使用LS-DYNA/CarMaker/Model Center联合仿真方法进行ADAS事件前后的汽车乘员保护

高级驾驶辅助系统与汽车乘员保护的联合仿真技术


背景

随着智能化交通系统的发展，高级驾驶辅助系统（ADAS）在汽车安全中扮演着愈发关键的角色。ADAS通过整合车载传感器，实时收集并分析环境数据，以辅助驾驶员识别潜在的危险并采取必要措施。本文旨在深入探讨ADAS在提升汽车乘员安全性方面的应用，重点介绍如何通过ModelCenter Integrate软件整合LSDYNA进行联合仿真，评估和优化ADAS场景下的乘员保护效果。

LSDYNA与驾驶情境评估




在驾驶模拟器中，如IPG CarMaker，可以构建详细的驾驶情境，模拟夜间、雨中等多种驾驶条件，以评估驾驶员反应及ADAS性能。这种虚拟环境允许设置仿真条件，如车辆速度、光线亮度等，通过监控驾驶员的运动来模拟驾驶员的决策过程。

联合仿真过程

1. 场景构建与仿真流程自动化：利用ModelCenter Integrate软件，实现从路径规划、速度控制到事故模拟的自动化流程。首先在CarMaker中设定初始车辆状态和仿真条件，获取相关输出数据，如加速度、速度等。

2. 数据传递与仿真连接：通过HSI桥接或FMI接口，将CarMaker提供的数据轻松输入LSDYNA环境。在此阶段，参数化建模和数据处理对于场景的空间变量和时间变量匹配至关重要。

动力学分析与伤害评估

在LSDYNA中，重点关注主动安全带的启动时机和力度，对乘员加速度进行模拟和控制，以评估不同场景下乘员的安全和舒适性。通过实时更新乘员的行为模型和运动学参数，可评估ADAS系统的实时响应效能。

刚体与柔体转换优化

针对不同仿真阶段的需要，实施车辆模型的刚体化与柔体化转换，能够有效降低高级仿真计算成本，同时确保在关键事故前后的高精度模拟。合理的时间步长匹配是优化模拟效率的关键。

自动化工作流

开发Python脚本或MATLAB函数，集成至ModelCenter Integrate平台，实现了从场景加载、传感器数据处理及安全带状态控制的全流程自动化。这样不仅提升了研究效率，还确保了仿真准确性。

结果分析与输出

通过生成的图形和图表，分析事故发生的瞬态特性，评估ADAS对乘员安全的影响。此外，ModelCenter Integrate支持将重要病例突出显示，便于后续研究和优化迭代。