗員と車室のマルチボディモデルを用いた前面衝突事故シミュレーションを行い傷害データベースを構築し，さらにこれを統計分析することで乗員傷害予測式を構築したことについて述べる．
第 3 章「側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築」では，側面衝突事故シミュレーションモデルを構築し，様々な事故条件下における側面衝突事故シミュレーションから得られた乗員傷害データベースを構築し，これを統計分析することにより側面衝
突事故における乗員傷害予測式を導出したことについて述べる．
第 4 章「実事故データ分析に基づく自動車乗員傷害予測手法への年齢と性別の考慮」では，実事故データベースの統計分析により明らかにした年齢・性別の胸部傷害発生への影響を，乗員傷害予測式に重みとして付加することにより，年齢・性別を考慮した胸部傷害予測式を新たに導き，実事故データを用いてその予測精度を検証したことについて述べる．
第 5 章「成果のまとめ」では，本研究の成果をまとめ，研究の限界と今後の展望について述
べる．

-3-

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

第2章 前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法
の構築
2.1

はじめに

本章では，乗員と車室のマルチボディモデルを用いた前面衝突事故シミュレーションを行い，傷害データベースを構築し，更にこれを統計分析することにより乗員傷害予測式を構築したことについて述べる．

2.2

シミュレーションを利用した傷害予測手法の概要

本研究では，救急医療の方針決定（トリアージ）を行う上で重要な情報となる受傷部位とその重症度の予測に着目することにした．つまり，事故時の状況（衝突速度，乗員体型，シート
ベルトの着用，エアバッグの作動など）から乗員の各部位の簡易傷害度スケール（AIS:
Abbreviated Injury Scale）を予測することを試みた．
Fig. 2.1に本手法の流れを示す．まず，マルチボディにて作製した人体モデルおよび車室モデルを用いて前面衝突事故シミュレーションモデルを構築した．なお，この前面衝突事故シミュ
レーションシモデルの妥当性を日本自動車アセスメント（JNCAP: Japan New Car Assessment
Program）データにより検証した．
次に，このシミュレーションモデルを用いて事故条件を多様に変更した大量の仮想衝突事故
シミュレーションを行い，乗員傷害データベースを構築した．この乗員傷害データベースは衝
突速度，衝突方向，エアバッグ作動，シートベルト着用，車種，乗員体型といった事故情報と，シミュレーション結果から得られる各部位の傷害値が対応づけられたデータベースである．さらに，傷害値と AIS との関係を定義することにより，事故条件と各部位の重症度を対応づけた．
この仮想的な乗員傷害データベースに対して統計分析を行うことにより，事故情報を説明変数，各部位の AIS の発生確率を目的変数とした各部位の重症度の予測式を導出した．最後に，交通事故総合分析センター（ITARDA: Institute for Traffic Accident Research and Data Analysis）の報告書に記載された実事故データと傷害予測の結果を照合することにより，傷害予測式の妥当性を検証した．

-4-

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

JNCAP Data

Accident Simulation
 Driver model Vehicle interior model

Frontal collision simulation

Validation

 Full-wrap frontal crash test Data of 2000~2008 tests

Parameter

ITARDA Data
 Real world accident
in JapanInjury Database
Statistical analysis

Validation

Prediction Equations of Driver's Injury Probability

Fig. 2.1 Construction procedure of injury prediction equations using computer simulation

2.3

衝突事故シミュレーション

2.3.1

乗員モデル

Fig. 2.2に示す本研究で用いた乗員モデルは，日本人男性の 5th%ile，50 th%ile と 95 th%ile の身長と体重を有する代表体型乗員モデルである[10]．本モデルは 15 体節（頭部，頚部，胸部，腹部，腰部，上腕部，前腕部，大腿部，下腿部，足部）から構成され，実人体の三次元形状計測に基づいた体形を有しており，形状忠実性が高い．なお，この乗員モデルは前面衝突を模擬した被験者実験の再現シミュレーションに用いられ，衝撃時の挙動が被験者と定性的にほぼ一致した[11]．

Fig. 2.2 Multi-body occupant model of Japanese 50th percentile male
-5-

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

人体寸法データベース[12]を用いて 5 体の乗員モデルを作製した．Fig. 2.3に示すように，まず横軸を標準化体重，縦軸を標準化身長にとった標準化身長・体重散布図を描き，95％信頼限界の確率楕円を作製した．この楕円の長軸，短軸における 5th ％ile および 95th ％ile を平均体形とし，Table 2.1に示す身長・体重をもとに，Fig. 2.3に示す 5 体の乗員モデルを作製した．

Table 2.1 Heights and weights of occupant models
Model

Height [mm]Weight [kg]Average

1714

63

th

5 percentile on major axis

1578

45.3

th

1785

54

th

1643

72.6

th

1850

81.3

5 percentile on minor axis
95 percentile on major axis
95 percentile on minor axis

Fig. 2.3 Scatter diagram for standardized heights and weights of Japanese male with the 95%
probability ellipse

-6-

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

乗員モデルの関節剛性について，自動車事故における高いレベルの衝撃を想定しているため受動的な筋発揮力をモデル化はせず，受動的な抵抗のみを考慮した．受動抵抗には，当初欧米人標準の値を用いていたが，肩関節，肘関節，股関節（屈曲伸展，内外転），膝関節，足関節に関しては日本人の関節受動抵抗[13]へ変更された．日本人データが存在しない関節については
欧米人の特性が用いられたままである．
各体節の接触剛性は Hybrid-Ⅲダミーの値を参考に定義した．関節剛性，接触剛性はともに体形によらず同一と仮定した．
関節受動抵抗の例としてFig. 2.4に膝部関節受動抵抗の修正前および修正後の値を示す．また，接触剛性の例としてFig. 2.5に腕部接触剛性を示す．

Fig. 2.4 Joint stiffness of the knee for westerner (before) and Japanese (after)

Fig. 2.5

Contact stiffness of the arm

-7-

第2章

2.3.2

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

車室モデル

Fig. 2.6に示すように，車室モデル[10]は，シートベルトおよびエアバッグが有限要素モデル，
それ以外の部分がマルチボディモデルにて作製され，有限要素モデルとマルチボディモデルの組み合わせとなっている．車室構造は単純化されているが，後述する JNCAP 試験の再現シミュレーションに利用できるように，車室モデルの代表寸法に対象車両から実測した寸法を与えた．また，エアバッグモデルは NCAC (National Crash Analysis Center) [14]により公開されている
有限要素モデルとした．なお，解析ソルバーとして MADYMO ver. 7.1（TASS 社）を用いており，シートベルトやエアバッグに関する各種特性は MADYMO データベースの値に基づいてい
る．

Front
l
Steering

AirbagSeat belt

Dash
b d
Knee
b d

Seat
PillarToe board
Brake
d l

Floor
(a) overview

Shell

Multi-body(b) seat belt(c) airbag

Fig. 2.6 Vehicle interior model

-8-

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

シートベルトは，ショルダーベルトおよびラップベルトにて構成され，3 節点シェル要素を用いて作製した．材料特性として，Fig. 2.7に示すようなヒステリシスを有する応力－ひずみ関係を入力した．また，乗員と接触が発生しない部分は MADYMO が提供するマルチボディベル
トモデルを用いた．このベルトモデルは引っ張りのみを許し，Fig. 2.8に示すようなヒステリシスを有する荷重－相対のび関係を入力した．
エアバッグは，National Crash Analysis Center (NCAC)のホームページ[14]で公開されている有限要素モデルを用いた．エアバッグ展開時の影響を考え，ステアリングもこのエアバッグモデ
ルに付属のステアリングモデルを用いた．どちらも 4 節点シェル要素にて作製した．このモデルは外国車の標準的なサイズに合わせて作製されていると思われ，日本車の寸法をもとに作製された本研究の車室モデルには比較的大きかった．そこで，日本車のサイズを参考にエアバッ
グ展開時の直径を 500mm，ステアリングの直径を 380mm となるようにスケーリングを行った．
シートの接触剛性は荷重－貫入量の関係で表され，Fig. 2.9のように設定した．これはMADYMO が提供するデータベースにおいて標準的な値として用いられているものであり，ソ
フトウエアの開発元である TNO Automotive において計測されたものである．また，シートと乗員モデル間の摩擦係数は，デニム生地製パンツとシート素材を用いて計測した動摩擦係数を参考に，1.0 とした．シートベルト，エアバッグ，およびシート以外の車室構成物は全て剛体
とした．

-9-

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

200
Stress [MPa]Stress [MPa]

200

100

0

0

0.05

100

0

0.1

0

0.05
StrainStrain(a) shoulder belt(b) lap belt

Fig. 2.7 Material properties of the FE part of belts

Force [kN]

10

5

0

0

5

0

0.05
0.1
Relative Elongation(a) shoulder belt

0

0.05
0.1
Relative Elongation(b) lap belt

Fig. 2.8 Material properties of the string

5000
Load [N]Force [kN]

10

4000
3000
2000
1000
0

0.02

0.04 0.06 0.08
Penetration [m]0.1

Fig. 2.9 Relation of Load-Penetration contact force between seat and hip- 10 -

0.1

第2章

2.3.3

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

JNCAP 試験の再現シミュレーションによる検証

JNCAP フルラップ前面衝突試験を模擬したシミュレーションを行い，試験とシミュレーショ
ンの結果を比較することにより，乗員と車室モデルから構成されている衝突事故シミュレーションモデルの妥当性を検証した．

まず，JNCAP フルラップ前面衝突試験の概要を述べる．JNCAP とは，自動車ユーザーの安
全な車選びをしやすい環境の整備，および自動車メーカのより安全な自動車開発の促進を目的として，国土交通省と独立行政法人自動車事故対策機構（NASVA）によって実施されている公的な自動車衝突テストである．対象は国内で販売されている自動車であり，毎年 20～30 台が試験されている．全ての新車が満たしている自動車の認証試験の安全基準より厳しい基準で実施され，毎年春にその結果が公表される．試験は，フルラップ前面衝突試験，オフセット前面衝突試験，および側面衝突試験の 3 種の衝突テストと，ブレーキ性能テストおよび歩行者頭部保護性能テストの計 5 つから成る．
Fig. 2.10に，フルラップ前面衝突試験の概要を示す．フルラップ前面衝突試験とは，自動車を 55 km/h でコンクリート製の障壁（バリア）に前面から衝突させる試験である．運転席および助手席に前面衝突用ダミーである 50th％ile Hybrid-Ⅲを載せ，衝突の際ダミーに発生する現象
や車体の変形量をもとに自動車の乗員保護性能を評価する．計測項目はTable 2.2に示す通りである．ダミー，車両に搭載された加速度計および荷重計のデータの他に，衝突時の高速度映像も記録される．

Fig. 2.10 Full-wrap frontal impacted test in JNCAP- 11 -

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

Table 2.2 Measuring contents in Full wrap frontal impact test
Head liner Acc.
Thorax liner Acc. and displacement
Neck force and moment
Dummy
Pelvis liner Acc.
(Driver, Passenger)
Femur force (Left, Right)
Knee displacement (Left, Right)
Tibia force and displacement (Lower, Upper / Left, Right)
Engine Acc.
VehicleSide-sill Acc.
C.O.G. Acc.

日本人体型の 5th%ile，50 th%ile および 95 th%ile の乗員モデルのうち，Fig. 2.11に示す Hybrid-III
50th%ile ダミーと身長が最も近い 50th%ile 乗員モデルを用いた．それぞれの身長および体重をTable 2.3に示す．

(b) 50th %ile model(a) 50%ile Hybrid-Ⅲ

Fig. 2.11 Occupant 50th %ile Hybrid-Ⅲ in JNCAP test and simulation model
Table 2.3 Comparison of heights and weights between 50th%ile Hybrid-Ⅲ and Average model
Height [cm]Weight [kg]50%ile Hybrid-Ⅲ
173
78- 12 -

50th %ile model
171
63

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

JNCAP のデータからFig. 2.12に示すミニバン 1 車種を選定し，車室の代表寸法および乗員初期位置と姿勢を試験データより決定した．Fig. 2.13に示す試験において計測された車両の衝突
加速度波形を，シミュレーションモデルに入力した．比較項目は乗員挙動，頭部・胸部・腰部の合成加速度応答および大腿荷重とした．

Fig. 2.12 the test vehicle in JNCAP full-wrap test for the validation

X
Y
Z

2

Acc. [m/s ]

500

Z

0

-500
0

100
Time [ms]X

200

Fig. 2.13 Liner acceleration obtained in JNCAP test and inputted to simulation model- 13 -

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

Fig. 2.14に衝突後 0～150 ms における乗員挙動について，試験とモデル改良前後のシミュレ
ーションを示す．
エアバッグと頭部の衝突に注目すると，衝突後 50 ms 付近で頭部とエアバッグが衝突を開始
し，75～100 ms 付近で沈み込みが最大になり，150 ms 付近で離れ始め，試験での乗員挙動とよく一致している．このことから，本モデルのエアバッグガス放出特性は緩衝性が正しく表現されていることが確認できた．
乗員挙動は，75～100 ms 付近について，シミュレーションにおける乗員は試験ダミーより前傾姿勢を示している．試験では，衝突の後ダミーとともにシートも前方に移動しており，それにともないダミーの移動量も多くなっている．しかし，本車室モデルはモデル全体に対するシートの動きを拘束しているため，このような前方への移動を表現していない．その結果，特に乗員モデルの上半身の移動量が少なく，相対的に頭部の移動量が多くなったことによって傾きが大きくなったと考えられる．これは車室モデルを簡略化したマルチボディモデルで作製していることの弊害であるが，上半身の傾きを除けば乗員挙動はよく一致しており，大きな問題ではないだろう．

0 ms

150 ms(a) JNCAP

0 ms

150 ms(b) simulation

Fig. 2.14 Comparison of occupant motions between JNCAP test and simulations- 14 -

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

Fig. 2.15に示すように，全ての部位について応答の定性的特徴がよく一致し，定量的にも大きな差がないことから本シミュレーションモデルの妥当性を確認できた．
大腿部荷重についてもよく一致していることから，車室モデル形状および接触剛性の設定が正しく表現できていることが確認できた．一方で，よく一致しているというものの，頭部を除く部位に若干の定量的なずれが見られ，最大値を示す時間がシミュレーションの方が早いという点で試験結果との差異が見られた．これは，変形を考慮しないマルチボディモデルにてシミュレーションを作製したことが原因であり，特に，人体胸部の変形を無視していることによる影響が大きく，試験結果において 30 ms 付近で見られる加速度の減少を発生させていると考え
られる．

800

test
simulation

Linear Acc. [m/s2]

Linear Acc. [m/s2]

800

400

0
0

100
Time [ms]test
simulation

400

0
0

200

(a) Head5
test
simulation

Axial Force [kN]

Linear Acc. [m/s2]

200(c) Thorax

800

400

0
0

100
Time [ms]100Time [ms]test
simulation

0

-5
0

200

(c) Pelvis

100Time [ms](d) Femur

Fig. 2.15 Comparison of simulation result and JNCAP test

- 15 -

200

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

2.4

仮想的な乗員傷害データベースと傷害予測式

2.4.1

仮想的な乗員傷害データベースの構築

まず，事故条件を多様に変更した大量の衝突事故シミュレーションを行い，シミュレーショ
ンより得られた傷害値とそれに対応した重症度から乗員傷害データベースを構築した．EDR 等
により取得または推定可能な情報[15]であるエアバッグ，シートベルト，乗員体型，車種，衝突速度および衝突角度の条件をTable 2.4のように変更し，これらを総当り的に組み合わせ，計 324
通りの衝突事故シミュレーションを行った．衝突事故シミュレーションへの車種，衝突速度および衝突角度の設定方法について以下に述べる．

Table 2.4 Changed parameters in accident simulations
Parameter
1

Airbag2

Seat belt

3

Driver stature

4

Vehicle type5

Collision speed

6

Collision angle

Variations
2(yes = 1, no = 0)2(yes = 1, no = 0)3(5th%ile = 1.58m, 50 th%ile = 1.71m,
95 th%ile = 1.85m)
3(minivan = 1, compact = 2, light =3)3(30km/h, 55km/h, 80km/h)
3(-30°, 0°, 30°)

All possiblecombinations

324(1) エアバッグ
エアバッグの有無は，前面衝突事故シミュレーションにおいてFig. 2.16に示すように表現される．

(a) with airbag(b) without airbag
Fig. 2.16 Airbag parameter- 16 -

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築(2) シートベルト着用
シートベルト着用有無は，Fig. 2.17に示すように表現される．

(a) with seat belt(b) without seat belt
Fig. 2.17 seat belt parameter(3) 乗員体型
乗員の身長や体重は，車室構造物との接触や拘束，また各体節における慣性特性にも影響を及ぼし，衝突時の乗員挙動に大きな影響を与えることが考えられる．そこで，Fig. 2.18に示すように 3 種類の乗員体型を用いた．

(a) 5th%ile = 1.58m(b) 50 th%ile = 1.71m
Fig. 2.18 human parameter- 17 -(c) 95 th%ile = 1.85m

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築(4) 車種市場に流通する車種のうち大半を占めるミニバン，コンパクトカー，軽自動車の三種とした．
車種の違いは車両の衝突加速度波形に影響する．そこで， JNCAP 試験データの中からミニバ
ン，コンパクトカー，軽自動車をそれぞれ 1 台選定し，Fig. 2.19に示すフルラップ前面衝突試
験時に計測された各車両の衝突加速度波形（V = 55km/h）をシミュレーションモデルに与えることにより車種の違いを考慮した．

Acceleration [m/s2]

200
0

-200
-400
MinivanCompact
Light

-600
-800
0

40

80

120

Time [ms]Fig. 2.19 Crash accelerations representing three vehicle types(5) 衝突速度
衝突速度が変化しても加速度波形の定性的な傾向は変化しないと仮定し，衝突速度は計測した加速度波形の積分値と比例関係にあると考え，各車種の加速度波形の積分値が 30km/h および 80km/h になるようにスケーリングを行うことにより衝突速度の違いを考慮した．

Acc. [m/s ]

0
-200
-400
-600
0

20

40
60
Time [ms]80100Fig. 2.20 Crash accelerations for minivan at 30, 55 and 80km/h- 18 -

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築(6) 衝突角度
斜め方向からの衝突を考慮するために，上記(4)と(5)で求めた加速度波形より衝突角度-30°
および 30°の時の進行方向および横方向の加速度成分を算出し，シミュレーションモデルに与えた．Fig. 2.21に示すように，衝突加速度を進行方向および横方向に分解するといった単純な手法によりシミュレーション上で斜め前面衝突を表現した．Fig. 2.22に斜め前面衝突における加速度を示す．

(a) full frontal collision
Fig. 2.21(b) frontal oblique collision
Direction of impact

2

Acc. [m/s ]

0

-200
ax
ay
-400
0

20

40
60
Time [ms]80

Fig. 2.22 acceleration in oblique collision- 19 -

100

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

斜め前方衝突により発生する車体の回転運動が乗員への衝撃を増加させることが考えられ，
上記の表現方法ではこれを考慮されていない．本研究では上記の手法を用いるが，今後の展開
として，JNCAP オフセット前面衝突試験の結果より算出した車両の慣性特性 I を用いて，斜め
前方衝突時に車室内の乗員に働く加速度を求める手法が考えられる．以下のその手法を示す．
Fig. 2.23にオフセット衝突試験の概要を示す．オフセット前面衝突試験とは，自動車を時速64 km でアルミ製のデフォーマブルバリアに運転席側の一部（オーバーラップ率 40%）を前面衝突させる試験である．ダミーの乗車状況は，3 章にて述べたフルラップ前面衝突試験のものと同様であり，計測項目はバリア荷重を加えている．車両剛性を kV，バリア剛性をｋB とすると，オフセット前面衝突はFig. 2.24のように表現できる．

Fig. 2.23 Off set frontal impact test

Fig. 2.24 Dynamic model of off set frontal impact model- 20 -

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

荷重 F は車両幅 L の中心から 10％の位置とする．ここで，荷重 F は進行方向にしか働かな
いため，重心周りの角速度を ω とすると，重心周りの運動方程式は式(2.1)のように表され．この関係より，慣性モーメント I は式(2.2)となる．ここで，F および L はそれぞれ JNCAP データから取得された．また，ώ は車両の重心加速度および左右サイドシル加速度を用いて算出した．
Fig. 2.25に左右サイドシルの位置を示す．

F

L
 I
10

(2.1)

I

FL
10

(2.2)

Fig. 2.25 Side sill acceleration meter- 21 -

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

Fig. 2.26に，斜め前方衝突の力学モデルを示す．車両剛性は進行方向および横方向で等しいとし，衝突点は最前面の端点とする．ここで，衝突角度を θ とすると，ｘ，ｙ方向加速度成分
はそれぞれ式(2.3)となる．また，Fig. 2.26より，車両の重心周りの運動方程式は式(2.3)となり，
Fx = max，Fy = may より式(2.3)は式(2.4)と整理できる．したがって，車両重心を原点とした車室座標系における車両の加速度 ax’，ay’は，’絶対座標における車両の加速度 ax，ay を用いて，式(2.5)のように算出することができる．

Fig. 2.26 Dynamic model of diagonal frontal impacta x  a cos 
a y  a sin (2.3)

 Fx L y  Fy Lx  I

(2.3)

 

 ma x L y  ma y Lx
(2.4)

I

 ax '   cos t sin t  ax '     
 a '   sin t cos t  a ' 
y


 
 y

(2.5)

- 22 -

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

傷害予測の対象部位として頭部，胸部および下肢の 3 部位に限定し，またそれぞれの傷害値として HIC (Head Injury Criterion)，胸部合成加速度の 3ms 値レベルおよび大腿骨最大荷重を算出した．
救急医療における方針決定を支援するためには，各部位の傷害値と重症度との関係を明らかにしておく必要がある．そこで，Fig. 2.27に示すように先行研究[16][17][18]において提案した傷害
リスクカーブの 50%確率を傷害発生閾値と仮定し，シミュレーションから得られた各部位の傷害値と AIS との関係をTable 2.5のように定義し，各部位の傷害値を AIS に読み替えた．

Fig. 2.27 AIS2+ and 3+ risk curve of femur injury

Table 2.5 Relationship between injury criteria and AIS

AIS

Head
(HIC)

1+
2+
3+
4+
5+
6+

330 – 585
586 – 966
967 – 1435
1436 – 1847
1848 – 2182
> 2182Thorax(max. res. acc. in
3ms [G])< 21
21 – 50
51 – 69
70 – 133> 133- 23 -

Lower limb
(compression
load [kN])< 11
11 – 15
>16

第2章

2.4.2

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

傷害予測式の導出

上記の衝突事故シミュレーションより構築された 324 通りの仮想的な乗員傷害データベースに対して，順序ロジスティック回帰分析を行うことにより各部位における AIS の発生確率の予測式を算出した．式(2.1)に，ある AIS レベル以上の発生確率 P と事故条件を表している独立
変数 x1～x6 との関係を示す．ここで，エアバッグ，シートベルトおよび車種をカテゴリー変数，
乗員体型，衝突速度および衝突方向を連続変数として分析した．なお，この統計分析のためにPASW Statistics ver. 17 (SPSS 社)を用いた．

P

11  exp(  Z )(2.1)

Z   0   1   2   3   4 x 4   5 x5   6 x6 j  regressioncoefficients, x j  parametervalues
j  0 (intercept), 1 (airbag), 2(seat belt),3(car type),4(driverstature),5(collision velocity), 6(collision angle)
正面衝突に対する自動車アセスメントでは，頭部と胸部の傷害発生予測には AIS 3+の傷害閾
値が用いられ，下肢の傷害発生予測には AIS 2+の傷害閾値がよく用いられている[19]．したがって，本論文でも頭部と胸部の AIS 3+および下肢の AIS 2+の傷害予測式に着目することにした．
Table 2.6に頭部と胸部の AIS 3+および下肢の AIS 2+の傷害予測式の回帰係数β，χ2，有意確率 p および疑似 R2 を示す．Table 2.6に示した統計量より，本予測式の適合度は十分高いことがわかった．

Table 2.6 Regression coefficients of injury prediction equations

 :Airbag = 1
 :Airbag = 0Head (AIS3+)0
0.069

Body region
Thorax (AIS3+)
0-0.027

 : Seat belt = 1

0

0

0

 : Seat belt = 0

1.241

1.502

5.026

 : Car type = 3

0

0

0

 : Car type = 2-0.776-1.137-0.883

 : Car type = 1-0.425-0.604-0.630 : Driver stature

4.709

0.798

7.009

 : Collision speed

0.123

0.124

0.102

 : Collision angle
Intercept-0.006-14.429312.730<0.0010.646-0.002-5.473322.839<0.001
0.672

0.006-24.659
253.157<0.001
0.664

Regression coefficientχ2pNagelkerke R2- 24 -

Lower limb (AIS2+)
0
0.173

第2章

2.5

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

実事故データによる乗員傷害予測式の検証

各部位の傷害予測式の予測精度を検証するために，ITARDA が報告した乗用車相互事故デー
タ[20][21]を活用した．本研究で用いたデータは実事故を再現した実験データ 2 例および実事故データ 12 例の計 14 例（28 ケース）の事故データである．この事故データに掲載された各ケースのエアバッグの作動状況，シートベルトの着用状況，車種，バリア換算速度（EBS: Equivalent
Barrier Speed）および衝突角度を式(1)に入力することにより各部位の傷害発生確率を算出し，ドライバーの傷害状況との比較を行った．なお，平成 19 年度報告書に掲載された実事故デー
タには乗員の身長に関する情報がないため，男性と女性乗員の身長はそれぞれ日本人男性の50th%ile の身長(1.71m)と 5th%ile の身長(1.58m)とほぼ同じであると仮定した．
Table 2.7に事故条件，運転者の各部位の重症度および傷害予測式により算出された頭部と胸部の AIS 3+および下肢の AIS 2+の傷害発生確率を示す．まず，頭部については，事故データをみると，AIS 0 もしくは AIS 1 の外傷のみであった．傷害予測式による予測結果に関しても，
AIS 3+の傷害発生確率は 4 ケースを除き 50%以下と低く，報告された事故条件下では重症な頭部傷害が発生しないという傾向はほぼ一致したと考えられる．ケース No.50 light や No.43 lightは頭部の AIS 3+の傷害発生確率が約 85％と過大評価された．これらのケースは衝突速度が最も高く，また軽自動車であるにかかわらず，頭部傷害が発生していない．このような特異なケースにおける傷害を正しく予測するために，今後車室モデルの形状と材料特性の再検討および事故直前の乗員姿勢のより正確な推定が必要であると考えられる．
胸部に関しては，傷害予測式による予測結果は 28 ケース中 14 ケースが一致し，特にケース
No.40 light や No.50 light のような重症な傷害についても一致した．しかし，実際の重症度に対する過大評価と過小評価はともに存在した．過大評価はシートベルト非着用にもかかわらず軽症であったケース No.52 minivan と No.54 minivan においてみられた．また，衝突速度が高いにもかかわらず軽症であった事故例 No.36 にも過大評価が確認された．一方，過小評価は乗員年
齢が 58 歳のケース No.40 light にみられ，乗員年齢が傷害耐性に影響を及ぼしている可能性があることがわかった．さらに，過小評価となったケース No.40 light の乗員が女性であることがわかり，性差による傷害耐性の違いが影響を与えている可能性もあることが考えられる．本衝突事故シミュレーションモデルは乗員の年齢および性別を考慮していないが，性差による耐性の違いや高齢化に伴う骨格構造の変化と骨密度の減少などにより，人間の各部位，特に胸部の強度は変化する[8][22]ため，乗員の年齢および性別を考慮することは今後の課題となる．
下肢については，傷害予測式による予測結果は全体的に低く，AIS 2+の傷害発生確率はすべての事故例において 5%未満を示したが，過小評価となったケースは 28 ケースのうち，8 ケー
スであった．特に，ケース No.43 light，No.50 light および事故例 No.36 のような高速度域の事故における下肢の重症度を正しく予測できなかった．衝突事故シミュレーションモデルに用いた車室モデルのインテリアパネルが簡易なマルチボディでモデル化されているため，各車種の車室形状を正確には表現しておらず，高速度域の事故における車室の変形も考慮されていない．
ITARDA の報告書[20][21]においてインテリアパネルが下肢の加害部位であることが多く報告されており，今後車室モデルの形状の詳細化などにより予測精度の高い傷害予測手法を得ることができると考えられる．
- 25 -

第2章

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

以上より，本乗員傷害予測式を用いて 28 ケースの実事故における頭部，胸部および下肢の重症度を予測した結果，実際の傷害状況と予測結果との一致率は頭部，胸部と下肢についてそれぞれ 85%，50%と 71%であることがわかった．なお，大量の事故データに基づいて構築され，すでに実用化されている Urgency Algorithm の 30 例の前面衝突事故における MAIS（最大 AIS）
3+の予測結果の一致率は 70%であると報告されている[4]．本研究で構築した乗員傷害予測式は，すでに実用化された Urgency Algorithm と同程度もしくはそれ以上の予測精度で，特に頭部およ
び下肢のような体節ごとの重症度を予測できたことが明らかとなった．胸部の重症度に関しては，今後乗員の年齢や性別の違いを衝突事故シミュレーションモデルや傷害予測式に反映させることにより，予測精度の向上を図る余地があると考えられる．

- 26 -

- 27 -

2007[21]

2006[20]

Report year
yes
yes
yes
yes
no
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
no
yes
yes
yes
yes
no
no
yes
yes
no
no
yes
no

minivanlightcompact
compact
light
light
light
compact
light
light
light
light
light
light
light
minivanlightcompact
compact
compact
compact
minivancompact
minivancompact
minivanminivanminivan

Case

Test 1

No.55

No.54

No.53

No.52

No.51

No.50

No.47

No.43

No.42

No.41

Test 2

No.40

No.36

Seat
belt

Vehicletype

AIS head
AIS thorax
AIS lower limb
DriverEBS
Predicted
Airbag height
Predicted[km/h] Accident AIS3+ Accident Predicted Accident[m]
AIS3+[%]
AIS2+ [%]
[%]
no
1.42
35
0
2.3
1
35.0
0
0.00
yes
1.63
40
0
6.7
0
41.1
3
0.00
yes
1.73
60
0
60.9
0
90.5
3
0.06
yes
1.60
60
0
45.7
0
89.5
3
0.02
yes
1.70
40
0
44.9
3
91.4
2
2.42
yes
1.47
25
0
1.2
3
23.5
1
0.00
yes
1.62
45
1
21.0
0
79.9
1
0.02
yes
1.70
40
0
13.4
1
56.5
0
0.01
no
1.58
25
0
2.0
0
23.9
0
0.00
no
1.58
25
0
2.0
1
23.9
0
0.00
no
1.71
20
0
1.9
15.7
0.00
no
1.71
20
0
1.9
0
15.7
0
0.00
yes
1.58
65
0
74.4
0
98.0
3
0.09
yes
1.58
40
0
10.6
3
67.4
1
0.01
yes
1.58
35
0
5.5
1
51.8
0
0.01
no
1.71
35
0
26.8
1
76.1
2
0.93
yes
1.71
65
0
84.5
4
98.2
3
0.23
yes
1.58
45
10.2
0
56.2
0.00
yes
1.58
30
1
1.8
1
16.7
0
0.00
yes
1.71
30
0
3.3
1
18.2
1
0.00
yes
1.71
45
0
42.6
1
86.5
3
1.85
yes
1.71
50
0
66.1
1
95.3
0
3.88
yes
1.71
40
0
9.1
1
42.3
0
0.01
yes
1.58
35
0
3.9
1
37.6
1
0.00
yes
1.71
45
1
47.1
1
87.2
1
1.55
yes
1.71
40
1
29.7
1
84.2
1
1.93
no
1.71
35
0
8.4
1
40.4
0
0.01
no
1.71
35
1
24.1
0
75.2
0
1.07

Table 2.7 Comparison of predicted AIS 3+ probability with real world accident data reported by ITARDA

第2章

2.6

前面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

まとめ

本章では，交通事故における救急医療の方針決定を行う上で重要な情報となる受傷部位とその重症度の予測に着目し，日本人成人男性の体型を表現している乗員マルチボディモデルおよび簡易な車室モデルによる前面衝突事故シミュレーションを行い，頭部と胸部の AIS 3+および下肢の AIS 2+の傷害発生確率の予測式を構築した．
さらに，この乗員傷害予測式の予測精度を検証するために，28 ケースの実事故データとの比較を行った．その結果，頭部，胸部および下肢の重症度の予測結果の一致率がそれぞれ 85%，
50%および 71%であることが明らかになり，前面衝突事故における乗員の受傷部位，特に頭部および下肢とその重症度を迅速に予測できる手法として実用に供し得るものと結論した．
今後の課題としては，予測精度の向上のために衝突事故シミュレーションモデルにおいて乗員の年齢と性別の影響を考慮する，車室の詳細形状と変形のモデル化を実施する，オフセット
衝突による車両加速度・車室変形の相違を考慮する，実事故データによる精度検証を継続していく必要があると考えられるが，乗員傷害予測式の構築手法の確立はできたものと考えている．

- 28 -

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

第3章 側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法
の構築
3.1

はじめに

本章では，側面衝突事故シミュレーションモデルを構築し，様々な事故条件下における側面衝突事故シミュレーションから得られた乗員傷害データベースを構築し，これを統計分析する
ことにより側面衝突事故における乗員傷害予測式を導出したことについて述べる．

3.2

側面衝突事故シミュレーションモデル

3.2.1

乗員モデル

本研究では乗員モデルとして過去に著者らによって開発された日本人男性の 5th%ile，50th%ile と 95 th%ile の身長と体重を有する乗員マルチボディモデル[10]を用いた．このモデルの特徴は実人体形状の三次元計測に基づいているため，形状忠実性が高いとされている．各関節の受動抵抗や接触剛性などについては文献値を参考に決定した[10][11]．なお，モデルの設定および解析には MADYMO ver. 7.1 (TASS 社)を用いた．
このモデルは先行研究にて前面衝突における妥当性が検証されている[23][11]が，側面衝突における妥当性も明らかにする必要がある．そこで，肩への側方衝撃を模擬した志願者実験[24]を再現し，実験結果とシミュレーション結果との比較を行うことにより検証した．実験で用いられた側方衝撃負荷装置をFig. 3.1に示す．この装置はインパクターを押し出すための空気蓄圧部およびコイルばね部，インパクター位置の高さ調整部，被験者の着座位置の調整部（前後・上下）から構成されている．被験者との接触部はピストンに固定されており，蓄圧された空気を開放することによりインパクターが発射されるという仕組みである．被験者の挙動と体節加速度はそれぞれ 3 次元モーションキャプチャシステム（EAGLE）と 3 軸加速度計によって取得された．

Fig. 3.1

view of the dummy test

- 29 -

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

再現シミュレーションでは，実験で測定された変位を，作成したインパクターモデルに入力することで人体モデルとインパクターとの衝突を表現した．インパクターの材料が不明だった
ため，接触特性は人体モデルに与えられる荷重が実験と合うように設定した．実験は被験者が非緊張の状態で行われており，人体モデルが自動車衝突を想定した高衝撃下での使用を前提としているため，筋力の影響は無視することとした．シミュレーションの様子をFig. 3.2に示す．
解析時間は 300ms とし，全身挙動および頭部と胸部の加速度，速度，変位を比較した．
Human model

impactImpactor model
floor

seat
Fig. 3.2

Side impact simulation

Fig. 3.3にインパクター荷重の比較を示す．実験とシミュレーションで同程度の力が被験者および人体モデルに与えられていることがわかる．次に，被験者の筋電は総じて 75ms から 100msの間に立ち上がっているため，この時間以降，筋力の考慮されていないシミュレーションとは異なる現象になったと考えられる．従って，75ms までの挙動および加速度を評価する．
Fig. 3.4に示すように，全身挙動について，実験とシミュレーションを比較した．100ms 以降
は人体モデルがインパクターから離れるのが早いことがわかる．しかし，この時間帯ではすでに被験者の筋発揮が見られ，体がインパクターに押されることにより発生した加速度に抵抗している．人体モデルには筋による影響が一切含まれていないため，この違いが生まれたと考えられる．その他，人体モデルの示した挙動に不自然な点は見られなかった．
Fig. 3.5に示すように，頭部と胸部 T1 の加速度について，実験とシミュレーションを比較した．加速度について，全体的な波形は定性的によく一致している．頭部加速度が 100ms 付近で一度落ちるのは胸鎖乳突筋が大きく発揮されている影響であると考えられる．胸部加速度の最大値が実験に比べて小さくなっているが，積分値を取って速度と変位を比較すると実験のコリ
ドール内にほぼ収まることから運動量はよく合っていると言える．全体的にシミュレーションの波形の立ち上がりが早くなっているが，これはインパクター荷重の立ち上がりが実験にくらべて早いためであり，インパクターとの接触特性を修正することで改善されると考えられる．
以上より，本乗員モデルは側面衝突シミュレーションにも応用可能であると考えられる．
- 30 -

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

1000
simulation
experiment

Force[N]

800

600

400

200

0
100

0

200

Time [ms]Fig. 3.3

0 ms
Fig. 3.4

Impact force

50 ms
100 ms
150 ms200 msComparison of human behavior in simulation and the test

- 31 -

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

Acceleration[mm/s2 ]30experiment
simulation

20
10
0
-10
0

100

200

300

time [ms](a) head

Acceleration[mm/s2 ]90experiment
simulation

60
30
0
-30
-60
-90
0

100

200

300

time [ms](b) thorax
Fig. 3.5 Validation results of occupant model against volunteer test

- 32 -

第3章

3.2.2

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

車室モデル

車室モデルはFig. 3.6に示すように矩形板で表現したドアモデルなどのマルチボディモデル
およびシートとシートベルトの有限要素モデルから構成されている．各種寸法は次節で述べる
JNCAP 側面衝突試験の試験車両を計測することにより取得した．シートモデルは National Crash
Analysis Center (NCAC)のホームページで公開されている Ford Taurus のシート有限要素モデル[25]を入手し，対象車の寸法になるように形状をスケーリングして用いた．車室内構造物の接触剛性やシートベルトの特性などは MADYMO のデータベース内の値に基づいて設定した．

Fig. 3.6

Side impact cabin model（1）実車寸法
車室モデルの幾何形状を得るため，エクストレイル（日産自動車（株））の実車寸法を計測した．Table 3.1に同車の緒言を示す．本研究では運転席側乗員を対象とするため，モデル化す
るのは運転席のみとし，計測もそれに合わせて行った．計測には直尺，巻尺，角度計を用いた．
本研究では車室を矩形板の連続で表現する．したがって，車室内構造物を矩形板とみなし，Fig. 3.7のように 2 辺の長さと水平面からの角度を計測した．基準はFig. 3.8のようにシートの前後位置調整用レールのドア側最後端に取り，x 軸を車両の進行方向に取った．矩形板で表現した車室のイメージと座標設定をFig. 3.9に示す．

Table 3.1 NISSAN X-trail spec
Length (mm)Width (mm)Height (mm)Wheel base (mm)Weight (kg)

4590

1785

1685

2630

1500

Interior length (mm)Interior width (mm)Interior height (mm)Capacity ( )

2000

1450

1265

5

- 33 -

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

Fig. 3.7

Measuring points: Bench markFig. 3.8

Bench mark position- 34 -

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

Z

Z
X

Y

X
Y

Fig. 3.9

Cabin image and coordinate axis

計測した実車寸法をもとに車室モデルの幾何形状を作成した．まず，Fig. 3.10のように先行研究にて構築された前面衝突用車室モデルのジオメトリを修正した．その際，車室の形状の相違により矩形板の連結枚数が異なったが，適宜サーフェスの追加，削除を行うことで対応した．
また，エアバッグは現実の車両において側面衝突では基本的に作動しない構造となっているため削除した．これにより，計算時間が短縮されるという非常に大きな利点がある．
側面衝突では前面衝突に比べて衝突のエネルギーを吸収する余地が極めて少ない．衝突により車両側面が変形し，車室内への貫入が発生する．したがって，車室の変形を考慮してモデル化を行う必要がある．しかし，本研究ではマルチボディと呼ばれるモデルを採用しており，基本的に形状の変化を許容しない．そこで，ドアをいくつかのセグメントに分割し，それぞれのセグメントに並進運動を与えることで変形を模擬することとした．Fig. 3.11にドアモデルの変形のイメージを示す．なお，ドアウィンドウは車種や衝突の条件により車室の外側へ逃げていく挙動を示したり粉砕されてしまったりするなど，厳密なモデル化が非常に困難であるため，本モデルでは変形しないこととし，接触剛性のみを定義した．
車両側面を衝突されると，乗員には慣性により見かけ上ドア方向への加速度が発生する．その際，3 次元的な形状を持つシートの座面および背もたれによって乗員の運動がある程度拘束されると考えられる．しかし，先行研究で用いられていた矩形板で表現されたシートでは面に平行な方向の力が摩擦力以外働かないので，詳細な形状を持つ有限要素モデルを採用することにした．Fig. 3.12に車両モデルからのシート抽出，スケーリングの様子を示す．

- 35 -

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

Geometry change

Fig. 3.10

Geometry change

Segment1

d1

deformZ

Segment2
Segment3

X
Fig. 3.11

d2

Z
Y

Y

Door deformation image- 36 -

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

Extraction
Scaling

Fig. 3.12

3.2.3

Seat extraction and scaling

側面衝突シミュレーションモデル

乗員モデルと車室モデルを組み合わせ，Fig. 3.13のような側面衝突シミュレーションモデル
を構築した．側面衝突試験において車両重心で計測された Y 軸方向加速度波形を入力し，衝突によるドア変形を表現した強制変位をドアモデルに与えることにより側面衝突事故を再現した．この方法では，様々な事故条件下における計算安定性および時間短縮を図ることができ，衝突車両のモデル化も行う必要がないという利点があると考えられる．
ドアモデルは 3 つのセグメントに分割されており，Fig. 3.14のようにそれぞれ独立に変位させることができる．ドアウィンドウは衝突時にあまり変位せずに粉砕されることが多いため，
シミュレーションでは変位を与えないこととした．一方，ドアウィンドウより下部のドアパネ
ルについては，JNCAP 側面衝突試験における車室内変形量の計測点である Belt Line と H-Pointに対応した 2 つのセグメントをそれぞれ Y 軸方向に変位させることにより変形を表現した．

- 37 -

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

Door deformation
Y-axisacceleration

Ｚ

Ｘ

Ｙ

Fig. 3.13 Side impact simulation modelDoorwindow
Door
panel 1
(Belt Line)
Belt Line
300 mmH-Point

Door panel 2(H-Point)

Fig. 3.14 Modeling of door deformation（1）初期姿勢
乗員の初期着座姿勢は，各関節を固定した乗員モデルをシートの上方から落下させ，静的釣
り合い位置を求めることにより決定した．シートの静的釣り合いを求める際，振動の減衰を待っていると解析時間が非常に長くなってしまうため，釣り合い位置において乗員モデルの全ジ
ョイントをロックし，固定するという手法をとった．Fig. 3.15にその様子を示す．

- 38 -

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

Joint lock

Fall

Fig. 3.15

Seat fitting

シートベルトは乗員モデル前方から後方へ並進移動させることで乗員モデルに接触させ，自然な位置で乗員を拘束するよう配置する．Fig. 3.16にベルトフィッティングの様子を示す．

Fig. 3.16

Belt fitting（2）車両加速度
衝突が起こると，乗員には車室から見れば見かけ上の加速度が発生する．その加速度は絶対座標系から見た車両に発生する加速度の符合を反転したものとなる．したがって，再現シミュ
レーションでは衝突試験車両の車両重心で計測された 3 軸加速度を用いた．

- 39 -

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築（3）車室変形量JNCAP 衝突試験の報告書には衝突後の車室内変形量が記載されている．しかし，衝突中の車両は塑性変形に加えて弾性変形をするため，それを含めて考えると，衝突中の最大変形量は報告書の記載値よりも大きいはずである．弾塑性体の応力-ひずみ関係より，Fig. 3.17に示す力‐
変形量の図を書くことができる．衝突が開始し車両側面に荷重がかかると，車両側面の構造体
は変形を始める．荷重が材料の許容値を超えると塑性変形がはじまり,荷重が最大となったとき変形も最大となる．荷重が除荷されると弾性変形の量だけ変形は戻り，塑性変形のみが残る．
したがって，車室変形量の履歴はFig. 3.18に示すような，スプリングバックをもつ波形であると考えられる．
側面衝突実験におけるドアのスプリングバックは 25％以下であること[26]から，衝突時の最大変形量を試験後に計測された最終変形量の 1.25 倍とした．また，最大変形および最終変形となる時刻はそれぞれ車両加速度が最大値に達する時刻および車両と MDB との相対速度が 0 となる時刻とした．

Load [N]F max

Gradient k

Plastic deformation x pla
Elastic deformation xela
Deformation [m]Force – Deformation curve

Displacement

Fig. 3.17

0Time
Fig. 3.18

Door model deformation- 40 -

第3章

3.2.4

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

JNCAP 側面衝突試験の再現による妥当性検証

まず NCAP 側面衝突試験の概要について説明する．この試験はFig. 3.19に示すように，側面衝突用乗員ダミーEuro-SIDⅡを搭載した静止しているテスト車両の運転席側面に対し，MDB(Moving Deformable Barrier)と呼ばれる 950kg の台車を 55km/h で衝突させるというものである． MDB の衝突部分にはアルミ製のハニカム構造体が装着されており，衝突のエネルギーを吸収することができるようになっている．これは，実際の事故において衝突した側の車両前部が変形することを模擬したものである．ダミーはヨーロッパで側面衝突用に開発されたものであり，身長 170cm 体重 78kg と，日本人標準に比べて重めになっている．また，各体節に加速度計や変位計が取り付けられており，衝突中の加速度応答や車室内構造物との接触による変形を計測することができる．その他，試験における計測項目および計測装置としては，車両および MDB の重心位置における 3 軸加速度，回転加速度，高速度カメラにより撮影された各種
挙動，荷重センサーによる衝突中の接触力，衝突後の変形量などがある．
車室モデルのジオメトリがエクストレイルをもとにしていることと，高速度映像においてダミーの挙動が確認しやすかったことから，妥当性検証にはエクストレイルの試験結果を用いた．

Euro-SIDⅡposition

MDB

55km/hAlminium honeycomb
Test carFig. 3.19

JNCAP side impact test

側面衝突シミュレーションモデルの妥当性を検証するため，JNCAP 側面衝突試験データの中から SUV を 1 台選定し，その試験の再現シミュレーションを行った．この試験では MDB(Moving Deformable Barrier)と呼ばれる質量 950kg の台車を静止している試験車両に 55 km/h で衝突させ，運転席に搭載された側面衝突用ダミーEuroSID-2 により衝突による加速度応答を計測している．
再現シミュレーションでは，車両重心において計測された加速度波形および推定したドア変形の時刻歴を用いた．
- 41 -

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

入力した加速度波形をFig. 3.20に示す．衝突試験において車両重心で計測された 3 軸加速度の符号を反転したものであるが，Y 軸加速度については衝突後でも加速度が発生し続けるという現象が起こっており，他の車種における衝突試験の結果と比較しても明らかに異常な結果であったため，ピークが終了したところで加速度を 0 とした．これは衝突により加速度計が破損してしまったためと考えられる．X 軸および Z 軸加速度についても同様の現象が見られるが，
Y 軸方向に比べ影響が小さいことからそのままの波形を用いることとした．

300
Acceleration [m/s2]

200
100
0

100

200

-100
-200
-300

Time [ms](a) X - axis

Acceleration [m/s2]

300
200
100
0

100

200

-100
-200
-300

Time [ms](b) Y- axis

Acceleration [m/s2]

300
200
100
0

100

-100
-200
-300

Time [ms](c) Z - axis

Fig. 3.20

Input acceleration- 42 -

200

Deformation[mm]第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

600

H-Point
Belt Line

400
200
0
0

60
120
Time [ms]180

Fig. 3.21 Door panel displacements

Fig. 3.21にシミュレーションにおけるドアパネルの変位の時刻歴を示す．
シミュレーションの結果，乗員モデルの体全体がドア側へ変位し，頭部がドアウィンドウに衝突するという挙動はダミーの挙動と一致した．また，頭部，胸部加速度履歴の定性的な特徴がよく一致し，定量的にも大きな差があまりないことがわかった．簡便な側面衝突シミュレー
ションモデルにもかかわらず側面衝突試験におけるダミー応答を十分再現しており，側面衝突事故の再現シミュレーションに利用可能であると考えられる．
Fig. 3.22に，衝突試験における高速度映像とシミュレーションとの比較を示す．衝突試験におけるダミーの挙動は車両に隠れてしまっていて全てを見ることはできないが，ここでは見える範囲でのおおまかな挙動の特徴を比較する．
まず，体全体の挙動は概ね一致していると言える．衝突開始から体全体がドア側にスライドし始め，ドアと接触し始めると同時に体が傾き，頭部がドアウィンドウに衝突するという特徴
が衝突試験とシミュレーション両方に見られる．乗員モデルの腕部の挙動が目立っているが，腕については初期姿勢が異なっている上に，そもそも衝突試験に用いられているダミーには肘から先が存在せず，側面衝突において重症死亡を取り上げる際に腕部の重要性が低いため深く
考察はしない．しかし，肘より上の部分の挙動のみに注目すると，時間が進むにつれて上方に舞い上がるという特徴が一致している．
頭部に注目すると，100ms でドアウィンドウに衝突するまでの挙動は試験映像と良く一致しているが，衝突後ドアウィンドウとの相対距離が離れていくのが若干早くなっている．これは車室のドアウィンドウのモデル化に問題があると考えられる．試験映像を見ると，衝突によってドアは車室内に貫入してくる．そのとき，ドアウィンドウは逆に車室の外へわずかに逃げていくような挙動を示している．また，ダミーの頭部がドアウィンドウに接触したときは頭部の跳ね返りが少なく，ドアウィンドウのたわみが見られた．シミュレーションの車室モデルでは，
ドアウィンドウは空間内に固定されており，運動をしないようになっている．それによって乗員頭部との衝突による衝撃が吸収されず，反発が大きくなってしまったと考えられる．しかし，- 43 -

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

試験映像においてドアは常に変形，振動をしているため，乗員頭部とドアウィンドウとの相対距離に着目することが乗員頭部の挙動を正確に表しているとはいえず，上に論じてきた差異は誤差の範囲であると考えることもできる．
下肢の挙動を試験結果と比較することはできないが，これについても特に不自然と思われるような挙動は示していないため，妥当な結果と考える．その他に目立って不自然な挙動は無く，側面衝突における乗員の挙動を十分良く再現できていると言える．

0 ms

25 ms

50 ms

75 ms

100 ms

125 ms

150 ms200 msFig. 3.22 Comparison of visual motion between dummy and occupant multi-body model- 44 -

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

頭部および胸部の合成加速度応答の比較をFig. 3.23に示す．
まず，頭部加速度について考察する．定量的な誤差はあるものの，ピークのタイミングなどの定性的な特徴は良く一致している．90ms 付近の急峻なピークはドアウィンドウとの衝突によるものである．衝突試験に比べてシミュレーションのピークの持続時間が若干長くなっている．これは，衝突試験ではドアウィンドウに対して頭部がかするようにして衝突していたのに対し，シミュレーションでは剛体壁に衝突するような挙動となっていたことが原因と考えられる．また，ドアウィンドウとの衝突によるピークの直前の 75ms から 90ms の領域でシミュレー
ションの応答が小さくなっている．挙動を見る限りでは相違の生まれる原因となるような不自然な点は観察されなかった．考えられる要因として以下のようなことが挙げられる．頭部は首および体幹部を中心とした回転運動を含んだ挙動をしている．したがって，この回転半径が異なれば，加速度も異なると考えられる．シミュレーションの車室モデルは矩形板で表現されており，乗員との接触は実際の事象と比べて異なる．また，最も大きな原因と考えられるのが乗員モデルの体節分割数である．乗員モデルの詳細については付録で述べるが，乗員モデルの体幹部には，胸部および腹部に 1 つずつと計 2 箇所の関節しか存在しない．したがって，多数の関節で連結されたダミーに比べて回転半径が大きくなり，加速度応答が小さくなったと考えられる．さらには，ダミーは欧米人標準の体型を模擬されており，日本人標準体型を有する人体モデルとは体型が異なる．具体的には，ダミーは 172cm78kg であるのに対し，人体モデルは171.4cm63kg であり，体重が 15kg も異なっている．
次に，胸部加速度について述べる．こちらも全体的な波形の特徴は一致しており，最大化速度の値もほぼ同じである．ピークの立ち上がるタイミングがシミュレーションでは 20ms ほど早くなっているが，これは車室モデルの構造および入力した変形の時刻歴に原因があると考えられる．実際の車室変形は室内が弧を描くように連続的であるのに対し，シミュレーションモ
デルは 2 つの車室内構造物が並進移動するというものである．これによってシミュレーション
では腰部や腹部と同時に胸部にも衝突が発生し，結果として加速度が発生してしまったと考えられる．これを解決するためにはドアモデルの分割数を増やし，変形が最大となる部分から順
次衝突するようなモデルとするか，有限要素モデルを使用する必要がある．しかし，傷害予測に用いる最大化速度はよく一致しているため，衝突試験を十分再現できた結果であると言える．

- 45 -

Linear Acc.[m/s2 ]第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

800

test
simulation

400

0
0

100
Time [ms]200Linear Acc.[m/s2 ](a) head800

test
simulation

400

0
0

100
Time [ms]200(b) thorax
Fig. 3.23 Comparison of acceleration responses between dummy and occupant multi-body model- 46 -

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

3.3

側面衝突事故における乗員傷害予測式の導出

3.3.1

側面衝突事故シミュレーション

傷害予測式は大量の仮想事故シミュレーション結果を統計的に分析することにより導出す
ることとしているため，多数の事故条件を変更した大量の側面衝突事故シミュレーションを行う必要がある．そこで，乗員特性，車両特性および事故状況の観点から事故条件を表すパラメータとしてTable 3.2に示す 5 つの主要なパラメータを選定した．これらのパラメータの組み合
わせにより，全 162 通りのシミュレーションを行った．
乗員特性を表すパラメータは乗員体型とし，日本人男性の 5th%ile，50th%ile および 95th%ileの 3 水準の身長とした．車両特性を表すパラメータは車種およびシートの高さとし，Table 3.2に示すようにそれぞれ 3 水準とした．事故状況を表すパラメータはシートベルトの着用状況と衝突速度とし，Table 3.2に示すとおりそれぞれ 2 水準あるいは 3 水準とした．
傷害予測の対象部位は側面衝突事故において発生率と死亡率の高い頭部および胸部の 2 部位とし，それぞれの傷害値として HIC (Head Injury Criterion)および胸部合成加速度の 3ms 値レベルを算出した．
なお，事故条件の設定において衝突車両は JNCAP 側面衝突試験の MDB と同様の特性をもっていると仮定した．さらに，衝突時に被衝突車両は静止状態にあり，反発係数 e = 0 の衝突を想定した．以下に側面衝突事故シミュレーションへの車種および衝突速度の設定方法について述べる．

Table 3.2 Parameters used in side impact accident simulations
Parameter
1

Seat belt

2

Vehicle type3
4
5

Seat height[mm]
Driver stature[m]
Collision speed[km/h]All possiblecombinations

Variations
2(1 : yes, 2 : no)3(1 : light, 2 : compact, 3 : minivan)
3(230, 255, 280)3(5th%ile : 1.58, 50th%ile : 1.71, 95th%ile : 1.85)
3(30, 55, 70)
162(1) シートベルト
市場シートベルトは衝突時に乗員の体を拘束し，乗員の体の過度な運動を抑制する働きをす
る．これにより車室内構造物との接触が減るため，傷害発生が抑えられる．1985 年に着用が義務化されて以来交通事故による死亡者数が減少したことからもその傷害発生に対する影響が確認できる．シミュレーションにおいてはシートベルトの有り，無しの 2 条件とし,Fig. 3.24に示すように表現された．
- 47 -

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

Seat belt off

Seat belt on
Fig. 3.24

Seat belt on and off(2) 車種市場に流通する車種のうち大半を占めるミニバン，コンパクトカー，軽自動車の三種とした．
車種の違いによる影響は主に加速度波形とドアの変形挙動に現れると考えた．したがって，
JNCAP 衝突試験データの中からミニバン，コンパクトカー，軽自動車をそれぞれ１台選定し，これらの加速度波形（Fig. 3.25）を側面衝突シミュレーションモデルに与えることにより車種

Acceleration[m/s2]の違いを表現した．

100
0
-100
-200

light
compact
minivan

-300
-400
0

40
80
Time [ms]120

Fig. 3.25 Crash accelerations representing three vehicle types- 48 -

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

ドアの変形挙動については，車種間の定性的な傾向はあまり変わらないこと[27]から，3.2.4
節で述べた方法と同様の方法で JNCAP 試験データから各車両の最大変形量，最終変形量，最大変形となる時刻および最終変形となる時刻を求め，ドアパネルの変位としてシミュレーショ
ンモデルに入力した．Fig. 3.26に三車種それぞれのシミュレーションにおけるドアパネル各部
位の変形履歴を示す．

Displacement [mm]400
Hip Point
Belt Line

300
200
100
0
0

50

100
Time [ms]

150

200

(a) light

Displacement [mm]400
Hip Point
Belt Line

300
200
100
0
0

50

100
Time [ms](b) compact- 49 -

150

200

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

Displacement [mm]400
Hip Point
Belt Line

300
200
100
0
0

50

100
Time [ms]

150

200

(c) minivan
Fig. 3.26 Input displacement curves at 55 km/h
(3) シート高さ
衝突による車室側面の変形は，相手車両の接触する部分が大きく，それより上部は曲線を描くようにして変形量が小さくなり，ルーフ部分はほぼ変形しないことが多い．したがって，シート高さの変化によって乗員から見た車室の変形量が相対的に変化することになり，傷害発生に影響が現れると考えられる．条件は，シート高さの調整幅が 50mm 程度であることから，Fig.
3.27に示すように，基準を 255mm として，230mm，255mm，280mm の 3 種類とした．計測位Fig. 3.27

Seat height- 50 -

280

255

230

置はフロアから乗員モデルの骨盤位置までの鉛直方向距離である．

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築(4) 乗員体型市場に流．乗員の身長や体重が異なれば，車室内構造物との相対距離や慣性の大きさが変化するため，示す挙動に大きく影響することが考えられる．そこで，シミュレーションには日本
人標準体型の 5%tle [7.578m,45.3kg]，50%ile [1.714m,63.0kg]，95%ile [1.85m,81.3kg]を用いることとした．Fig. 3.28にそれぞれの乗員モデルを示す．小柄，標準，大柄の 3 種類の体型による影響を考慮することで，傷害発生の有無に変化が現れると考えられる．

Short [5th%ile]

Normal [50th%ile]

Large [95th%ile]

Fig. 3.28 Human mode variation(5) 衝突速度
衝突速度が変化しても加速度波形とドアの変形挙動の定性的な傾向が変化しないと仮定し，上で求めた各車種の加速度とドアの変形量をスケーリングすることにより衝突速度の変化を表現した．Fig. 3.29にコンパクトカーのシミュレーション，各速度における加速度履歴を示す．
衝突速度は計測した加速度波形の積分値と比例関係にあると考え，衝突速度比を乗じることにより加速度のスケーリングを行った．また，式(3.1)に示す最大変形量の計算式[28]およびドアの外側と内側パネルの変形量がほぼ同様であること[29]より，ドアの変形も衝突速度に比例していると考え，衝突速度比を用いてドアパネルへの入力変位のスケーリングを行った．Fig. 3.30にコンパクトカーのシミュレーション，各速度におけるドアパネル変形履歴を示す．

d1 

k2
m1 m 2V1  V 2
k 2 k1  k 2  m1  m 2

d i  max. deformation, k i  vehicle stiffness , mi  vehicle mass,Vi  collision velocityi  1 (struck vehicle), 2 (striking vehicle)- 51 -(3.1)

Acceleration [m/s2]

第3章

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

0-100
30km/h
55km/h
70km/h

-200
-300
0

40

80

120

Time [ms]Fig. 3.29 input acceleration curves for compact car impact at 30, 55 and 70km/h

Displacement [mm]400
30km/h
55km/h
70km/h

300
200
100
0
0

50

100
Time [ms]

150

200

Fig. 3.30 input displacement curves for Hip Point in compact car impact at 30, 55 and 70km/h- 52 -

第3章

3.3.2

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

乗員傷害データベースの構築

シミュレーションより算出できるのは頭部と胸部の傷害値のみであり，乗員傷害データベースを構築するためにはこれらの傷害値を AIS に読み替える必要がある．簡易傷害スケール(AIS：Abbreviated Injury Scale)は 1971 年に米国自動車医学振興協会（AAAM）から発表された「外傷の種類と解剖学的重症度を表すコード体系」である。発表された当初は自動車による衝突事故のみを対象としたものであったが，その後幾度かの改定が加えられ，火傷や鋭的外傷(銃創)もコード化することが可能となっている．AIS コードは 6 桁の整数と 1 桁の小数からなる数
値コードで，整数部分は各外傷を定め，小数部分はその外傷の重症度を表している。重症度は
1～6 の整数で表され，数値が大きい程重症である．なお，重症度 6 は現在の医療では救命することができない限られた外傷（脳幹離断，断頭，肝血管系完全分離，など）に割り当てられて
おり，単に救命できなかったという理由だけで 6 としてはならないとされている．
各部位の傷害値から AIS に変換する式が数多く提案されている．本研究では NHTSA (National
Highway Traffic Safety Administration)が提案した傷害リスクカーブ[30][17]の 50%確率を傷害発生閾値と仮定し，Table 3.3のように各部位の傷害値と AIS スコアとの関係を定めた．

Table 3.3 Relationship between injury criteria and AIS
AIS
score

Head
(HIC)

1+
2+
3+
4+
5+
6+

330-585586-966967-1435
1436-1847
1848-2182>2182- 53 -

Thorax(max. res. acc. in
3ms [G])
<21
21-50
51-69
70-133
>133

第3章

3.3.3

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

統計分析による傷害予測式の導出

シミュレーションにより得られた乗員傷害データベースをTable 3.3に基づいて分類し，AIS
スコアを目的変数，Table 3.2に示したパラメータを説明変数とした順序ロジスティック回帰分
析を行うことにより傷害予測式を導出した．式(3.2)に，ある AIS スコア以上の傷害発生確率の予測式を示す．ここで，シートベルトの着用状況と車種をカテゴリー変数，乗員体型，シート
高さおよび衝突速度を連続変数として分析を行った．なお，統計分析には PASW Statistics ver. 17(SPSS 社)を用いた．

P

11  exp(  Z )(3.2)

Z   0   1   2    3 x3     5 x5 j  regression coefficien ts, x j  parameter values
j  0 (intercept) , 1 (seat belt), 2(vehicle type), 3(seat height),
4(driver stature), 5(collisio n velocity)
頭部および胸部の傷害予測には AIS 3+（重症）の傷害発生閾値がよく用いられるため，本論文においても AIS 3+の傷害予測式に着目することにした．Table 3.4に傷害予測式の回帰係数 βi，χ2，有意確率 p，疑似 R2 を示す．これらの統計量より，適合度の高い乗員傷害予測式を得ることができることがわかった．

Table 3.4 Regression coefficients of injury prediction formulas
Body region
Head
Thorax(AIS 3+)(AIS 3+)0
0
4.075-3.619
5.537
7.165
4.836
6.567
0
0
0.022
-0.0154.998-10.237
0.245
0.298-29.713-5.974252.490231.906<0.001<0.001
0.826
0.869

Regression
coefficient
β1: Seat belt = 1
β1: Seat belt = 0
β2: Vehicle type = 1
β2: Vehicle type = 2
β3: Vehicle type = 3
β3: Seat height
β4: Driver stature
β5: Collision speed
β0: Intercept
χ2pNagelkerke R2- 54 -

第3章

3.4

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

実事故データによる乗員傷害予測式の検証

乗 員 傷 害 予 測 式 の 予 測 精 度 を 検 証 す る た め ， 米 国 CIREN (Crash Injury Research andEngineering Network)のホームページで公開されている事故データを用いた[31]．車両相互の側面衝突事故に限定して計 20 例の事故データから事故条件を表すパラメータを抽出し，傷害予測
式に入力することにより頭部および胸部の傷害発生確率を算出し，実際の乗員の受傷状況との比較を行った．
軽自動車の事故例が存在しなかったため，コンパクトカーおよびミニバンの場合についてのみ検証を行った．また，シートの高さについては情報が得られなかったため，すべての事故においてシートの高さを 255 mm に設定することとした．また，衝突車両の衝突速度が不明のため，式(3.3)を用いてバリア換算速度から衝突速度を推定した[28]．このとき，車両質量と剛性は3.3.1節で選定した車両および MDB の JNCAP 試験データをもとに算出した値を用いた．

V B1 

k2
m2
V1  V 2
k1  k 2 m1  m 2(3.3)

VB  equivalent barrier speed, ki  vehicle stiffness , mi  vehicle mass,Vi  collision velocityi  1 (struck veh icle), 2 (striking vehicle)
Table 3.5に各事故条件，乗員の重症度および乗員傷害予測式により算出された頭部と胸部における AIS 3+の傷害発生確率を示す．まず頭部について，20 例中 AIS 3+の傷害が発生している事故例は 10 件と半数であるが，傷害予測式により AIS 3+の傷害発生確率が 50％以上と予測した事故は 18 例もあり，8 例は過大評価されたことがわかった．これは側面衝突シミュレーシ
ョンに用いた車室モデルのドアウィンドウの変形や粉砕を考慮していないためであると考えられる．CIREN の事故データに含まれた事故後の車両状況の写真をみると，ウィンドウ枠が車室の外側へ大きく傾いており，ウィンドウガラスも粉砕されていることが確認された．予測精度を向上させるためには，本事故シミュレーションモデルにおけるドアウィンドウの変形や粉砕のモデル化が今後の重要課題である．
胸部については，実際の重症度に対する過大評価と過小評価がともに存在した．過大評価された事故例は 3 件あり，これらの共通点は衝突速度が比較的高いにもかかわらず，軽症であった事故である．一方，過小評価された事故例は 3 件あり，いずれも乗員年齢が 59 歳以上である．このことから乗員年齢が傷害耐性に影響を及ぼしている可能性があることがわかり，前面衝突事故における乗員傷害予測式の検証[3]においても確認された．また，本研究における側面
衝突シミュレーションモデルは MDB が試験車両に対して垂直に衝突する JNCAP 側面衝突試験の条件に基づいてモデル化されているが，CIREN の側面衝突事故は衝撃力の主方向を示す
PDOF (Principal Direction of Force)が被衝突車両の進行方向に対して垂直となっておらず，車両
加速度やドア変形の違いおよびヨー方向の回転が乗員傷害予測式の予測精度に影響を与える可能性があると考えられる．
- 55 -

- 56 -

Vehicle
type

2
2
3
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
3
2
2
2
2
3

CIREN
ID

39868
31170
31159
32031
32297
49229
77797
91657
470047388
426041219
160113410
558007067
558018108
558021392
375026608
551060741
782006238
832075614
851113011
852114778

1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
1
1
1
1
1
0
1
1
1
0

Seat
belt
255
255
255
255
255
255
255
255
255
255
255
255
255
255
255
255
255
255
255
255

Seat
height
[mm]
1.57
1.63
1.65
1.52
1.57
1.59
1.57
1.83
1.8
1.65
1.6
1.68
1.68
1.75
1.5
1.63
1.63
1.7
1.6
1.7

Driverheight[m]

Equivalent
Barrier Speed(EBS)[km/h]
26
71
84
33
19
36
34
19
44
53
38
12
56
27
26
15
40
31
42
19
0
3
5
4
0
1
4
0
5
4
5
0
4
2
1
5
2
4
2
0

Accident
95.6
100.0
100.0
99.9
30.6
100.0
99.9
61.7
100.0
100.0
100.0
1.5
100.0
98.9
58.4
79.0
100.0
99.9
100.0
70.1

Predicted
AIS3+[%]AIS head

Table 3.5 Comparison of predicted AIS3+ probability with CIREN data

5
5
3
5
4
1
3
4
4
4
3
2
4
0
0
0
3
0
1
0

Accident

16.0
100.0
100.0
97.3
0.2
99.3
97.7
0.0
100.0
100.0
99.8
0.0
100.0
5.6
1.1
0.0
99.9
59.9
100.0
0.0

Predicted
AIS3+[%]AIS thorax

第3章

3.5

側面衝突事故シミュレーションによる自動車乗員傷害予測手法の構築

まとめ

本章では．人体マルチボディモデルを用いて側面衝突シミュレーションモデルを構築し，様々な事故条件下における仮想事故シミュレーションから得られた乗員傷害データベースを統計分析することにより，乗員の頭部および胸部の AIS 3+の傷害発生確率に関する予測式を構築した．
CIREN の 20 件の実事故データとの比較により，導出した乗員傷害予測式の予測精度を検証した．その結果，頭部および胸部の重症度の予測結果はそれぞれ 60%と 70%の精度で適合し，簡便な側面衝突シミュレーションモデルに基づいて構築した乗員傷害予測式によって側面衝
突事故における重度な傷害発生を予測できる可能性が示された．
今後予測精度の向上のためには，ドアウィンドウのモデル化手法の確立および乗員年齢や衝突方向の影響の検討，胸部変形も計算可能な乗員モデルへの高精度化，車外構造物への直接衝撃も含めた側面衝突の予測，さらなる多車種への展開が必要であると考えられるが，側面衝突事故における乗員傷害予測式の構築手法の確立はできたものと考えている．

- 57 -

第4章

実事故データ分析に基づく自動車乗員傷害予測手法への年齢と性別の考慮

第4章 実事故データ分析に基づく自動車乗員傷害予測手法への年齢と
性別の考慮
4.1

はじめに

本章では，実事故データベースの統計分析により明らかにした年齢・性別の胸部傷害発生への影響を，第 2 章において述べた乗員傷害予測式に重みとして付加することにより，年齢・性別を考慮した胸部傷害予測式を新たに導き，実事故データを用いてその予測精度を検証したことについて述べる．

4.2

年齢・性別を考慮した乗員傷害予測手法構築の概要

本研究では，救急医療のトリアージ（処置方針判断）を行う上で重要な情報となる受傷部位とその重症度の予測に着目した．事故時の状況（衝突速度，シートベルト着用有無，乗員年齢・性別など）から乗員の各体節の簡易傷害度スケール（AIS: Abbreviated Injury Scale）を予測することを試み，Fig. 4.1に示すように，交通事故シミュレーションと実事故データの統計分析を併用した．

JNCAP Data

Frontal Collision Simulation
Validation

Driver modelFull-wrap frontal crashData of 2000~2008

Vehicle modelParameter study

CIREN Data
Real world accident in the
U.S.A. from 1996 to 2007

Injury Database

Statistical analysis

Statistical analysis
Prediction Equations of Driver's Injury Probability

ITARDA Data
Real world accident inJapan in 2006 & 2007

Age & Gender effects
Validation

Prediction Equations of Driver's Injury Probability with Age & Gender effects

Fig. 4.1 Construction procedure of injury prediction equations with age and gender effects
まず，第 2 章で述べた前面衝突事故シミュレーションでは，マルチボディにて作製した乗員
モデルおよび車室モデルを用いて前面衝突事故シミュレーションモデルを作成し，日本自動車
アセスメント（JNCAP: Japan New Car Assessment Program）データによりその妥当性を検証した．
そして，事故条件を多様に変更した大量の前面衝突事故シミュレーションを行い，乗員傷害データベースを構築した．さらに，傷害値と AIS との関係を定義することにより，事故条件と各体節の重症度を対応づけた．この仮想的な乗員傷害データベースに対して統計分析を行うこと
により，事故情報を説明変数（エアバッグ，シートベルト，車種，乗員体型，衝突速度，衝突角度），各体節の AIS の発生確率を目的変数とした各体節の重症度の予測式を導出した．

- 58 -

第4章

実事故データ分析に基づく自動車乗員傷害予測手法への年齢と性別の考慮

次に，前面衝突実事故データに対して統計分析を行い，事故情報を説明変数，胸部の AIS の発生確率を目的変数とする胸部傷害予測式を導出した．このときの説明変数は，前述の交通事
故シミュレーションで用いた項目と年齢および性別とした．この胸部傷害予測式から年齢および性別のオッズ比（影響度）を算出し，交通事故シミュレーションより構築した胸部傷害予測
式に重みとして付加した．
最後に，交通事故総合分析センター（ITARDA: Institute for Traffic Accident Research and Data
Analysis）の報告書に記載された実事故データおよび上述の前面衝突実事故データと新たな胸部傷害予測式による予測結果を照合することにより，年齢および性別を考慮した胸部傷害予測
式の妥当性を検証した．

4.3

前面衝突実事故データベースの統計分析

本 研 究 で は ， 米 国 運 輸 省 道 路 交 通 安 全 局 （ NHTSA: National Highway Traffic Safety
Administration）の CIREN(Crash Injury Research & Engineering Network)における前面衝突実事故データを統計分析し，体節別傷害発生の予測に有意な因子を明らかにするとともに，胸部傷害
予測式に重みとして付加する年齢および性別のオッズ比を算出した．なお，欧米人と日本人の予測生存率はほぼ同じであること[32]から，質・量ともに十分な CIREN のデータは日本における事故状況を代表することができると考えられる．

4.3.1

実事故データベースの概要

CIREN は，1996 年に設立された医療・工学調査プログラムであり，衝突状況，乗員特性，
傷害程度など詳細な情報を含む 1000 件以上の事故データが一般に公開されている．本研究では，前面衝突事故，日本メーカ製車両を条件に，112 例を抽出した．衝突状況は CDC コードで記述されており，3 桁目が F のものを前面衝突とした．事故発生年は 1996 年～2007 年である．
Table 4.1に上記実事故データベースの事故条件項目および内訳を示す．衝突部位は CDC コードの 4 桁目から，車両破損程度は 7 桁目から判断した．運転乗員は，男性 54 名，女性 58 名，
また若年者（55 歳以下）91 名，高齢者（56 歳以上）21 名であった．乗員傷害は体節別に記録されており，Table 4.2に示すように頭部および胸部は軽症が多く，下肢は重症が多い．Fig. 4.2に年齢および性別毎の傷害事例数の分布を示す．若年齢層および中年齢層の事例が多く，高年齢層は少ない．

- 59 -

第4章

実事故データ分析に基づく自動車乗員傷害予測手法への年齢と性別の考慮

Table 4.1 Predictors and numbers in the CIREN data
Predictor

Number or variation

1

Airbagon:104; off: 8

2Seat belt

on: 81; off: 31

3

Car type

Large(SUV, pickup & wagon): 24;
normal (sedan, hatchback): 88

4

Impact part

left: 57; centre: 35; right: 20

5

Driver’s gender

male: 54; female: 58

6

Driver’s age

young (≦55-year): 91;
old (>55-year): 21

7

Collision angle-50~+30 [degree]

8

Delta V

15 ~ 115 [km/h]

9Extent of Damage

1~6 [degree in CDC coding]

10

Driver’s hight1.42 ~ 1.96 [m]Table 4.2 Numbers of injuries in the CIREN data
AIS
0
1+
2+
3+
4+
5+
6+

Injured parthead thorax lower extremity
72
46
11
13
19
10
17
12
27
6
18
64
3
13
0
1
2
0
0
2
0

- 60 -

第4章

実事故データ分析に基づく自動車乗員傷害予測手法への年齢と性別の考慮

18
16

N

14
12

AIS=<2

10

AIS=>38
6
4
20
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95
Age [year](a) head

14
12
10
AIS=<2

N

8

AIS=>36
4
2
0

20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95
Age [year](b) thorax

1210AIS=<2

N

8

AIS=>36
4
2
0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95
Age [year](c) femur
Fig. 4.2 Distribution of injuries in CIREN data
- 61 -

第4章

実事故データ分析に基づく自動車乗員傷害予測手法への年齢と性別の考慮

体節別傷害の発生に有意な因子

4.3.2

上記の前面衝突実事故データベースに対して，順序ロジスティック回帰分析を行うことにより，前面衝突における体節別 AIS の発生確率の予測式を算出し，傷害発生に有意な因子を明らかにした．式(4.1)に，あるレベル以上の AIS 発生確率 P を事故条件である独立変数 x1～x10 で表したロジスティック回帰モデルを示す．ここで，エアバッグ，シートベルト，車種，衝突部
位，年齢および性別をカテゴリー変数，乗員身長，衝突速度，衝突方向および車両損傷程度を連続変数として分析した．なお，この統計分析では PASW Statistics ver. 17 (SPSS 社)を用いた．

1
1 exp(Z )Z   0  1       6   7 x7      10 x10P j  regression coefficien ts, x j  parameter values
j  0 (intercept) , 1 ( airbag ), 2(seat belt), 3(car type ),(4.1)

4(impact part), 5(driver age), 6(driver gender),7(collisio n angle), 8(delta V), 9(extent of damage),10(driver height)
正面衝突に対する自動車アセスメントでは，頭部と胸部の傷害発生予測には AIS 3+の傷害閾
値が用いられ，下肢の傷害発生予測には AIS 2+の傷害閾値がよく用いられている[19]．したがって，本論文でも頭部と胸部の AIS 3+および下肢の AIS 2+の傷害予測式に着目することにした．
Table 4.3に頭部と胸部の AIS 3+および下肢の AIS 2+の傷害予測式の回帰係数 β，χ2，有意確率 p および疑似 R2 を示す．各予測式の適合度は，頭部が高く，胸部，下肢の順に低くなることがわかった．各回帰係数の有意確率より，各予測式において有意な変数は，頭部がシートベ
ルト着用有無(p<0.002)，胸部が年齢(p<0.002)，下肢が車両損傷程度(p<0.01)であることがわかった．また，胸部傷害において年齢変数は衝突部位変数と相関があった（|p|<0.02）．
シートベルト着用条件以外がほぼ同じである二つの事例における頭部傷害発生状況を比べると，シートベルトを着用していた場合は AIS2+，非着用は AIS3+であった．また，同様にして，19 歳女性と 78 歳女性を比較すると，胸部傷害は加齢に伴い AIS1+から AIS3+へ重症化した．さらに，車両損傷程度が 1 から 6 に増大すると，下肢傷害は無傷から AIS3+へ重症化した．
頭部傷害の発生に対してシートベルト着用の有無は非常に強い有意性を示したために，他の変数の有意性が現れなかったと考えられる．そこで，シートベルト着用の 81 例に対して統計分析を行い，他の変数の有意性を調べた．その結果，頭部傷害予測式の適合度は低下し(p<0.5），
乗員年齢および体重が頭部傷害へ影響することがわかった（p<0.2)．一方，頭部加速度に影響すると考えられるデルタ V の影響は小さかった(p<0.95)．また，シートベルト着用有無を変数から除いた全 112 例を対象とした統計分析においても（適合度 p<0.3)，同様の傾向が見られた．
胸部傷害の発生に対して年齢は非常に強い有意性を示したために，他の変数の有意性が現れなかったと考えられる．そこで，年齢を変数から除外した統計分析を行い他の変数の有意性を- 62 -

第4章

実事故データ分析に基づく自動車乗員傷害予測手法への年齢と性別の考慮調べた．その結果，適合度は低下し（p<0.3)，衝突部位とシートベルト着用有無が胸部傷害に影響を及ぼすことが分かった（p<0.03，0.04)．一方，若年者 91 名を対象とした統計分析（適合度 p<0.5)においては，デルタ V と車種が胸部傷害に影響を与えることが明らかであった（p<0.05，0.06）．
以上から，第 2 章において前面衝突における傷害予測式の課題として挙げられた項目のうち，体重に関連する乗員姿勢の推定，年齢の考慮，および車室変形の考慮は傷害予測精度の向上に重要であることが確認された．

Table 4.3 Regression coefficients of injury prediction equations in the CIREN data analysis
Body region
Regression coefficient
Head (AIS3+) Thorax (AIS3+) Lower limb (AIS2+)000 :Airbag = 1
0.136-0.256
1.311
 :Airbag = 0000 : Seat belt = 1-1.421**0.766-0.251
 : Seat belt = 0000 : Car type = 2
0.055-0.808-0.771
 : Car type = 1000 : Impact part = 3-0.0480.717-1.185
 : Impact part = 2
0.044
1.144
-0.408 : Impact part = 1
0.724-1.443**
1.311
Driver’s age = 0000Driver age = 1-0.635-0.906-0.209
Driver gender = 0000Driver gender = 1
-0.0080.007
0.015
 : Collision angle
-0.002-0.013-0.024
 : Delta V
0.095-0.188-0.442*
 : Extent of damage-0.936-3.133-0.798Driver height-3.424-6.543-4.216
Intercept
χ2
689.5
720.6
312.9
P
<0.00002
<0.04
<0.6
0.169
0.195
0.227
Nagelkerke R2*p<0.01, **p<0.002

4.3.3

年齢・性別の傷害への影響度

第 2 章で構築された前面衝突事故における傷害予測式に年齢および性別を考慮するために，
前面衝突実事故データベースを統計分析し，年齢および性別のオッズ比を算出した．オッズは，ある事象の発生しない確率に対する発生する確率であり，オッズ比は異なる事象のオッズの比である．
オッズ比は式(4.2)に示すようにある二つの母集団のオッズの比として算出される．年齢オッズ比(ORage)は若年者のオッズに対する高齢者のオッズの比とし，性別オッズ比は男性のオッズに対する女性のオッズの比とした．年齢オッズ比を算出するためには，傷害予測式に用いた
6 変数と年齢を用いて統計分析を行った．一方，年齢および性別オッズ比を算出するためには，
上記の変数に加えて性別も変数とした統計分析を行った．
- 63 -

第4章

実事故データ分析に基づく自動車乗員傷害予測手法への年齢と性別の考慮算出した年齢オッズ比および性別オッズ比をTable 4.4に示す． オッズは，高齢者のほうが若年者よりも約 3.8 倍高いことがわかった．年齢および性別を考慮する場合，オッズは高齢者のほうが若年者よりも約 4.1 倍高く，女性のほうが男性よりも約 1.9 倍高いことがわかった．

P /(1 Pold)
ORage  old
Pyng /(1 Pyng)
exp(  0   age  0       7 x 7 )1
exp(  0   age  1       7 x 7 ) exp(  age )(4.2)

Table 4.4 Odds ratios of age and gender
Predictors in analysis Odds ratio of age Odds ratio of gender
the six and Age
3.752
the six, Age and Gender
4.106
1.923

4.4

自動車乗員の年齢・性別を考慮した傷害予測式

前面衝突事故における乗員傷害予測式のうち，胸部傷害予測式に対して，前節で算出した年
齢および性別の胸部傷害への影響度であるオッズ比を重みとして付加し，事故車の乗員の年齢および性別を考慮した新たな胸部傷害予測式を導出した．さらに，この予測式による予測精度の検証を行い，年齢および性別を考慮したことによる予測精度の変化を考察した．

4.4.1

年齢・性別を考慮した傷害予測式の導出

乗員傷害予測式の算出に用いられた交通事故シミュレーションでは，乗員モデルは日本人成人男性の体型を有し，Hybrid III ダミーを用いた JNCAP 試験との比較によって妥当性検証された．従って，この乗員傷害予測式は，男性の若年者を対象としていると考えられる．そこで，
年齢および性別オッズ比を利用することによって，高齢者および女性に対しても対応できる乗員傷害予測式を新たに導出した．
高齢者の乗員傷害予測式 Pold は，式(4.2)の関係を用いて式(4.3)に示すように，若年者の乗員傷害予測式 Pyng と年齢オッズ比 ORage によって表された．また，性別も考慮した乗員傷害予測式においては年齢・性別を変数として加えた統計分析結果のオッズ比を利用し，女性若年者の乗員傷害予測式 Pyng/f は Pyng と性別オッズ比 ORgnd，女性高齢者の乗員傷害予測式 Pold/f は Pyng/fと年齢オッズ比 ORage によって表された．

Pold 

ORage  Pyng

(4.3)

1 Pyng  ORage  Pyng

- 64 -

第4章

4.4.2

実事故データ分析に基づく自動車乗員傷害予測手法への年齢と性別の考慮

実事故データによる傷害予測式の検証

前面衝突事故における傷害予測式の精度検証と同様にして，ITARDA が報告した乗用車相互事故データ[20][21]の 14 例 28 ケースを用いて，年齢・性別を考慮した胸部乗員傷害予測式の予測精度を検証した．若年者は 22 名で，うち男性 14 名，女性 8 名，高齢者は 6 名で，うち男性 2名，女性 4 名であった．各事故について記録された事故条件を Pyng，Pold，Pyng/f，および Pold/fに入力することにより胸部の傷害発生確率を算出し，傷害発生の閾値を 50%として，実事故におけるドライバーの胸部傷害状況と比較した．
Table 4.5に各乗員傷害予測式（胸部 AIS3+）の予測一致率を示す．年齢の考慮によって，高齢者の過小評価が改善されて真陽性は上昇したが，同時に過大評価が生じて真陰性は低下した．
また，性別の考慮によって女性の過大評価が生じて真陰性はさらに低下した．全体の一致率は，真陰性低下により，年齢の考慮によって低下し，性別の考慮によってさらに低下してしまった．
次に，年齢・性別オッズ比の算出のために用いた CIREN 前面衝突実事故データ 112 例を用
いて予測精度を検証した．Table 4.6に各乗員傷害予測式（胸部 AIS3+）の予測一致率を示す．
年齢および性別の考慮による各一致率の変化は，ITARDA の事故データの場合と同様の傾向を示した．

Table 4.5 Agreement rates in validation with the ITARDA data
Miyazaki(4)with agewith age and gender

True Positive [%]
75
100
100

True Negative [%]
45
29
21

Agreement [%]
50
39
32

Table 4.6 Agreement rates in validation with the CIREN data
Miyazaki(4)with agewith age and gender

True Positive [%]
63
77
77

True Negative [%]
35
30
26

Agreement [%]
44
45
42

高齢者および女性について過大評価が生じたケースには，シートベルト非着用にもかかわらず軽症といった特殊性は見られなかった．従って，真陰性の低下の原因は，検証に用いた実事故データではなく，乗員傷害予測式または年齢・性別オッズ比にあると考えられる．
前節において明らかにした胸部傷害発生に影響する因子は，年齢に加えて衝突部位，シート
ベルト着用有無，デルタ V，車種であった．従って，年齢を考慮した乗員傷害予測式の予測精度を向上させるためには，まず傷害データベースを構築するための前面衝突事故シミュレーシ
ョンに，衝突部位，デルタ V，車両の違いをより正確に反映させる必要がある．また，年齢と衝突部位に相関があることから，衝突部位に応じた年齢オッズ比を用いる必要があると考えられる．

- 65 -

第4章

4.5

実事故データ分析に基づく自動車乗員傷害予測手法への年齢と性別の考慮

まとめ

前面衝突実事故データベースの統計分析により，頭部傷害の発生にはシートベルトの着用有
無，胸部傷害の発生には年齢，下肢傷害の発生には車両損傷程度が有意な因子であることがわ
かった．また，第 2 章において前面衝突における傷害予測式の課題として挙げられた項目のうち，乗員姿勢の推定，年齢の考慮，車室変形の考慮の必要性が確認された．
胸部傷害の発生に対する年齢・性別の影響をオッズ比として算出し，これを胸部乗員傷害予測式へ重みとして付加し，年齢・性別を考慮した胸部傷害予測式を新たに導出し，実事故デー
タによってその予測精度を検証した．予測精度の向上には，性別を考慮せずに年齢の考慮のみ
で十分であること，乗員傷害予測式導出のための交通事故シミュレーションに衝突部位や車両の違いを反映させる必要があること，および衝突部位に応じた年齢オッズ比が必要となることがわかった．

- 66 -

第5章

成果のまとめ

第5章 成果のまとめ
5.1

各章のまとめ

本研究は，乗員と車室のマルチボディモデルを用いた衝突事故シミュレーションを行い，傷害データベースを構築し，更にこれを統計分析することにより乗員傷害予測式を構築することを目的として行われた．

第 1 章では，本研究の背景と目的について述べ，前面衝突および側面衝突時の乗員傷害予測
式の導出方法，前面衝突時の乗員傷害予測式の年齢・性別の胸部傷害発生の影響を考慮する手法および本報告書の構成について述べた．

第 2 章では，人体マルチボディモデルを用いて前面衝突シミュレーションモデルを構築し，様々な事故条件下における仮想事故シミュレーションから得られた乗員傷害データベースを統計分析することにより，乗員の頭部，胸部および大腿部の傷害発生確率に関する予測式を構築した．28 ケースの実事故データを用いた頭部，胸部および下肢の乗員傷害予測式の精度検証において，実際の傷害状況と予測結果との一致率は頭部，胸部と下肢についてそれぞれ 85%，
50%と 71%であることがわかり，本傷害予測式構築手法の有効性を示した．
第 3 章では，第二章において有効性の示された傷害予測式の構築手法を用いて，側面衝突事
故を対象とした頭部，胸部および下肢の傷害発生確率の予測式を構築した．また，CIREN の
20 件の実事故データとの比較により，導出した乗員傷害予測式の予測精度を検証し，頭部および胸部の重症度の予測結果がそれぞれ 60%と 70%の精度で適合し，簡便な側面衝突シミュレー
ションモデルに基づいて構築した乗員傷害予測式によって側面衝突事故における重度な傷害発生を予測できる可能性を示した．

第 4 章では，前面衝突実事故データベースを統計分析し，頭部傷害の発生にはシートベルトの着用有無，胸部傷害の発生には年齢，下肢傷害の発生には車両損傷程度が有意な因子である
ことを示した．また，前面衝突における傷害予測式の課題として挙げられた項目のうち，乗員姿勢の推定，年齢の考慮，車室変形を考慮することの必要性を確認した．さらに，胸部傷害の発生に対する年齢・性別の影響をオッズ比として算出し，これを胸部乗員傷害予測式へ重みとして付加し，年齢・性別を考慮した胸部傷害予測式を新たに導出し，実事故データによってその予測精度を検証した．そして，予測精度の向上には性別を考慮せずに年齢の考慮のみで十分であることを示した．

- 67 -

第5章

5.2

成果のまとめ

今後の課題と展望

本研究では，交通事故シミュレーションモデルにより作成した傷害データベースを統計分析することにより乗員傷害予測式を構築したが，さらなる精度向上のためには以下のような課題があげられる．
第 2 章で述べた前面衝突時の乗員傷害予測精度の向上のためには，頭部傷害に関しては車室
モデルの検討および乗員姿勢の推定，胸部傷害に関しては年齢と性別の考慮，下肢傷害に関しては車室変形の考慮が考えられる．また，より多くの実事故データによる精度検証が必要であると考えられる．さらに，斜め衝突やオフセット衝突など多様な事故形態における車両加速度
および車室変形を推定し，多様な事故形態を網羅できるシミュレーションモデルへの精度向上が必要である．
第 3 章で述べた側面衝突時の乗員傷害予測精度の向上のためには，ドアウィンドウのモデル化の検討，および乗員年齢や衝突方向の影響の検討，胸部変形を考慮した乗員モデルの高精度化，車外構造物への直接衝撃も含めた側面衝突の予測，さらなる多車種への展開が必要であると考えられる．
第 4 章で述べた傷害予測式への年齢および性別の考慮に関して，さらなる精度向上には，交通事故シミュレーションそのものの精度向上が必要であると考えられる．つまり，衝突部位や車両の違いを反映させるなど上述の課題と同様である．また，年齢考慮の手法として用いた実事故データベース分析に基づく年齢オッズ比に関して，衝突部位などある条件に応じて年齢オッズ比を算出するという検討も必要である．

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参考文献

参考文献[1] 平成 21 年中の交通事故発生状況，警察庁交通局（2010）[2] 島崎修次ほか：救急救命センターにおける重傷外傷患者への対応の充実に向けた研究，平成 13 年度厚生労働科学特別研究費補助金研究報告書，p. 3-6（2002）[3] 西本哲也：被害者救済と総合安全対策を目指した救急救命ドライブレコーダー構想，自動車技術，Vol. 56，No. 11，p. 76-81（2002）[4] 例えば，Augenstein J., et al.: Development and validation of the Urgency algorithm to predict
compelling injuries, Proc. of the 17th ESV Conference, Paper No. 352, 2001
[5] 平成 19 年度交通安全白書－救急医療体制の整備，内閣府，(2008)[6] 例えば，Malliaris A. C., et al.: Relationships between Crash Casualties and Crash Attributes, SAE
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Engl J Med, No.354,366-78, 2006．
[8] Zhou Q., et al.: Age effects on thoracic injury tolerance, Proc. of the 40th Stapp Car Crash
Conference, Paper No. 962421, p. 137–148, 1996
[9] Choi H., Lee I.: Thorax FE Model for Older Population, 日本機械学会ジョイント・シンポジウ
ム，Vol.3，No.5，p.367-372（2009．
[10] 宮崎祐介，宇治橋貞幸ほか：個体別デジタルモデルによる自動車事故における乗員の脳応
答個体差の解析，日本機械学会論文集 C 編，Vol. 74，No. 741，p. 194-201（2008）[11] 宮崎祐介，宇治橋貞幸：工学シミュレーションを利用した傷害予測，自動車技術会フォー
ラムテキスト：傷害予測が事故死傷者数削減の壁を突破する！～救急救命医療の迅速化～，
No. 20094301，p. 19-23（2009）．
[12] 宮河内まき子・持丸正明，2005 AIST 人体寸法データベース，産業総合研究所 H16PRO 287[13] 製品評価技術基盤機構ホームページ (http://www.tech.nite.go.jp/human/index.html)[14] Driver side airbag, National Crash Analysis Center (NCAC), 2007,
http://www.ncac.gwu.edu/vml/models.html, (accessed 2010-05-17)．
[15] 粟野正浩：自工会の EDR に対する取り組み現状，採用状況および活用課題，自動車技術会フォーラムテキスト：交通事故傷害予測の有効性とその実現に向けて～事故データが真実を語る～，No. 20104308，p.19-27（2010）[16] Actions to reduce the adverse effects of air bags FMVSS No. 208: II. Injury risk curves andprotection reference values, National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), 1997,
http://www.nhtsa.gov/cars/rules/rulings/80g/80g.html, (accessed 2010-05-17)[17] Eppinger R., et al.: Development of improved injury criteria for the assessment of advanced
automotive restraint systems – II, NHTSA, 2000
[18] Kuppa S., et al.: Lower extremity injuries and associated injury criteria, Proc. of the 17th ESV
Conference, Paper No. 457, 2001[19] Sohr S., Heym A: Benefit of adaptive occupant restraint systems with focus on the new US-NCAP
rating requirements, Proc. of the 21st ESV Conference, Paper No. 09-0322, 2009[20] 平成 18 年度交通事故の分析調査に基づく車両安全対策の検討結果報告書，交通事故総合
分析センター(ITARDA)，p.27-152（2007）[21] 平成 19 年度交通事故の分析調査に基づく車両安全対策の検討結果報告書，交通事故総合
分析センター(ITARDA)，p. 25-171（2008）[22] Kimpara H., et al.: Biomechanical properties of the male and female chest subjected to frontal andlateral impacts，Proc. of the 2003 IRCOBI Conference, p. 235-247, 2003
- 69 -

参考文献[23] 宮崎祐介，宇治橋貞幸ほか：前面衝突事故データベース構築と傷害予測の試み，自動車技術会 2010 年春季大会学術講演会前刷り集，No.78-10, p.27-30, 20105444, (2010)[24] Ono K., et al.: Biomechanical response of head/neck/torso and cervical vertebral motion to lateralimpact loading on the shoulders of volunteers, Proceedings of 20st ESV Conference, Paper No.
07-0294, 2007[25] Ford Taurus, National Crash Analysis Center (NCAC), 2007,
http://www.ncac.gwu.edu/vml/models.html, (accessed 2010-07-29)[26] Kent RW., Crandall JR.: Structural stiffness, elastic recovery, and occupant inertial effects on
measured door response in a laterally struck vehicle, International Journal of Crashworthiness, Vol.
5, p. 235-248, 2000
[27] Johannsen H., et al.: Review of the development of the ISO side impact test procedure for child
restraint systems, Proceedings of 20th ESV Conference, Paper No. 07-0241, 2007[28] 水野幸治，嶋村宗正：衝突安全演習問題，自動車技術会自動車工学基礎講座，p. 23-24(2009)[29] Huh H., et al.: Crashworthiness assessment of side impact of an auto-body with 60TRIP steel forside members, International Journal of Automotive Technology, Vol. 4, No. 3, p. 149-156, 2003[30] Actions to reduce the adverse effects of air bags FMVSS No. 208: II. Injury risk curves andprotection reference values, National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), 1997,
http://www.nhtsa.gov/cars/rules/rulings/80g/80g.html, (accessed 2010-07-29)[31] Crash Injury Research and Engineering Network (CIREN) electronic cases, NHTSA,
http://nhtsa-nrdapps.nhtsa.dot.gov/bin/cirenfilter.dll, (accessed 2010-07-29)[32] 富永茂ほか：日本外傷データバンク解析による交通外傷における日本人版予測生存率モデ
ル，自動車技術会学術講演会前刷集，Vol.78，No.10，p.1-6（2010））- 70 -

付録

付録 1
乗員マルチボディモデル体節分割位置

Head plane
Neck plane
Shoulder plane
Thorax plane
Elbow plane

Abdomen plane
Hip plane

Knee plane

Ankle plane

Head plane ：上頚部から後頭顆を通り第 1 頚椎の上前までの平面とそこから下顎の表面を通る斜めの平面
Neck plane ：第 7 頚椎と第 1 胸椎間の椎間関節を通る水平面
Thorax plane：肋骨下端を通る水平面

Abdomen plane：腸骨稜上縁を通る水平面

Shoulder plane：肩峰点と前腋窩点・後腋窩点を通る平面

Elbow plane：上腕骨内側上顆と上腕骨外側上顆を通る平面
Hip plane：腸棘点と転子点の中点の高さで体の側面に位置する点と股の中心を通る平面

Knee plane ：大腿骨内側上顆と大腿骨外側上顆を通る平面
Ankle plane ：外果と内果を通る平面- 71 -

付録

付録 2
CDC コード

1
①

2
②

F
③

Y
④

E
⑤

W
⑥

1
⑦

①②衝突方向③車両外面破損部位④車両水平面における外面破損部位⑤車両垂直面における外面破損部位
⑥破損状況
⑦破損程度

①②

③

④

⑤

⑦

- 72 -