Die Herausforderung in der Entwicklung der Passiven Fahrzeugsicherheit besteht darin, die Insassen bei einem Unfall durch eine geeignete Auslegung der Fahrzeugstruktur- und Rückhaltesystemeigenschaften bestmöglich zu schützen. Im Entwicklungsprozess wird die Wirksamkeit der Sicherheitssysteme mithilfe von instrumentierten Dummys in Crashversuchen oder -simulationen evaluiert. Insbesondere in frühen Phasen der Produktentwicklung stehen allerdings noch keine physischen Prototypen oder belastbare Simulationsmodelle der Rückhaltesystem- und Interieurkomponenten zur Verfügung. Aus diesem Grund erfolgt die initiale Auslegung auf Basis einfacher Ersatzmodelle sowie der individuellen Erfahrung der verantwortlichen Ingenieure. Stellt sich im weiteren Verlauf der Entwicklung heraus, dass mit den initial definierten Eigenschaften nicht alle Sicherheitsanforderungen erfüllt werden können, sind zeit- und ressourcenintensive Anpassungen erforderlich. In der vorliegenden Arbeit wird das „Real Occupant Load Criterion for Prediction“ (ROLCp) zur Prognose von Dummybelastungen in Frontalcrashversuchen eingeführt. Zur Bewertung der Performance des entwickelten Modells wird eine Datenbasis mit insgesamt 1.207 Crashversuchen erstellt. Neben einer hohen Korrelation des ROLCp zur maximalen Brustbeschleunigung, wird im weiteren Verlauf ebenfalls die sachlogische Berücksichtigung kausaler Zusammenhänge aufgezeigt. Abschließend erfolgt eine ausführliche Diskussion der möglichen Einsatzpotentiale, der Grenzen und Unsicherheiten des Modells sowie eine Abgrenzung zu bestehenden Pulsbewertungskriterien. Durch die Berücksichtigung relevanter Fahrzeugstruktur- und Rückhaltesystemeigenschaften ermöglicht das ROLCp-Modell eine präzise und unmittelbare Quantifizierung der zu erwartenden Insassenbelastungen, noch bevor Simulationsmodelle zur Verfügung stehen. Dadurch erschließt das Modell ein großes Potential, die bislang erfahrungsbasierte Auslegung der Sicherheitssysteme zu unterstützen sowie vorhandene epistemische Unsicherheiten im Entwicklungsprozess zu reduzieren.
Modell zur Prognose von Dummybelastungen für eine effiziente Auslegung der Passiven Sicherheit von Fahrzeugen
2024
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German
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