進化的多目的最適化による自動車乗員保護システム設計

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  • シンカテキ タモクテキ サイテキ カ ニ ヨル ジドウシャ ジョウイン ホゴ システム セッケイ
  • Vehicle Occupant Protection System Design by Using Evolutionary Multi-objective Optimization

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抄録

自動車衝突時の乗員挙動は非線形的かつ複合的である．また，乗員の運動エネルギーは主に頭部とエアバッグ，胸部とシートベルトの接触によって消費され，頭部と胸部の安全性はトレードオフの関係にある．そのため，大域探索能力に優れ，多点探索によって得られるパレート解からトレードオフ情報を把握できる，進化的多目的最適化手法が乗員保護システム設計に対して有効である．本研究ではパラメトリックな前面衝突時の乗員挙動解析モデルをマルチボディ解析手法を用いて構築し，頭部，胸部の傷害指標を目的関数とする進化的多目的最適化を行った．進化的多目的最適化によって効率的に設計空間を探索し，その結果，得られたパレート解からトレードオフ情報や設計変数との相関関係を分析することで，設計変数の安全性能に対する定性的な傾向を把握し，自動車乗員保護システム設計に有用な設計情報を得ることができた．

Evolutionary multi-objective optimization has been performed for vehicle occupant protection system design. A behavior of an occupant at a car crash is nonlinear and complex. In addition, there is a trade-off between the safety of occupant's head and chest, since the kinetic energy operating against occupant is mainly consumed due to head-airbag and chest-seat belt. Therefore, the evolutionary multi-objective optimization (EMO) is beneficial for the vehicle occupant protection system design because the EMO excels in global search ability and provides trade-off information obtained from Pareto solutions. In this paper, a parametric model of a behavior of an occupant at a vehicle frontal crash was constructed by using multi-body dynamics simulation. The evaluation cost for injury was reduced by performing efficient exploration with EMO. Consequently, the results revealed that qualitative trend was understood by analyzing the trade-off information and the correlation among the objective functions and the design variables.

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