Numerische Untersuchung der Verletzungsrisiken für Fahrer bei Auffahrunfällen auf Endterminals mit einem menschlichen Finite-Elemente-Modell

Obwohl die Sicherheitsleistung von Endterminals für Leitplanken in den USA durch Crashtests getestet wird, werden die Verletzungsrisiken für Insassen basierend auf dem Flail-Space-Modell bewertet. Dieser Ansatz, der in den frühen 1980er Jahren entwickelt wurde, vernachlässigt den Einfluss von Sicherheitsmerkmalen (z. B. Sicherheitsgurt, Airbags usw.), die in modernen Fahrzeugen installiert sind. In dieser Studie wurden ein Fahrzeug (Limousine, 1100 kg), ein Endterminal für Leitplanken (ET-Plus) und ein menschliches Körpermodell (Global Human Body Model Consortium, GHBMC) integriert, um Auffahrunfälle auf Endterminals zu simulieren. Fünf Geschwindigkeiten, zwei Versätze und zwei Winkel wurden als Voraufprallbedingungen verwendet. In allen 20 Simulationen wurden Kinematik- und kinetische Daten im GHBMC- und Fahrzeugmodell aufgezeichnet, um die Verletzungswahrscheinlichkeiten des GHBMC und fahrzeugbasierte Verletzungsmetriken zu berechnen. Es wurde beobachtet, dass die Voraufprallgeschwindigkeit den größten Einfluss auf die Verletzungsmaße der Insassen hatte. Alle Verletzungsrisiken für Körperregionen und den gesamten Körper erhöhten sich mit zunehmender Geschwindigkeit. Inzwischen hatten die Winkel einen größeren Effekt als der Versatz auf die Veränderung des Verletzungsrisikos für den gesamten Körper (9,1 % vs. 0,3 %). Alle fahrzeugbasierten Metriken hatten gute Korrelationen zu den Verletzungswahrscheinlichkeiten des gesamten Körpers. Occupant Impact Velocity (OIVx), Acceleration Severity Index (ASI) und Theoretical Head Impact Velocity (THIV) hatten eine gute Korrelation zu Verletzungen der Brust, Oberschenkel, des oberen Schambeins und des unteren Schambeins. Alle anderen Korrelationen (z. B. Gehirn-/Kopfverletzungen) waren statistisch nicht signifikant. Die Ergebnisse zeigten, dass mehr fahrzeugbasierte Metriken (ASI und THIV) die Vorhersagbarkeit hinsichtlich der Verletzungsrisiken für Insassen in den Tests verbessern könnten. Die numerische Methodik könnte verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeiten von Kopf- und Gehirnverletzungen zu bewerten, die durch keine fahrzeugbasierten Metriken vorherzusagen waren.