关于人体生物力学建模与仿真的座椅舒适性设计方案详解

描述

基于生物力学的座椅舒适性

乘坐舒适性是评价汽车性能的主要指标,座椅舒适性是驾乘体验感的主要影响因素术。汽车诞生至今,经过多年的发展,目前汽车座椅设计开发流程、方法、标准已经相对完善,但在座椅设计中仍然存在一些问题:人体数据缺乏,因此缺乏直接应用于座椅舒适性设计的数据, 缺乏舒适性驱动下面向中国人体生理结构的座椅正向设计技术,缺乏一体化的座椅舒适性设计分析优化解决方案,不能保证高效、科学地设计座椅舒适性。 

为了达到车辆最大的舒适性,有两种舒适性的定义:静态舒适性和动态舒适性。静态舒适性包括短期舒适性(坐姿舒适性)和长期舒适性(人 - 椅界面舒适性)

人体生物力学建模与仿真

已有的人体模型在使用过程中存在一些问题:功能不完善、使用不方便、无自主性,更不方便与设计参数联系起来。而大规模仿真、导入导出以及生物力学计算及设计优化都需要建立适合中国人体尺寸、数据库。因此进行数字人体建模与仿真及其重要。

其研究内容包括人群建模及样本生成、人体尺度预测、人体运动学建模、人体生物力学建模以及姿势模型。

首先要进行人群建模 - 用以表达目标人群,并且根据目标人群生成样本。

神经网络

其次根据人体尺度进行统计与预测。人群人体尺寸分布特点:正态性、相关性、分散性(离散性)人体尺度预测:多元线性回归、分层回归;基于体型分类的分层回归;神经网络;径向基函数插值;各种分类器。

神经网络

然后根据目标人群的人体尺度参数和设计参数进行人体运动生物力学建模,目标人群人体尺度参数包括身高、坐高、BMI,设计参数包括乘坐空间布置参数(驾驶室布、后排空间),座椅设计参数(座垫角、靠背角、腰部支撑量)和座椅材料参数(海绵发泡材料、蒙皮材料)。

参数驱动的人体有限元生物力学建模:存在的问题有建模工作量大、放缩不方便、不准确、建模自动化程度差。

利用几何缩放技术进行改进:

• 均匀缩放 

• 人体尺寸导向的缩放

神经网络

• 非均匀缩放 – 神经网络 -RBF 神经网络 – 网格缩放法 – RBF 插值

神经网络

基于生物力学的座椅舒适性设计

研究方法有试验统计、姿势预测(反向运动学)、姿势评价。

存在的问题包括以下三个方面

试验统计:范围过大或不合适、对影响因素研究不彻底 

姿势预测:①反向运动法,不够真实;②试验统计法,预测效果不佳、平均姿势 

姿势评价:①首选角度法,过于主观;②生物力学法,模型不完善,不清楚机理

(1)坐姿舒适性仿真及评价

• 前提假设 – 舒适姿势下人体生物力学负荷的分布 

神经网络

• 假设的验证 

• 初步的规律及应用

神经网络

• 目前研究

– 舒适姿势下人体生物力学负荷的分布 

– 识别对舒适性敏感的人体生物力学负荷 

• 肌肉力 / 肌肉活劢度 / 关节力 / 关节扭矩 

– 舒适姿势的分布建模 

• 数据源:中国汽车技术中心、自己测量

• 数据处理及建模:相关分析、方差分析、多变量回归:

(姿势基本统计分析;姿势变量的相关分析;姿势变量的降维;姿势的分布检验;多维姿势分布特征参数计算;姿势变量随设计变量;人体尺寸的变化规律)

(3)坐姿舒适性仿真及评价

• 舒适姿势的分布建模 – 舒适姿势的分布

神经网络

• 舒适姿势的分布建模 – 坐姿模型

•RAMSIS 驾驶姿势模型 •密西根大学驾驶姿势模型 •中国最新姿势模型 •吉林大学驾驶姿势模型 •客车乘员姿势模型 •其它姿势模型

(1)- 椅界面生物力学仿真及评价

参数化人体生物力学建模 - 座椅有限元建模

神经网络

- 模型装配 - 生物力学仿真

神经网络

(2)人 - 椅界面生物力学仿真及评价

人 - 椅界面舒适性评价 

评价因子:人体负荷——压强、摩擦力、组织应力 

分区特征参数:峰值压强、负荷比例、平均压强等

优化设计

设计变量 

– 座椅型面(形状及材料,包括发泡及面料) 

– 座椅设计参数(座椅高度、座垫角、腰部支撑量等) 

– 乘坐环境参数(座椅位置、操纵件位置等) 

优化目标 – 人体负荷分布最合理

基于客观压力分布的座椅评价

实物实测方法:标准加载装置、规范的加载步骤、科学的体压分布评价。

仿真方法:标准加载装置有限元建模、科学、准确的边界条件设置、Abaqus 显式有限元分析计算、科学的体压分布评价

部分案例

驾驶员体压特性客观量化评价

神经网络

人体生理参数测量

• 体压分布 • 体表肌电 • 心电 • 脑电

乘用车乘坐舒适性研究

神经网络

编辑:hfy

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