Prospektive Approximation der Unfallschwere für Integrale Fahrzeugsicherheitssysteme
Creators: name: Schneider, Kilian
Publisher: name: Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt
Year: 2023
Subjects: subject: Fahrzeugführung
subject: Fahrtechnik
subject: Integrale Fahrzeugsicherheitssysteme
subject: Mass-spring-damper models
subject: 629.2028

description: Zukünftige Fahrzeugsicherheitssysteme ermöglichen es, die Zahl der Toten im Straßenverkehr weiter zu reduzieren. Dazu analysieren die Fahrzeuge ihr Umfeld und prädizieren nicht vermeidbare Unfälle, um Airbags bereits wenige Millisekunden vor der Kollision auszulösen. Zu diesem Zweck benötigen die Fahrzeuge robuste Schätzverfahren der zu erwartenden Unfallschwere, da andernfalls Fehlauslösungen auftreten. Neben künstlicher Intelligenz stehen dafür physikalische Verfahren wie Masse-Feder-Dämpfer-Modelle zur Verfügung. Ziel dieser Arbeit ist es zu eruieren, inwiefern eine universelle Approximation der Unfallschwere und eine Airbagentscheidung mit diesen Modellen möglich ist, wo deren Schwachstellen liegen und ob Auslösezeitpunkte ableitbar sind. Zur Untersuchung dieser Punkte wurden Masse-Feder-Dämpfer-Modelle aufgesetzt, die das kinematische Fahrzeugverhalten während des Unfalls nachbildeten. Hierfür wurden die Modellparameter Steifigkeit, Masse und Dämpfung abhängig vom Einschlagort am Fahrzeug, der Überdeckung und dem Winkel zwischen den Unfallbeteiligen sowie deren Geschwindigkeiten, definiert. Auf diese Weise ließen sich die Differentialgleichungen des Modells frei parametrieren, wodurch Verzögerung, Geschwindigkeitsabbau und Deformation für frontale und seitliche Unfälle berechnet werden konnten. Anschließend entschieden aus den Verläufen ableitbare Unfallschwereparameter über eine Airbag-Auslösung. Des Weiteren war aus dem Fahrzeugverhalten sowie der Insassenbewegung zu Beginn der Kollision der optimale Zündzeitpunkt ableitbar. Dabei wurde die maximale Dauer der Freiflugphase bestimmt und mittels der Aufblasdauer des Airbags auf den Zündzeitpunkt zurückgerechnet. Zur Verifikation der neuen Methodiken dienten FEM-Simulationen, die frontale und seitliche Szenarien mit großen und kleinen Überdeckungen sowie Winkeln bei sowohl hohen als auch niedrigen Kollisionsgeschwindigkeiten abdeckten. Der Vergleich der Masse-Feder-Dämpfer-Modelle mit diesen offenbarte sehr gute Annäherungen vor allem bei den beschleunigungsbasierten Unfallschwereschätzungen in Frontszenarien, ergänzt durch ausgezeichnete Deformationsapproximationen bei seitlichen Einschlägen. Infolgedessen wurde nahezu jede Airbagentscheidung richtig getroffen. Selbiges galt für die Auslösezeitpunkte, bei denen nur Abweichungen von wenigen Millisekunden auftraten. Festzuhalten war jedoch, dass bei steigenden Winkeln und Überdeckungen durch Abgleiteffekte zwischen den Fahrzeugen die Genauigkeit der Schwereschätzung sank. Infolgedessen variierten die geschätzten Auslösezeitpunkte stärker. Die Forschungen zeigten, dass die gestellten Fragen positiv beantwortet werden konnten. Universell parametrierbare Masse-Feder-Dämpfer-Modelle erlauben eine Schätzung der Unfallschwere in unterschiedlichen Situationen sowie eine Approximation möglicher Zündzeitpunkte des Airbags. Somit bieten diese eine robuste Option zur Approximation der Unfallschwere kommender Pre-Crash-Systeme.
description: Future vehicle safety systems will further reduce the number of road fatalities. To achieve this goal, the vehicles analyze their environment and predict unavoidable accidents in order to trigger airbags just a few milliseconds before the collision occurs. This requires robust estimation methods of the expected crash severity, as otherwise false triggers will take place. In addition to artificial intelligence, physical methods, in particular mass-spring-damper models, are suitable for this task. The objective of the dissertation is to investigate whether a universal approximation of the crash severity and an airbag decision is achievable using these models, where their weak points are and if deployment times can be derived. To examine these points, mass-spring-damper models were set up to simulate the kinematic vehicle behavior during the crash. The model parameters stiffness, mass and damping were defined depending on the impact location on the vehicle, the overlap and the angle between the crash participants as well as their respective velocities. In this way, the differential equation of the model could be freely parameterized, allowing deceleration, velocity decay and deformation to be calculated for frontal and lateral accidents. Subsequently, crash severity parameters derived from the curves determine whether or not an airbag is deployed. Furthermore, the optimum time of activation may be calculated from the vehicle behavior and the occupant movement at the beginning of the collision. The maximum duration of the free-flight phase war determined and calculated back to the activation time based on the inflation time of the airbag. FEM simulations covering frontal and lateral scenarios with large and small overlaps as well as angles at both high and low collision velocities were used to verify the new methodologies. However, by comparing the mass-spring-damper model with them, very good approximations were revealed, especially for the acceleration-based crash severity parameters in frontal scenarios, complemented by excellent deformation approximations in lateral impacts. As a result, almost every airbag decision was made correctly. The same applied to the deployment times, where deviations of only a few milliseconds appeared. Nevertheless, it should also be noted that the accuracy of the severity estimate decreased with rising angles and overlaps due to sliding effects between the vehicles. As a result, the estimated deployment times varied more. The research has shown that the questions can be positively answered. Universally configurable mass-spring-damper models allow to estimate the crash severity in different situations as well as to approximate possible deployment times of the airbag. Thus, they offer a robust option for the approximation of the crash severity for future pre-crash systems.