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Simulation von Misuse-Lastfällen zur Bewertung der Crash-Sensorik und Entwicklung einer Metrik zur objektiven Signalkorrelation

Murmann, Robert :
Simulation von Misuse-Lastfällen zur Bewertung der Crash-Sensorik und Entwicklung einer Metrik zur objektiven Signalkorrelation.
Technische Universität, Darmstadt
[Ph.D. Thesis], (2015)

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Item Type: Ph.D. Thesis
Title: Simulation von Misuse-Lastfällen zur Bewertung der Crash-Sensorik und Entwicklung einer Metrik zur objektiven Signalkorrelation
Language: German
Abstract:

Ein wesentlicher Aspekt in der Fahrzeugentwicklung ist das Realisieren einer hohen passiven Sicherheit, d. h. einer Minderung der Unfallfolgen. Die Rückhaltesysteme sind hierfür eine Maßnahme zum Schutz der Insassen. Wesentliche Komponenten des Rückhaltesystems sind die Airbags und Gurtstraffer. Die Entscheidung zur Auslösung und der geeignete Zeitpunkt richten sich nach der Kollisionsschwere und -richtung. Zur Detektion der Kollisionen werden Beschleunigungssensoren an verschiedenen Positionen der Karosserie eingesetzt. Die von diesen Sensoren gemessenen Signale werden von einem Algorithmus verarbeitet, der auf Basis der Signale die Ereignisse klassifiziert. Im Steuergerät fällt somit die Entscheidung über die Auslösung der Rückhaltesysteme. Während der Entwicklung eines Fahrzeugs gilt es den Algorithmus entsprechend zu kalibrieren. Die Kalibrierung erfolgt anhand einer Vielzahl unterschiedlicher Signale aus verschiedenen getesteten und simulierten Lastfällen sowie Crash-Szenarien. Zur Überprüfung der Kalibrierung werden zusätzlich verschiedene sog. Misuse-Versuche durchgeführt. Anhand dieser wird überprüft, dass eine Auslösung nur erfolgt, wenn die Insassen die Schutzwirkung der Rückhaltesysteme tatsächlich benötigen. Bislang wurden numerische Simulationsmethoden zur Abbildung solcher Misuse-Versuche nur vereinzelt eingesetzt. In dieser Arbeit werden Methoden aufgezeigt, wie mittels Finite-Elemente(FE)-Simulation solche Signale in Misuse-Lastfällen generiert werden können. Dazu werden aus den drei Misuse-Kategorien (Laborversuche, Schlittenversuche, Fahrversuche) repräsentative Lastfälle untersucht. Als Ausgangspunkt dient ein FE-Modell mit dem die Crash-Berechnung im Solver LS-DYNA (explizit) durchgeführt wird. Zunächst wird dargestellt, welche Modifikationen grundsätzlich an diesem Modell vorgenommen werden müssen, um es zur Simulation der Sensorsignale (Sensing-Simulation) in Misuse-Lastfällen einsetzen zu können. Im Wesentlichen sind dies geometrische Korrekturen, das Untersuchen der Art der Aufbringung von Vorspannungen in Schraubverbindungen und die geeignete mathematische Formulierung von Kontakten zwischen Bauteilen. Anhand dieser Modifikationen erhöht sich die Modellqualität. Dies ermöglicht es, Signale mit geringem Rauschanteil zu generieren und diese somit für die Kalibrierung einsetzen zu können. Ferner wird untersucht, wie durch die Berücksichtigung der Versuchsaufbauten und durch einen höheren Detaillierungsgrad des Fahrzeugmodells Signale erzeugt werden können, die gut mit den vorliegenden Signalen aus Versuchen korrelieren. Als Repräsentanten der Labor-Lastfälle werden Türzuschlag, das Zuschlagen der Motorhaube und Pendelschläge auf die Karosserie untersucht. Insbesondere in den Pendelschlag-Lastfällen erweist sich die Modellierung von bislang nicht berücksichtigten Schaumeinlegern als entscheidend um Signale zu simulieren, die mit gemessenen Signalen korrelieren und sich somit für die Kalibrierung des Steuergerätes eignen. In der Kategorie der Schlittenversuche wird das seitliche Bordsteinanrutschen betrachtet. Dabei stellt sich die Modellierung des Fahrwerks als wesentlich für eine gute Signalkorrelation dar. Die Vorspannung in der Radaufhängung gilt es zu berücksichtigen. Ebenso ist es nötig, die Elastomerlager detailliert abzubilden, sowohl geometrisch als auch hinsichtlich ihrer aterialcharakteristik. In der Kategorie der Fahrversuche wird die Schlaglochdurchfahrt untersucht. Dazu wird ein für die Sensing-Simulation neuer Ansatz erprobt. Es werden vorhandene Modelle zur Simulation von Schlaglochdurchfahrten in der Mehrkörpersimulation (MKS) verwendet und überprüft, ob sich diese zur Koppelung mit den FE-Modellen zur Sensing-Simulation eignen. Dazu werden in der MKS die Lasten für die Krafteinleitung in die Karosserie erzeugt und an den Verbindungspunkten zwischen Karosserie und Fahrwerk in das FE-Modell eingeleitet. Es zeigt sich, dass auf diese Weise Signale simuliert werden können, die im Rahmen der Versuchsstreuung gut mit den gemessenen Signalen korrelieren. Die Kopplung zwischen MKS und FEM erweist sich damit als ein für die Sensing-Simulation nutzbarer Ansatz. Die Verwendung von Simulationsmethoden verlangt, dass ein Nachweis über die erreichbare Ergebnisgüte geführt wird. Ein solcher Nachweis ist wichtig, um die nötige Akzeptanz für die Simulationsmethoden und das nötige Vertrauen in die Prädiktivität der Ergebnisse sicherzustellen. Um dies zu erreichen, empfiehlt es sich einem Verifizierungs- und Validierungsprozess (V&V-Prozess) zu folgen. Ein wesentlicher Aspekt in einem V&V-Prozess ist der Vergleich zwischen Simulations- und Versuchsergebnissen und die Bewertung, wie gut diese übereinstimmen. Diese Bewertung führt zur Entscheidung, ob ein Modell als validiert bezeichnet wird. Aufgrund der Relevanz dieser Entscheidung sollte sie so objektiv wie möglich getroffen werden. Mit der Verwendung von Metriken zur Korrelation der Ergebniskurven lässt sich dies umsetzen. In dieser Arbeit werden verschiedene Metriken aus der Literatur betrachtet und allgemeine Anforderungen und solche, die sich aus dem Kontext der Sensing-Simulation von Misuse-Lastfällen ergeben, an die Metriken formuliert. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, wird die Metrik CoSi (Correlation of Signals) entwickelt und mit Metriken aus der Literatur verglichen. CoSi ermöglicht anhand von Ergebnisfaktoren die objektive Bewertung des Übereinstimmungsgrades von Kurven und erlaubt eine einfache und eindeutige Interpretation dieser Faktoren. Als Grundlage der Bewertung dient ein Korridor um eine Kurve, der nicht nur Abweichungen in Abszissen-Richtung, sondern auch auf der Ordinate berücksichtigt. Im Bewertungsprozess werden Unsicherheiten und Streuungen in beiden Kurven berücksichtigt. Zudem ist CoSi in der Lage, Kurven automatisiert aufeinander zu legen und bestimmt so den nötigen Zeit-Shift zwischen den Signalen, um die beste Übereinstimmung zu erreichen. Anhand von CoSi werden die Korrelationen in dieser Arbeit zur Entwicklung der Modelle für die Sensing-Simulation durchgeführt.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage
One essential aspect of the vehicle development is to ensure high passive safety, i.e. the reduction of the accidents’ consequences. One part of the passive safety concept is the restraint system, which couples the occupants to the structure of the vehicle, hence decelerates them in the event of a crash and, furthermore, helps to avoid that they impact on any interior parts. Main components of the restraint system are airbags and belt-pretensioner. Deploying these components provides the protection for the occupants. The actual decision and time wether and when to deploy depends on the crash severity and direction. Acceleration sensors in various positions of the vehicle’s body are used to detect the crash. The signals which are measured by these sensors are processed by an algorithm, which classifies the events. Based on the classification the control unit decides whether a deployment of the restraint system is required. The algorithm needs to be calibrated accordingly during the vehicle development, ideally by using a high number of signals from various events. Furthermore, misuse tests (also commonly referred to as immunity tests) are conducted to ensure the robustness of this calibration against unwanted deployment. So far, CAE has not been widely used to support in these misuse tests. In this thesis measures are shown of how to simulate sensor signals in misuse load cases. Out of the three existing test categories, lab tests, sled tests and road tests, representative load cases are selected for simulation. Starting point is a finite element (FE) model used for crash simulation in the FE-solver LS-DYNA. Firstly, it will be shown which modification are basically required to make the model sufficient for sensing simulation in general and to use it in misuse load cases in particular. Basically, this is achieved by means of geometric corrections, checking the way initial stresses are applied to the model and how contacts between components are numerically modeled. Using these modifications, the model quality increases and allows to generate sensing signals with considerable less noise, which makes them feasible to use for the purpose of calibration. To achieve signals which correlate well with test data, it requires the correct consideration of the test set-up in the simulation model and an increased level of detail in the model. Door slams, hood slams and pendulum impacts are researched as representatives of this lab tests category. Especially in simulating the pendulum impacts, the modeling of so far unconsidered foam inlays proves itself to be essential for a proper signal correlation. This makes the signals eventually feasible to be used for calibration of the control unit. Out of the second category the lateral curb impact will be considered. The modeling of the chassis is important there for a good signal correlation. The modeling of the pre-stressed suspension and the bushings, regarding their material properties, are key aspects for good simulation results. Pothole driving is representing the road tests as third category of misuse tests. A new approach for sensing simulation is considered. Available models to simulate pothole driving in multi body simulations (MBS) are used and checked whether they can be coupled with FE models and used for the purpose of sensing simulation. In MBS loads are generated and used as force input into the FE simulation and applied to the body at the coupling points of suspension and chassis. It has been shown that by this approach signals can be simulated which match the test results under consideration of the normal test deviations. Hence, the coupling of MBS and FEM proves to be a feasible approach for sensing simulation. The use of simulation methods always requires the confirmation of the result quality, as well as the prove that simulation and test deliver comparable results. Such a confirmation is crucial for the acceptance of the simulation methods and to generate the required trust in the predictive capabilities of the results. Only if these are achieved, CAE can be used beneficially as essential part in the vehicle development process and provide valuable results. Hence, the use of a verification and validation process (V&V) is recommended. One essential aspect within this V&V is the comparison of simulation and test result and to decide whether they represent each other sufficiently. This leads to the decision whether a model is called validated. Since this decision is important for the intended use of the simulation, it is supposed to be as objective as possible. This can be achieved by using a metric. In this thesis various metrics from literature are reviewed and special requirements formulated as result of the intended field of application in the context of sensing simulation and misuse testing. The newly developed metric CoSi (Correlation of Signals) is presented and compared to metrics from literature. CoSi allows an objective assessment of the level of agreement between two curves using certain result factors. They are designed so that their meaning can be understood and interpreted easily and independently. The assessment is based on a corridor around one curve. This corridor considers deviation not only in direction of abscissa but in direction of the ordinate as well. Furthermore the deviations and variances which can be expected in the results are considered in both of the curves. CoSi is able to adjust and shift the curves automatically to achieve the best match between the curves. CoSi has been used during all the correlation work in the development of the new simulation measures for sensing immunity simulation.English
Place of Publication: Darmstadt
Classification DDC: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften
Divisions: 16 Department of Mechanical Engineering
16 Department of Mechanical Engineering > Institute of Numerical Methods in Mechanical Engineering (FNB)
Date Deposited: 30 Nov 2015 13:37
Last Modified: 30 Nov 2015 13:37
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-51448
Referees: Schäfer, Prof. Dr. Michael and Harzheim, Prof. Dr. Lothar and Dominico, Prof. Dr. Stefan and Schürmann, Prof. Dr. Helmut
Refereed: 7 October 2015
URI: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/5144
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