Avanzando en la seguridad vehicular con modelos del cuerpo humano
Los modelos digitales mejoran los diseños de seguridad en los autos, centrándose en las interacciones humanas durante los accidentes.
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Tabla de contenidos
La industria automotriz está cambiando rápido con innovaciones como los coches autónomos, los vehículos eléctricos y nuevas formas de moverse. Estos cambios significan que hay más maneras diferentes en las que la gente puede sentarse en los coches y nuevos diseños para los interiores de los vehículos. A medida que los coches se vuelven más inteligentes, mantener a los pasajeros seguros es más importante que nunca. Ahí es donde entran los modelos digitales del cuerpo humano (HBMs). Estos modelos ayudan a los diseñadores a entender cómo interactúan los humanos con los vehículos durante los accidentes y cómo hacer los coches más seguros.
La necesidad de un diseño centrado en el ser humano
Los coches no se construyen solo para las máquinas, sino para la gente dentro de ellos. Al diseñar vehículos seguros, el enfoque tiene que estar en el cuerpo humano. Las personas varían en tamaño, forma y fuerza, lo que hace importante considerar estos factores al diseñar Sistemas de Seguridad. Las características de seguridad como los cinturones de seguridad y los airbags tienen que ser efectivos para todos, no solo para la persona promedio.
Modelos digitales del cuerpo humano
Los HBMs digitales son representaciones generadas por computadora del cuerpo humano que ayudan a estudiar cómo se comporta la gente en los vehículos durante los accidentes. Estos modelos pueden simular cómo se movería una persona y dónde podría lastimarse en un choque. Cada vez se utilizan más en el diseño de coches para hacerlos más seguros.
Tipos de modelos del cuerpo humano
Hay diferentes tipos de HBMs, cada uno con un propósito específico. Algunos modelos se enfocan en la comodidad y la Ergonomía, ayudando a las compañías a diseñar asientos más cómodos. Otros son más detallados y pueden predecir lesiones durante los accidentes. Por ejemplo, algunos modelos usan estructuras rígidas para representar el cuerpo humano, mientras que otros utilizan técnicas avanzadas para capturar el movimiento y la flexibilidad de los músculos y articulaciones reales.
La evolución de las características de seguridad
Los vehículos de hoy son mucho más seguros que los de antes. Por ejemplo, cuando Mary Ward murió en un choque en 1869, no había sistemas de seguridad. Ahora, los coches tienen características como airbags y zonas de deformación que ayudan a proteger a los pasajeros. El diseño de los vehículos modernos refleja un fuerte enfoque en la seguridad. Por ejemplo, los marcos de los coches están diseñados para absorber el impacto, y los asientos están construidos para mantener a los pasajeros seguros durante un accidente.
El rol de las pruebas de choque
Tradicionalmente, las pruebas de choque usaban muñecos para ver cómo responderían las personas durante un accidente. Estos muñecos están diseñados para imitar las formas y tamaños del cuerpo humano. Sin embargo, las pruebas de choque reales pueden ser costosas y tienen limitaciones en lo que pueden mostrar. Los HBMs digitales permiten simulaciones que proporcionan datos más ricos sin necesidad de tener un coche físico a mano.
Beneficios de la Simulación sobre las pruebas físicas
Usar HBMs digitales para simulaciones significa que los diseñadores pueden predecir cómo podría lastimarse un pasajero sin necesitar chocar coches reales. También pueden evaluar diferentes escenarios de choque y ajustar las características de seguridad en consecuencia. Este enfoque ofrece una mejor comprensión de los mecanismos de lesión, lo que ayuda a crear mejores sistemas de seguridad.
Aplicaciones clave de los HBMs
El uso de HBMs en la seguridad vehicular incluye varias aplicaciones clave. Estos modelos se utilizan para simular choques, estudiar el movimiento durante diversas condiciones de conducción y entender cómo diferentes factores contribuyen a las lesiones durante las colisiones. Aquí hay tres aplicaciones específicas:
Seguridad en motocicletas: Los HBMs pueden usarse para analizar cómo se ven afectados los motociclistas durante choques. Pueden predecir lesiones y ayudar a desarrollar mejor equipo de protección.
Comportamiento previo al choque: Simulando cómo reaccionan los pasajeros justo antes de un choque, los diseñadores pueden mejorar los sistemas de seguridad que se activan para proteger a los pasajeros.
Escenarios de choque realistas: Los HBMs permiten simular choques complejos, incluyendo cómo podrían reaccionar los músculos de una persona durante un accidente.
La importancia del realismo en los HBMs
Una de las principales ventajas de usar HBMs es su capacidad para imitar de cerca la forma humana. Cuanto más realista sea un modelo, más precisas serán las predicciones de lesiones. Esto incluye representaciones detalladas de músculos, articulaciones y tejidos, que son cruciales para entender cómo responde el cuerpo a un impacto.
Métodos matemáticos detrás de los HBMs
Los HBMs dependen de una variedad de técnicas matemáticas para simular con precisión el movimiento humano. Estos métodos pueden calcular cómo diferentes fuerzas afectan al cuerpo en diversos escenarios, ofreciendo una imagen clara de las posibles lesiones y cómo diferentes características pueden mitigar los riesgos.
Modelos de cuerpo rígido vs. modelos de elementos finitos
En los HBMs, generalmente hay dos categorías: modelos de cuerpo rígido y modelos de elementos finitos (FEs). Los modelos de cuerpo rígido tratan al cuerpo como una serie de piezas conectadas que se mueven juntas de manera predecible. En contraste, los modelos de elementos finitos descomponen el cuerpo en partes más pequeñas que pueden deformarse y reaccionar a las fuerzas de manera más detallada. Esto permite una mejor comprensión de cómo ocurren las lesiones durante los choques.
Modelos activos vs. pasivos
Los modelos activos incorporan músculos que pueden reaccionar durante un choque, mientras que los modelos pasivos no incluyen actividad muscular. Por ejemplo, un modelo activo simularía cómo los músculos de una persona se preparan para el impacto, lo que afecta significativamente el resultado de la lesión. En cambio, un modelo pasivo no consideraría la actividad muscular en absoluto.
El desarrollo de los HBMs modernos
Los avances recientes en modelado digital han llevado a la creación de HBMs más realistas. En la última década, los investigadores han desarrollado varios modelos enfocados en diferentes demografías, como niños, mujeres y personas mayores. Estos modelos ayudan a asegurar que los diseños de seguridad atiendan a una población diversa.
El rol de la dinámica de choques
La dinámica de choques analiza cómo reaccionan los vehículos y los pasajeros durante un accidente. Los HBMs digitales permiten a los ingenieros analizar estas dinámicas en detalle. Con simulaciones, pueden probar diferentes escenarios de choque en un entorno virtual, haciendo ajustes a los sistemas de seguridad vehicular según sea necesario.
Abordando la variabilidad humana
Uno de los principales desafíos en la seguridad vehicular es la variabilidad de los humanos. No todas las personas son del mismo tamaño, peso o forma, lo que significa que los sistemas de seguridad deben adaptarse en consecuencia. Usar HBMs ayuda a abordar este desafío al permitir pruebas contra múltiples tipos de cuerpos en escenarios virtuales.
Estudio de caso: Seguridad en motocicletas
Un área importante de enfoque es la seguridad en motocicletas. Usando HBMs digitales, los investigadores han podido simular escenarios de choque y analizar las lesiones de los motociclistas. Estas simulaciones han ayudado a mejorar el equipo de protección y las características de seguridad.
Ergonomía en el diseño de vehículos
La ergonomía es esencial en el diseño de vehículos. Los diseñadores necesitan considerar cómo interactúa la gente con varios componentes de un vehículo. Los HBMs pueden proporcionar datos valiosos sobre la accesibilidad y la comodidad, guiando el diseño para una interacción óptima con el ser humano.
El futuro de los sistemas de seguridad vehicular
Mirando hacia el futuro, el objetivo es integrar sistemas de seguridad más avanzados en los vehículos. A medida que los coches se vuelven más autónomos, la necesidad de pruebas exhaustivas de las interacciones humanas con los nuevos diseños aumentará. Los conocimientos obtenidos de los HBMs ayudarán a asegurar que los vehículos futuros sean más seguros para todo tipo de pasajeros.
Usando HBMs para pruebas
Con los HBMs, los ingenieros pueden crear entornos de prueba virtuales sin necesidad de prototipos físicos. Este proceso puede ahorrar tiempo y recursos mientras proporciona datos extensos sobre cómo funcionan los sistemas de seguridad en diferentes condiciones.
Conclusión
Los modelos digitales del cuerpo humano son una parte crucial del diseño y la seguridad de vehículos modernos. Proporcionan información sobre cómo interactúan los humanos con los vehículos en varios escenarios, particularmente durante los choques. Al simular diferentes formas y tamaños humanos, ayudan a asegurar que los coches sean más seguros para todos. A medida que avanza la tecnología vehicular, el papel de los HBMs solo crecerá, ayudando a los diseñadores a mantenerse al día con nuevas soluciones de movilidad.
Título: Dynamic Human Body Models in Vehicle Safety: An Overview
Resumen: Significant trends in the vehicle industry are autonomous driving, micromobility, electrification and the increased use of shared mobility solutions. These new vehicle automation and mobility classes lead to a larger number of occupant positions, interiors and load directions. As safety systems interact with and protect occupants, it is essential to place the human, with its variability and vulnerability, at the center of the design and operation of these systems. Digital human body models (HBMs) can help meet these requirements and are therefore increasingly being integrated into the development of new vehicle models. This contribution provides an overview of current HBMs and their applications in vehicle safety in different driving modes. The authors briefly introduce the underlying mathematical methods and present a selection of HBMs to the reader. An overview table with guideline values for simulation times, common applications and available variants of the models is provided. To provide insight into the broad application of HBMs, the authors present three case studies in the field of vehicle safety: (i) in-crash finite element simulations and injuries of riders on a motorcycle; (ii) scenario-based assessment of the active pre-crash behavior of occupants with the Madymo multibody HBM; (iii) prediction of human behavior in a take-over scenario using the EMMA model.
Autores: Niklas Fahse, Matthew Millard, Fabian Kempter, Steffen Maier, Michael Roller, Jörg Fehr
Última actualización: 2023-04-06 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2302.14750
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2302.14750
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
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Enlaces de referencia
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