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Avançando a Segurança Veicular com Modelos de Corpo Humano

Modelos digitais melhoram o design de segurança para carros, focando nas interações humanas durante acidentes.

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A indústria de veículos tá mudando rapidinho com inovações como carros autônomos, veículos elétricos e novas formas de se locomover. Essas mudanças significam que tem mais jeitos diferentes de as pessoas se sentarem nos carros e novos designs para o interior dos veículos. À medida que os carros ficam mais inteligentes, manter os passageiros seguros é mais importante do que nunca. É aí que entram os modelos digitais do corpo humano (HBMs). Esses modelos ajudam os designers a entender como os humanos interagem com os veículos durante acidentes e como tornar os carros mais seguros.

A Necessidade de um Design Centrado no Humano

Os carros são feitos não só para as máquinas, mas também para as pessoas dentro deles. Ao projetar veículos seguros, o foco precisa estar no corpo humano. As pessoas variam em tamanho, forma e força, o que torna importante considerar esses fatores ao criar Sistemas de Segurança. Funcionalidades de segurança como cintos de segurança e airbags precisam ser eficazes para todo mundo, não só para a pessoa média.

Modelos Digitais do Corpo Humano

Os HBMs digitais são representações geradas por computador do corpo humano que ajudam a estudar como as pessoas se comportam em veículos durante acidentes. Esses modelos conseguem simular como uma pessoa se moveria e onde elas poderiam se machucar em uma batida. Eles estão sendo cada vez mais usados durante o design de carros para tornar os veículos mais seguros.

Tipos de Modelos do Corpo Humano

Existem diferentes tipos de HBMs, cada um com uma finalidade específica. Alguns modelos focam no conforto e na ergonomia, ajudando as empresas a projetar assentos mais confortáveis. Outros são mais detalhados e conseguem prever lesões durante acidentes. Por exemplo, alguns modelos usam estruturas rígidas para representar o corpo humano enquanto outros utilizam técnicas avançadas para capturar o movimento e a flexibilidade dos músculos e articulações reais.

A Evolução das Funcionalidades de Segurança

Os veículos hoje são muito mais seguros do que os do passado. Por exemplo, quando Mary Ward morreu em um acidente em 1869, não havia sistemas de segurança. Agora, os carros têm recursos como airbags e zonas de deformação que ajudam a proteger os passageiros. O design dos veículos modernos reflete um forte foco na segurança. Por exemplo, as estruturas dos carros são projetadas para absorver impacto, e os assentos são feitos para manter os passageiros seguros durante uma batida.

O Papel dos Testes de Colisão

Tradicionalmente, os testes de colisão usavam bonecos para ver como as pessoas reagiriam durante um acidente. Esses bonecos são projetados para imitar as formas e tamanhos do corpo humano. No entanto, os testes de colisão reais podem ser caros e têm limitações no que podem mostrar. Os HBMs digitais permitem simulações que fornecem dados mais ricos sem precisar de um carro físico.

Benefícios da Simulação em Relação aos Testes Físicos

Usar HBMs digitais para simulação significa que os designers podem prever como um passageiro poderia se machucar sem precisar colidir carros de verdade. Eles também podem avaliar diferentes cenários de colisão e ajustar as funcionalidades de segurança de acordo. Essa abordagem oferece uma melhor compreensão dos mecanismos de lesão, ajudando a criar sistemas de segurança melhores.

Aplicações Chave dos HBMs

O uso de HBMs na segurança veicular inclui várias aplicações chave. Esses modelos são usados para simular colisões, estudar movimentos em diferentes condições de direção e entender como diversos fatores contribuem para lesões durante colisões. Aqui estão três aplicações específicas:

  1. Segurança de Motocicletas: HBMs podem ser usados para analisar como os motociclistas são afetados durante colisões. Eles podem prever lesões e ajudar a desenvolver melhor equipamentos de proteção.

  2. Comportamento Pré-Colisão: Simulando como os passageiros reagem logo antes de um acidente, os designers podem melhorar os sistemas de segurança que ativam para proteger os passageiros.

  3. Cenários de Colisão Realistas: HBMs permitem simular colisões complexas, incluindo como os músculos de uma pessoa podem reagir durante um acidente.

A Importância do Realismo nos HBMs

Uma das principais vantagens de usar HBMs é a capacidade de imitar a forma humana de perto. Quanto mais realista o modelo, mais precisas serão as previsões de lesão. Isso inclui representações detalhadas de músculos, articulações e tecidos, que são cruciais para entender como o corpo responde a um impacto.

Métodos Matemáticos por Trás dos HBMs

Os HBMs dependem de uma variedade de técnicas matemáticas para simular o movimento humano com precisão. Esses métodos podem calcular como diferentes forças afetam o corpo em vários cenários, dando uma visão clara de possíveis lesões e como diferentes funcionalidades podem mitigar riscos.

Modelos de Corpo Rígido vs. Modelos de Elementos Finitos

Nos HBMs, geralmente existem duas categorias: modelos de corpo rígido e modelos de elementos finitos (FEs). Os modelos de corpo rígido tratam o corpo como uma série de peças conectadas que se movem juntas de forma previsível. Em contraste, os modelos de elementos finitos dividem o corpo em partes menores que podem se deformar e reagir a forças de maneira mais detalhada. Isso permite uma melhor compreensão de como as lesões ocorrem durante acidentes.

Modelos Ativos vs. Passivos

Modelos ativos incorporam músculos que podem reagir durante uma colisão, enquanto modelos passivos não incluem a atividade muscular. Por exemplo, um modelo ativo simularia como os músculos de uma pessoa se preparam para o impacto, o que afeta significativamente o resultado da lesão. Em contraste, um modelo passivo não consideraria a atividade muscular de jeito nenhum.

O Desenvolvimento dos HBMs Modernos

Avanços recentes na modelagem digital levaram à criação de HBMs mais realistas. Na última década, pesquisadores desenvolveram vários modelos focados em diferentes demografias, como crianças, mulheres e pessoas idosas. Esses modelos ajudam a garantir que os designs de segurança atendam a uma população diversificada.

O Papel da Dinâmica de Colisão

A dinâmica de colisão analisa como veículos e passageiros reagem durante um acidente. Os HBMs digitais permitem que engenheiros analisem essas dinâmicas em detalhes. Com simulações, eles podem testar diferentes cenários de colisão em um ambiente virtual, fazendo ajustes nos sistemas de segurança do veículo conforme necessário.

Abordando a Variabilidade Humana

Um dos grandes desafios na segurança de veículos é a variabilidade humana. Nem todas as pessoas têm a mesma altura, peso ou forma, o que significa que os sistemas de segurança precisam se adaptar. Usar HBMs ajuda a enfrentar esse desafio permitindo testes contra múltiplos tipos de corpo em cenários virtuais.

Estudo de Caso: Segurança em Motocicletas

Uma área importante de foco é a segurança em motocicletas. Usando HBMs digitais, os pesquisadores conseguiram simular cenários de colisão e analisar lesões de motociclistas. Essas simulações ajudaram a melhorar equipamentos de proteção e funcionalidades de segurança.

Ergonomia no Design de Veículos

A ergonomia é essencial no design de veículos. Os designers precisam considerar como as pessoas interagem com vários componentes de um veículo. Os HBMs podem fornecer dados valiosos sobre alcançabilidade e conforto, orientando o design para uma interação humana ótima.

O Futuro dos Sistemas de Segurança Veicular

Olhando para frente, o objetivo é integrar sistemas de segurança mais avançados nos veículos. À medida que os carros se tornam mais autônomos, a necessidade de testes minuciosos das interações humanas com os novos designs vai aumentar. As percepções obtidas dos HBMs ajudarão a garantir que os veículos do futuro sejam mais seguros para todos os tipos de passageiros.

Usando HBMs para Testes

Com os HBMs, os engenheiros podem criar ambientes de teste virtuais sem a necessidade de protótipos físicos. Esse processo pode economizar tempo e recursos enquanto fornece dados extensivos sobre como os sistemas de segurança funcionam em diferentes condições.

Conclusão

Os modelos digitais do corpo humano são uma parte crucial do design e segurança modernos de veículos. Eles fornecem insights sobre como os humanos interagem com os veículos em várias situações, especialmente durante colisões. Ao simular diferentes formas e tamanhos humanos, eles ajudam a garantir que os carros sejam mais seguros para todos. À medida que a tecnologia veicular avança, o papel dos HBMs só vai aumentar, ajudando os designers a acompanhar novas soluções de mobilidade.

Fonte original

Título: Dynamic Human Body Models in Vehicle Safety: An Overview

Resumo: 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 atualização: 2023-04-06 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2302.14750

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2302.14750

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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