HINTERGRUND DER ERFINDUNGBACKGROUND OF THE INVENTION
1. Gebiet der Erfindung1. Field of the invention
Diese Erfindung bezieht sich allgemein auf ein System und ein Verfahren zum Klassifizieren von Fahrgästen, indem eine Fahrgastkörpergröße und eine Fahrzeugeinstellungsinformation mit der bestmöglichen Unfallsicherheitsleistung in Beziehung gebracht werden, die durch einen Auswahlsatz von Insassenschutzentwürfen bereitgestellt werden könnte, und insbesondere auf ein System und ein Verfahren zum Klassifizieren von Fahrgästen, indem ein Body-Mass-Index und eine Sitzpositionsinformation mit der bestmöglichen Unfallsicherheitsleistung in Beziehung gebracht werden. Es wird auch ein Steueralgorithmus vorgeschlagen, der das Verfahren verwendet, um einem Fahrzeug zu ermöglichen, automatisch den besten Insassenschutzentwurf für einzelne Fahrgäste auszuwählen.This invention relates generally to a system and method for classifying passengers by relating passenger body size and vehicle setting information to the best possible crash safety performance that could be provided by a selection set of occupant protection schemes, and more particularly to a system and method for Classify passengers by correlating body mass index and seating position information with the best possible crash safety performance. A control algorithm is also proposed that uses the method to allow a vehicle to automatically select the best occupant protection design for individual passengers.
2. Erläuterung der verwandten Technik2. Explanation of the related art
Moderne Fahrzeuge umfassen oftmals Systeme zum automatischen Einstellen verschiedener Komponenten und Merkmale in dem Fahrzeug für einen bestimmten Fahrer und/oder Fahrgast des Fahrzeugs, von denen viele auf der Größe des Fahrers und den persönlichen Vorlieben des Fahrers basieren. Insbesondere sind moderne Fahrzeuge allgemein entworfen, um Personen mit unterschiedlichen Größen und Vorlieben zu ermöglichen, Merkmale von Fahrzeugsystemen für einen Komfort, eine Zweckmäßigkeit und Betriebsbedürfnisse jeder Person anzupassen. Diese Fahrzeugmerkmale können Fahrzeugsitze, Fußpedale, Rückspiegel, Lenksäulen etc. umfassen. Um den Aufwand eines Wiederanpassens der ausgewählten Merkmale eines Fahrzeugs zu reduzieren, setzen einige Fahrzeuge ein Speichersystem ein, das die bevorzugten Einstellungen für einen oder mehrere Benutzer speichert und ausgestaltet ist, um die Fahrzeugsysteme bei einer Anforderung automatisch an die bevorzugten Einstellungen anzupassen.Modern vehicles often include systems for automatically adjusting various components and features in the vehicle for a particular driver and / or passenger of the vehicle, many of which are based on the size of the driver and the personal preference of the driver. In particular, modern vehicles are generally designed to allow people of different sizes and preferences to customize features of vehicle systems for the comfort, convenience, and operational needs of each person. These vehicle features may include vehicle seats, foot pedals, rearview mirrors, steering columns, etc. To reduce the expense of re-adapting the selected features of a vehicle, some vehicles employ a storage system that stores the preferred settings for one or more users and is configured to automatically adapt the vehicle systems to the preferred settings upon request.
Moderne Fahrzeuge umfassen auch eine Anzahl von Sicherheitseinrichtungen, die die Fahrzeuginsassen während eines Unfallereignisses schützen, wie beispielsweise Airbag-Systeme und Sicherheitsgurtsysteme. Fahrzeug-Airbag-Systeme sind komplexe Systeme, die entworfen sind, um die Fahrzeuginsassen zu schützen. Beispielsweise müssen Airbag-Systeme derart entworfen sein, dass sie nicht aktiviert werden, wenn das Unfallereignis nicht schwer genug ist, sie nicht aktiviert werden, wenn das Unfallereignis nicht aus der richtigen Richtung stammt, der Airbag während des Unfallereignisses schnell genug entfaltet wird, der Airbag während des Unfallereignisses mit genug Gas gefüllt wird, um den Fahrzeuginsassen zu schützen, und der Airbag korrekt entlüftet wird, so dass das Gas aus dem Airbag mit der korrekten Strömungsrate entweichen kann, wenn der Fahrzeuginsasse gegen den Airbag gedrückt wird, um die kinetische Energie des Insassen abzuführen, ohne eine hohe Rückprallgeschwindigkeit zu verursachen.Modern vehicles also include a number of safety devices that protect vehicle occupants during an accident event, such as airbag systems and seatbelt systems. Vehicle airbag systems are complex systems designed to protect vehicle occupants. For example, airbag systems must be designed so that they are not activated if the accident event is not severe enough, they are not activated, if the accident event is not from the right direction, the airbag is deployed fast enough during the accident event, the airbag is filled with enough gas during the accident event to protect the vehicle occupant and the airbag is properly vented so that the gas can escape from the airbag at the correct flow rate when the vehicle occupant is pressed against the air bag to release the kinetic energy of the vehicle Inmates dissipate without causing a high rebound speed.
Fahrzeugsicherheitsgurtsysteme können auch mit einem Kraftbegrenzer ausgestattet sein, der die Last an dem Sicherheitsgurt begrenzt, so dass er geeignete Rückhaltekräfte bereitstellt, um den angegurteten Insassen bei einem Unfallereignis zu schützen. Insbesondere ermöglicht der Kraftbegrenzer während eines Unfallereignisses, bei dem der Sicherheitsgurtträger mit hoher Trägheitskraft in den Sicherheitsgurt gedrückt werden kann, dass sich der Sicherheitsgurt ausdehnt oder einen bestimmten Betrag nachgibt, so dass die Sicherheitsgurtkraft während des Ereignisses groß genug ist, um das erforderliche Zurückhalten bereitzustellen, jedoch dem Träger keine Verletzung zuzufügen.Vehicle seat belt systems may also be provided with a force limiter that limits the load on the seat belt to provide suitable restraining forces to protect the belted occupant in an accident event. In particular, during an accident event where the high inertia seatbelt carrier may be pressed into the seatbelt, the force limiter allows the seatbelt to expand or yield a certain amount such that the seatbelt force during the event is large enough to provide the required restraint. but not to inflict injury on the wearer.
Typischerweise sind die Fahrgast-Airbag-Füll- und -Abblasrate, die Sicherheitsgurt-Kraftbegrenzerspannung und andere Sicherheitsmerkmale in dem Fahrzeug für eine ”durchschnittliche” Person, die an einer ”mittleren” Position sitzt, eingestellt, und können sie nicht für Personen mit geringerem Gewicht und geringerer Größe und Personen mit höherem Gewicht und höherer Größe und/oder für Personen, die nicht an einer ”mittleren” Sitzposition sitzen, optimiert werden. Daher wäre es ideal, ein System und Verfahren bereitzustellen, das die Fahrgastsicherheitsmerkmale an einem Fahrzeug für jede unterschiedliche Kombination von Einzelpersonen und Sitzpositionen personalisiert, welche ähnlich wie andere Fahrzeugmerkmale eingestellt und gespeichert werden können.Typically, passenger airbag inflation and deflation rate, seat belt tension limiter tension, and other safety features in the vehicle are set for an "average" person sitting in a "middle" position, and can not be used by those of lighter weight and taller and taller and taller people, and / or for those who do not sit in a "middle" seating position. Therefore, it would be ideal to provide a system and method that personalizes the passenger safety features on a vehicle for each different combination of individuals and seating positions that can be set and stored similarly to other vehicle features.
Die DE 10 2006 019 712 B4 beschreibt beispielsweise eine Vorrichtung und ein Verfahren zur Klassifikation von Insassen in einem Kraftfahrzeug, bei dem Sensordaten mit einem Sensormittel erfasst und einer Auswertung unterzogen werden, wobei im Rahmen der Auswertung eine Zuweisung der erfassten Sensordaten zu einer ersten oder zumindest einer zweiten Klasse erfolgt, wobei der zumindest einen zweiten Klasse ein Rückhaltemittel zum Schutz der Insassen bei einem Unfall zugeordnet ist. Ferner wird eine Vielzahl an zeitlich aufeinander folgenden ersten Signalwerten eines ersten Signals zur weiteren Verarbeitung ausgegeben, wobei die Vielzahl an ersten Signalwerten der ersten oder der zumindest einen zweiten Klasse entspricht. Aus der Vielzahl an ersten Signalwerten wird ein zweites Signal mit einer Vielzahl an zeitlich aufeinander folgenden zweiten Signalwerten ermittelt, wobei das zweite Signal zur weiteren Verarbeitung einer Steuereinheit für die Rückhaltemittel zur Ermittlung einer Auslöseentscheidung zugeführt wird, und wobei die Vielzahl an zweiten Signalwerten der ersten oder der zumindest einen zweiten Klasse entspricht. Zur Bildung der Vielzahl an zweiten Signalwerten des zweiten Signals wird eine in der Vergangenheit liegende vorbestimmte Bedingung berücksichtigt, welche die zeitliche Abfolge der ersten Signalwerte des ersten Signals berücksichtigt.The DE 10 2006 019 712 B4 describes, for example, an apparatus and a method for classifying occupants in a motor vehicle, in which sensor data are detected by a sensor means and subjected to an evaluation, wherein as part of the evaluation, an assignment of the detected sensor data to a first or at least a second class, wherein the at least a second grade Restraining means is assigned to protect the occupants in an accident. Furthermore, a multiplicity of temporally successive first signal values of a first signal are output for further processing, the plurality of first signal values corresponding to the first or the at least one second class. From the plurality of first signal values, a second signal is determined with a multiplicity of temporally successive second signal values, the second signal being fed to a control unit for the restraining means for determining a triggering decision, and the plurality of second signal values of the first or second signal values which corresponds at least to a second class. To form the plurality of second signal values of the second signal, a previously determined predetermined condition is taken into account which takes into account the time sequence of the first signal values of the first signal.
Ferner wird in der DE 10 2005 053 744 B3 ein Verfahren zum Bestimmen eines äquivalenten Outputwertes für einen ausgefallenen Sensor in einem Fahrzeugsitz beschrieben, das ein Besetzungsabfühlsystem hat. Das Verfahren enthält die Schritte des Abfühlens des Outputs jedes Sensors in einem Feld von Sensoren, die eine körperliche Anwesenheit in dem Sitz erfassen. Wenn der Output des Sensors unter einen vorbestimmten Wert fällt, einen vorbestimmten Wert übersteigt, oder fest stehen bleibt, wird der Sensor als inoperativ klassifiziert. Das Verfahren errechnet dann einen äquivalenten Sensoroutputwert für jeden Sensor, der als inoperativ klassifiziert worden ist und wendet die Sensorfeldoutputwerte für jeden betriebsbereiten Sensor in dem Feld und dem berechneten äquivalenten Outputwert für jeden inoperativen Sensor auf ein Neuronennetz an. Dann werden die angewandten Sensoroutputwerte als in ein Muster einer Gruppe von vorbestimmten Klassifizierungsmuster fallend erkannt, das eine körperliche Anwesenheit in dem Sitz darstellt, definiert durch Größe, Gewicht und körperliche Lage.Furthermore, in the DE 10 2005 053 744 B3 A method of determining an equivalent output value for a failed sensor in a vehicle seat having a population sensing system is described. The method includes the steps of sensing the output of each sensor in a field of sensors that detect physical presence in the seat. If the output of the sensor falls below a predetermined value, exceeds a predetermined value, or remains fixed, the sensor is classified as inoperative. The method then calculates an equivalent sensor output value for each sensor that has been classified as inoperative and applies the sensor field output values for each operational sensor in the field and the calculated equivalent output value for each inoperative sensor to a neural network. Then, the applied sensor output values are recognized as falling in a pattern of a group of predetermined classification patterns representing a physical presence in the seat, defined by size, weight and physical location.
Die DE 602 06 786 T2 beschreibt ein Verfahren zur Bestimmung eines Körpereigenschaftsparameters eines Sitzpassagiers, bei dem ein erster Parameter von einem Belegungssensor erfasst wird; ein Wahrscheinlichkeitsvektor erfasst wird, der für jeden Wert der Körpereigenschaft die Wahrscheinlichkeit angibt, mit der die Anzeige des ersten Parameters hervorgerufen wird; und der Körpereigenschaftsparameter mit dem Wertebereich des Wahrscheinlichkeitsvektors korreliert wird.The DE 602 06 786 T2 describes a method for determining a body characteristic parameter of a seat passenger in which a first parameter is detected by an occupancy sensor; a probability vector is detected which, for each value of the body characteristic, indicates the probability with which the display of the first parameter is produced; and correlating the body property parameter with the range of values of the probability vector.
Aus der DE 102 39 761 A1 sind ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Identifikation der Art der Belegung eines Kraftfahrzeugsitzes bekannt geworden, die unter Verwendung kraftsensorgestützter Signale arbeiten. Die zu vorgegebenen Zeitpunkten registrierten Sensorsignale oder aus diesen abgeleitete Größen werden fortlaufend so in einem Speicher abgespeichert, dass zu jedem Zeitpunkt die Sensorsignale oder die aus diesen abgeleiteten Größen jeweils aus der letzten Vergangenheit zur Auswertung zur Verfügung stehen, und dass aus diesen abgespeicherten Werten mittels mindestens zweier unabhängiger Rechenmethoden oder mittels eines neuronalen Netzes auf die Art der Belegung geschlossen wird.From the DE 102 39 761 A1 For example, a method and an apparatus for identifying the type of occupancy of a motor vehicle seat that operate using force sensor-based signals have become known. The sensor signals registered at predetermined times or quantities derived therefrom are stored continuously in a memory in such a way that the sensor signals or the quantities derived therefrom are available for evaluation from the last past at any given time, and that from these stored values by means of at least two independent calculation methods or by means of a neural network on the type of occupancy is concluded.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein Klassifizierungssystem und -verfahren bereitzustellen, das die Fahrgastsicherheitsmerkmale an einem Fahrzeug nur für einen endlichen Satz von Klassen für verschiedene Gruppen von Kombinationen von Einzelpersonen und Sitzpositionen personalisiert, welche ähnlich wie die anderen oben erwähnten Fahrzeugmerkmale eingestellt und gespeichert werden können.It is an object of the present invention to provide a classification system and method that personalizes the passenger safety features on a vehicle only for a finite set of classes for various groups of combinations of individuals and seating positions that are set and stored similarly to the other vehicle features mentioned above can be.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNGSUMMARY OF THE INVENTION
Diese Aufgabe wird durch ein System gemäß Anspruch 1 und ein Verfahren gemäß Anspruch 7 zum Klassifizieren von Fahrgästen eines Fahrzeugs auf der Grundlage der Fahrgastsitzposition und des Fahrgast-Body-Mass-Index gelöst. Das Verfahren umfasst ein Ermitteln einer Anzahl von Basisfahrgastgrößen auf der Grundlage der Fahrgastkörpergröße und -masse und ein Ermitteln einer Anzahl von Fahrgastsitzpositionen. Das Verfahren umfasst ferner ein Identifizieren eines Satzes von abstimmbaren Entwurfsvariablen, die verwendet werden, um die Fahrzeugsicherheitsmerkmale anzupassen, und ein Durchführen einer Entwurfsoptimierungsanalyse zum Identifizieren optimaler Entwürfe für die Fahrzeugsicherheitsmerkmale für jede der Basisfahrgastgrößen und der vorbestimmten Sitzpositionen (hierin ”Basisoptimalentwürfe” genannt). Das Verfahren erzeugt auch eine vorbestimmte Anzahl von zufällig ausgewählten Referenzfahrgästen an zufällig ausgewählten Sitzpositionen und führt eine Entwurfsanalyse durch, um aus den Basisoptimalentwürfen für die zufällig ausgewählten Referenzfahrgäste den besten Entwurf zu identifizieren. Das Verfahren identifiziert für jeden der zufällig ausgewählten Referenzfahrgäste den Entwurf aus den Basisoptimalentwürfen, der die beste Leistung bereitstellt, und klassifiziert alle Fahrgäste in eine der vorbestimmten Anzahl von Klassifizierungen, wobei jede Klassifizierung einen bestimmten Basisoptimalentwurf darstellt. Dann stellt ein Steueralgorithmus die Fahrzeugsicherheitsmerkmale für einen bestimmten Fahrgast auf der Grundlage einer Fahrgastsitzposition und des Body-Mass-Index des Fahrgasts unter Verwendung der Klassifizierung und der Basisoptimalentwürfe ein.This object is achieved by a system according to claim 1 and a method according to claim 7 for classifying passengers of a vehicle on the basis of the passenger seat position and the passenger body mass index. The method includes determining a number of base passenger sizes based on the passenger body size and mass and determining a number of passenger seating positions. The method further includes identifying a set of tunable design variables used to customize the vehicle safety features and performing design optimization analysis to identify optimal designs for the vehicle safety features for each of the base passenger sizes and the predetermined seating positions (referred to herein as "base optimal designs"). The method also generates a predetermined number of randomly selected reference passengers at randomly selected seating positions and performs a design analysis to identify the best design from the base optimal designs for the randomly selected reference passengers. The method identifies, for each of the randomly selected reference passengers, the design from the base optimal designs that provides the best performance, and classifies all passengers into one of the predetermined number of classifications, each classification representing a particular base optimal design. Then, a control algorithm sets the vehicle safety features for a particular passenger based on a passenger seat position and the body mass index of the passenger using the classification and the base optimal designs.
Weitere Merkmale der vorliegenden Erfindung werden aus der folgenden Beschreibung und den beigefügten Ansprüchen in Verbindung mit den begleitenden Zeichnungen ersichtlich. Further features of the present invention will become apparent from the following description and the appended claims, taken in conjunction with the accompanying drawings.
KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGENBRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS
1 ist eine Seitenansicht eines Fahrzeugfahrers auf einem Fahrersitz eines Fahrzeugs; 1 is a side view of a vehicle driver on a driver's seat of a vehicle;
2 ist ein Graph mit einer Masse an der horizontalen Achse und einer Körpergröße an der vertikalen Achse, der einen Klassifizierungsprozess für Einzelpersonen mit unterschiedlichen Größen zeigt; 2 Figure 12 is a graph with a mass on the horizontal axis and a height on the vertical axis showing a classification process for individuals of different sizes;
3 ist ein Graph mit der Zeit an der horizontalen Achse und einem Airbag-Druck an der vertikalen Achse, der Kurven für verschiedene Abblasöffnungsgrößen und Zeitverzögerungen eines Fahrzeug-Airbags zeigt; 3 Figure 4 is a graph of time on the horizontal axis and airbag pressure on the vertical axis showing curves for various blowoff port sizes and vehicle airbag time delays;
4 ist ein Graph mit einer Gurtausdehnung an der horizontalen Achse und einer Gurtlast an der vertikalen Achse, der eine Reaktion für einen Sicherheitsgurt-Kraftbegrenzer zeigt; 4 Figure 11 is a graph with a belt extension on the horizontal axis and a belt load on the vertical axis showing a response for a seatbelt force limiter;
5 ist ein Graph mit einer Insassenmasse an der horizontalen Achse und einer Insassenkörpergröße an der vertikalen Achse, der den Ort für Klassifizierungen eines Optimalentwurfs für eine Frau des 5. Perzentils, eine Frau des 50. Perzentils, einen Mann des 50. Perzentils und einen Mann des 95. Perzentils zeigt; 5 is a graph of occupant mass on the horizontal axis and occupant body size on the vertical axis indicating the location for classifications of optimal design for a 5th percentile woman, a 50th percentile female, a 50th percentile male and a male of the 5th generation 95th percentile shows;
6 ist ein Graph mit einer Insassenmasse an der horizontalen Achse und einer Insassenkörpergröße an der vertikalen Achse, der fünfzig zufällig ausgewählte Einzelpersonen zeigt; 6 Figure 12 is a graph of occupant mass on the horizontal axis and occupant body size on the vertical axis showing fifty randomly selected individuals;
7 ist ein Graph mit einer Insassenmasse an der horizontalen Achse und einer Insassenkörpergröße an der vertikalen Achse, der die fünfzig zufällig ausgewählten Einzelpersonen in dem Graph von 6 durch die in 5 gezeigten Klassifizierungen klassifiziert zeigt; 7 FIG. 12 is a graph of occupant mass on the horizontal axis and occupant body size on the vertical axis showing the fifty randomly selected individuals in the graph of FIG 6 through the in 5 shows classified classifications;
8 ist ein Graph mit einer Insassenmasse an der horizontalen Achse und einer Insassenkörpergröße an der vertikalen Achse, der Schwellenwertlinien zum Klassifizieren der Datenpunkte der Einzelpersonen in die vier Klassen zeigt; 8th Figure 12 is a graph of occupant mass on the horizontal axis and occupant body size on the vertical axis showing threshold lines for classifying the data points of the individuals into the four classes;
9 ist ein Flussdiagramm, das einen Prozess zum Auswählen des geeigneten Sicherheitsmerkmalsentwurfs für einen bestimmten Fahrer eines Fahrzeugs zeigt; 9 Fig. 10 is a flow chart showing a process for selecting the appropriate security feature design for a particular driver of a vehicle;
10 ist ein Graph mit einer Körpermasse an der horizontalen Achse und einer Stehhöhe an der vertikalen Achse, der eine Anzahl von Datenpunkten für verschiedene Einzelpersonen und eine Entwurfsgruppe, in die sie in Bezug auf eine Klassifizierung für eine Frau des 5. Perzentils, eine Frau des 50. Perzentils, einen Mann des 50. Perzentils und einen Mann des 95. Perzentils fallen würden, zeigt; 10 is a graph with a body mass on the horizontal axis and a standing height on the vertical axis, which has a number of data points for different individuals and a design group in which they are related to a classification for a 5th percentile woman, a woman of the 50th Percentile, a man of the 50th percentile and a man of the 95th percentile would fall;
11 ist ein Graph mit einer Masse an der horizontalen Achse und einer Körpergröße an der vertikalen Achse, der Datenpunkte von Einzelpersonen, die für eine bestimmte Sitzposition eines Beifahrersitzes des Fahrzeugs in verschiedene Entwurfsklassifizierungen fallen, zeigt; 11 FIG. 12 is a graph of mass on the horizontal axis and body size on the vertical axis showing data points of individuals falling into various design classifications for a particular seating position of a passenger seat of the vehicle; FIG.
12 ist ein Graph mit einer Masse an der horizontalen Achse und einer Körpergröße an der vertikalen Achse, der die Klassifizierung für die verschiedenen Einzelpersonen für eine andere Sitzposition des Beifahrersitzes des Fahrzeugs zeigt; 12 Figure 12 is a graph with a mass on the horizontal axis and a body height on the vertical axis showing the classification for the various individuals for a different seating position of the passenger seat of the vehicle;
13 ist ein Graph mit einem Body-Mass-Index an der horizontalen Achse und einer Sitzposition an der vertikalen Achse, der sieben Entwurfsklassifizierungen in Bezug auf Schwellenwertlinien für verschiedene Einzelpersonen auf der Grundlage ihres Body-Mass-Index und ihrer Sitzposition zeigt; und 13 Figure 3 is a graph with a body mass index on the horizontal axis and a vertical axis seating position showing seven design classifications relating to threshold lines for different individuals based on their body mass index and seating position; and
14 ist ein Flussdiagramm, das einen Prozess zum Auswählen der Entwurfsklassifizierung für einen bestimmten Fahrgast zeigt. 14 Fig. 10 is a flowchart showing a process of selecting the design classification for a specific passenger.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER AUSFÜHRUNGSFORMENDETAILED DESCRIPTION OF THE EMBODIMENTS
Die folgende Erläuterung ist auf ein System und ein Verfahren zum Klassifizieren und Optimieren von Sicherheitsmerkmalen eines Fahrzeugs auf der Grundlage einer Fahrgastsitzposition und des Body-Mass-Index eines Fahrgasts gerichtet.The following discussion is directed to a system and method for classifying and optimizing security features of a vehicle based on a passenger seating position and a passenger's body mass index.
1 ist eine Seitenansicht des Fahrersitzbereichs 10 eines Fahrzeugs und zeigt einen Fahrer 12, der auf einem Fahrersitz 14 sitzt. Das Fahrzeug umfasst ein Fahrer-Airbag-System 16, das typischerweise in einem Lenkrad 18 des Fahrzeugs befestigt ist. Der Fahrersitz 14 umfasst einen Sicherheitsgurt 20 mit einem Kraftbegrenzer 22 des oben erläuterten Typs. Der Fahrzeugsitz 14 umfasst auch eine Sitzpositionierungseinrichtung 24, die den Sitz 14 in dem Sitzbereich 10 nach vorne und hinten positioniert. 1 is a side view of the driver's seat area 10 of a vehicle and shows a driver 12 standing on a driver's seat 14 sitting. The vehicle includes a driver's airbag system 16 that is typically in a steering wheel 18 of the vehicle is attached. The driver's seat 14 includes a safety belt 20 with a force limiter 22 of the type discussed above. The vehicle seat 14 also includes a seat positioning device 24 that the seat 14 in the seating area 10 positioned fore and aft.
Die vorliegende Erfindung schlägt einen Prozess zum Klassifizieren von Fahrzeugfahrern und/oder Fahrgästen vor, so dass Fahrzeugsicherheitssysteme, wie beispielsweise eine Airbag-Entfaltungserfassungszeitverzögerung und eine Abblasöffnungsgröße und ein Sicherheitsgurt-Kraftbegrenzerkraftniveau, für eine bestimmte Einzelperson optimiert werden. Bei einer Ausführungsform identifiziert der Prozess zuerst die Körpermaße eines Fahrzeuginsassen, in diesem Fall des Fahrers, die für einen Ausgang eines Unfallereignisses entscheidend sind. Bei der nachstehenden Erläuterung sind diese Körpermaße die Insassenkörpergröße und -masse, die auf jede geeignete Weise erhalten werden können. Als Nächstes ermittelt der Prozess die Anzahl von Basisinsassengrößen n aus einer Verteilung von Bevölkerungsgrößen unter Verwendung der Körpermaße. Die Fahrerbevölkerungsverteilung jedes Geschlechts kann durch Statistikdaten bereitgestellt werden, die durch das National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) erfasst wurden. Bei einer nicht einschränkenden Ausführungsform wählt das Verfahren vier Basisinsassengrößen n auf der Grundlage der Körpergröße und -masse aus, im Speziellen einer Frau des 5. Perzentils (F5), einer Frau des 50. Perzentils (F50), eines Mannes des 50. Perzentils (M50) und eines Mannes des 95. Perzentils (M95). 2 ist ein Graph mit einer Masse an der horizontalen Achse und einer Körpergröße an der vertikalen Achse, der die Verteilung von Einzelpersonen für diese Basisgrößen auf der Grundlage der Körpergröße und Masse zeigt.The present invention proposes a process for classifying vehicle drivers and / or passengers so that vehicle safety systems, such as an airbag deployment detection time delay and blow-off opening size and a seatbelt force limiting force level, are optimized for a particular individual. In one embodiment, the process first identifies the body measurements of a vehicle occupant, in this case the driver, who are critical to an outcome of an accident event. In the following explanation, these body measurements are the occupant's body size and mass, which can be obtained in any suitable manner. Next, the process determines the number of basic occupant sizes n from a distribution of population sizes using the body measures. The driver population distribution of each sex can be provided by statistics collected by the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). In one non-limiting embodiment, the method selects four basic occupant sizes n based on body size and mass, specifically a fifth-percentile woman (F5), a 50th-percentile woman (F50), a 50th percentile-male ( M50) and a man of the 95th percentile (M95). 2 Figure 12 is a graph with a mass on the horizontal axis and a body height on the vertical axis showing the distribution of individuals for these baseline sizes based on height and mass.
Dann erzeugt der Prozess Insassenunfallmodelle für jede ausgewählte Basisinsassengröße n.Then, the process generates occupant crash models for each selected base occupant size n.
Dann ermittelt der Prozess die Sitzposition für jede Basisinsassengröße n auf der Grundlage seiner Stehhöhe und von Fahrzeugentwurfsdaten, indem angenommen wird, dass eine Fahrersitzposition ungefähr proportional zu seiner Körpergröße ist.Then, the process determines the seating position for each basic occupant size n on the basis of his headroom and vehicle design data by assuming that a driver seat position is approximately proportional to his body size.
Dann wählt der Prozess einen Satz von dynamischen abstimmbaren Entwurfsvariablen für jedes bestimmte Insassenschutzsystem aus, wie beispielsweise die Airbag-Abblasöffnungsgröße, die Zeitverzögerung zwischen der ersten und zweiten Stufe des Fahrerseiten-Airbags und das Sicherheitsgurt-Kraftbegrenzerkraftniveau. 3 ist ein Graph mit der Zeit an der horizontalen Achse und einem Airbag-Druck an der vertikalen Achse, der die Entfaltung des Airbag-Systems 16 für verschiedene Zeitverzögerungen zeigt. 4 ist ein Graph mit einer Länge an der horizontalen Achse und einer Sicherheitsgurtlast an der vertikalen Achse, der eine Sicherheitsgurtausdehnung für verschiedene Sicherheitsgurtlasten wie durch den Kraftbegrenzer 22 bereitgestellt zeigt.Then, the process selects a set of dynamic tunable design variables for each particular occupant protection system, such as the airbag inflation opening size, the time delay between the first and second stages of the driver side airbag, and the seatbelt force limiting force level. 3 is a graph with time on the horizontal axis and airbag pressure on the vertical axis showing the deployment of the airbag system 16 for different time delays. 4 FIG. 3 is a graph of horizontal axle length and seat belt load on the vertical axle illustrating a seatbelt extension for various seatbelt loads as by the force limiter. FIG 22 provided.
Dann führt der Prozess eine Entwurfsoptimierungsanalyse durch und identifiziert den Basisoptimalentwurf für jede Basisinsassengröße n. Die nachstehende Tabelle I zeigt resultierende Daten für die Basisoptimalentwürfe 1–4, wobei eine Klassifizierung F5, F50, M50 bzw. M95 dargestellt ist, und 5 ist ein Graph mit einer Insassenmasse an der horizontalen Achse und einer Insassenkörpergröße an der vertikalen Achse, der den relativen Ort für jede Entwurfsklassifizierung F5, F50, M50 und M95 zeigt. Tabelle I Optimalentwurf Airbag-Abblasöffnung (Multiplikator) Verzögerung 2. Stufe (ms) Sicherheitsgurt-Kraftbegrenzer (kN) Insassengröße
1 7,2 5 2300 F5
2 7,1 10 3500 F50
3 6,9 10 4400 M50
4 5,0 25 6000 M95
Then, the process performs a design optimization analysis and identifies the base optimal design for each basic occupant size n. Table I below shows resulting data for the base optimal designs 1-4, where a classification F5, F50, M50, and M95, respectively, is shown 5 is a graph with occupant mass on the horizontal axis and an occupant body size on the vertical axis showing the relative location for each design classification F5, F50, M50 and M95. Table I Best draft Airbag blow-off opening (multiplier) Delay 2nd stage (ms) Safety belt force limiter (kN) occupant size
1 7.2 5 2300 F5
2 7.1 10 3500 F50
3 6.9 10 4400 M50
4 5.0 25 6000 M95
Dann wählt der Algorithmus M Zufallsreferenzinsassen aus, die die Insassenbevölkerung darstellen. Bei einer nicht einschränkenden Ausführungsform ist die Anzahl der ausgewählten Referenzinsassen fünfzig. Für jede Referenzinsassengröße werden Unfallmodelle erzeugt, und unter Verwendung der n Optimalentwürfe wird eine Leistungsanalyse ausgeführt. 6 ist ein Graph mit einer Insassenmasse an der horizontalen Achse und einer Insassenkörpergröße an der vertikalen Achse, der die fünfzig Zufallsinsassengrößen in Bezug auf die Entwurfsklassifizierungen F5, F50, M50 und M95 zeigt.Then, the algorithm M selects random reference occupants representing the occupant population. In one non-limiting embodiment, the number of selected reference occupants is fifty. Accident models are generated for each reference occupant size, and performance analysis is performed using the n optimal designs. 6 FIG. 12 is a graph of occupant mass on the horizontal axis and occupant body size on the vertical axis showing the fifty random occupant sizes with respect to design classifications F5, F50, M50, and M95.
Dann identifiziert der Prozess, welcher Entwurf der vier Optimalentwürfe jeweils am besten zu den M Referenzinsassengrößen passt. 7 ist ein Graph mit einer Insassenmasse an der horizontalen Achse und einer Insassenkörpergröße an der vertikalen Achse, der zeigt, wie die verschiedenen Referenzinsassengrößen in den bestimmten Optimalentwurf kategorisiert werden.Then, the process identifies which design of the four optimal designs best fits the M reference occupant sizes. 7 Figure 12 is a graph of occupant mass on the horizontal axis and occupant body size on the vertical axis showing how the various reference occupant sizes are categorized into the particular optimal design.
Dann klassifiziert der Prozess die Referenzinsassengrößen in die n Körperklassen. 8 ist ein Graph mit einer Insassenmasse an der horizontalen Achse und einer Insassenkörpergröße an der vertikalen Achse, der die Klassifizierung der in 6 gezeigten Referenzinsassen zeigt. Bei dieser Klassifizierung ist Klasse 1 für den Basisoptimalentwurf 1 vorgesehen, ist Klasse 2 für den Basisoptimalentwurf 2 vorgesehen, ist Klasse 3 für den Basisoptimalentwurf 3 vorgesehen und ist Klasse 4 für den Entwurf 4 vorgesehen.Then the process classifies the reference occupant sizes into the n body classes. 8th FIG. 3 is a graph of occupant mass on the horizontal axis and occupant body size on the vertical axis showing the classification of in. FIG 6 shown reference occupant shows. In this classification, class 1 is for base optimal design 1, class 2 is for base optimal design 2, class 3 is for base optimal design 3, and class 4 is for design 4.
In 8 trennt eine Schwellenwertlinie 34 Klasse 1 von Klasse 2, trennt eine Schwellenwertlinie 36 Klasse 2 von Klasse 3 und trennt eine Schwellenwertlinie 38 Klasse 3 von Klasse 4. Um zu ermitteln, in welche Klassifizierung ein neuer Fahrer passt, können die Schwellenwertlinien 34, 36 und 38 durch die folgenden Gleichungen definiert werden. b1 = –m1x + y (1) b2 = –m2x + y (2) b3 = –m3x + y (3) In 8th separates a threshold line 34 Class 1 of class 2 separates a threshold line 36 Class 2 of class 3 and separates a threshold line 38 Class 3 of Class 4. To determine which classification a new driver will fit in, the threshold lines 34 . 36 and 38 be defined by the following equations. b 1 = -m 1 x + y (1) b 2 = -m 2 x + y (2) b 3 = -m 3 x + y (3)
Wobei x und y die Körpermasse bzw. Körpergröße des Fahrer sind und m1, m2 und m3 die Steigung der Schwellenwertlinien 34, 36 bzw. 38 sind. Bei diesem nicht einschränkenden Beispiel gilt b1 = 211, b2 = 226, b3 = 257 und m1 = m2 = m3 = –1.Where x and y are the body mass or height of the driver and m 1 , m 2 and m 3 are the slope of the threshold lines 34 . 36 respectively. 38 are. In this non-limiting example, b 1 = 211, b 2 = 226, b 3 = 257, and m 1 = m 2 = m 3 = -1.
9 ist ein Flussdiagramm 40, das einen leistungsbasierten Fahrerklassifizierungsalgorithmus für ein Fahrzeug mit einzelnen Sicherheitssystemen unter Verwendung der oben erläuterten Klassifizierung zeigt. Der Algorithmus ermittelt zuerst in Kasten 42 durch eine beliebige geeignete Technik, ob ein Fahrer in das Fahrzeug eingestiegen ist. Wenn der Fahrer in das Fahrzeug einsteigt, erhält der Algorithmus in Kasten 44 die Körpergrößen- und Körpermasseninformation des Fahrers durch eine beliebige geeignete Technik, wie beispielsweise ein Veranlassen, dass der Fahrzeugfahrer die Informationen spezifisch eingibt. 9 is a flowchart 40 , which shows a performance-based driver classification algorithm for a vehicle with individual safety systems using the classification explained above. The algorithm first determines in box 42 by any suitable technique, whether a driver has boarded the vehicle. When the driver gets into the vehicle, the algorithm gets into box 44 the body size and body mass information of the driver by any suitable technique, such as causing the vehicle driver to specifically input the information.
Der Algorithmus berechnet dann in Kasten 46 eine Klassifizierungsquantität C1 für Klasse 1 unter Verwendung von Gleichung (1), wobei C1 = –m1x + y. Dann ermittelt der Algorithmus in einer Entscheidungsraute 48, ob die Klassifizierungsquantität C1 kleiner als der Schwellenwert b1 ist, und wenn dies der Fall ist, was bedeutet, dass die Klassifizierungsquantität C1 kleiner oder gleich dem Wert b1 ist, ermittelt der Algorithmus in Kasten 50, dass der Fahrer ein Klasse-1-Fahrer ist. Dann konfiguriert der Algorithmus die Fahrzeugsicherheitssysteme unter Verwendung des Basisoptimalentwurfs 1 in Kasten 52 neu.The algorithm then calculates in box 46 a classification quantity C1 for class 1 using equation (1), where C1 = -m 1 x + y. Then the algorithm determines in a decision diamond 48 whether the classification quantity C1 is smaller than the threshold value b 1 , and if so, which means that the classification quantity C1 is less than or equal to the value b 1 , the algorithm determines in box 50 in that the driver is a class 1 driver. Then, the algorithm configures the vehicle safety systems using the basic optimal design 1 in box 52 New.
Wenn die Klassifizierungsquantität C1 in der Entscheidungsraute 48 nicht kleiner als der Schwellenwert b1 ist, berechnet der Algorithmus in Kasten 54 eine Klassifizierungsquantität C2 unter Verwendung von Gleichung (2), wobei C2 = –m2x + y. Dann ermittelt der Algorithmus in einer Entscheidungsraute 56, ob die Klassifizierungsquantität C2 kleiner als der Schwellenwert b2 ist, und wenn dies der Fall ist, was bedeutet, dass die Klassifizierungsquantität C2 zwischen den Werten b1 und b2 liegt, ermittelt der Algorithmus in Kasten 58, dass der Fahrer ein Klasse-2-Fahrer ist. Dann konfiguriert der Algorithmus die Fahrzeugsicherheitssysteme unter Verwendung des Basisoptimalentwurfs 2 in Kasten 60 neu.If the classification quantity C1 in the decision diamond 48 is not less than the threshold b 1 , the algorithm calculates in box 54 a classification quantity C2 using equation (2), where C2 = -m 2 x + y. Then the algorithm determines in a decision diamond 56 whether the classification quantity C2 is smaller than the threshold value b 2 , and if so, which means that the classification quantity C2 is between the values b 1 and b 2 , the algorithm determines in box 58 in that the driver is a class 2 driver. Then, the algorithm configures the vehicle safety systems using the basic optimal design 2 in boxes 60 New.
Wenn der Algorithmus in der Entscheidungsraute 56 ermittelt, dass die Klassifizierungsquantität C2 nicht kleiner als der Schwellenwert b2 ist, berechnet der Algorithmus unter Verwendung von Gleichung (3) in Kasten 52 eine Klassifizierungsquantität C3, wobei C3 = –m3x + y. Dann ermittelt der Algorithmus in einer Entscheidungsraute 64, ob die Klassifizierungsquantität C3 kleiner als der Schwellenwert b3 ist, und wenn dies der Fall ist, was bedeutet, dass die Klassifizierungsquantität C3 zwischen den Werten b2 und b3 liegt, ermittelt der Algorithmus in Kasten 66, dass der Fahrer ein Klasse-3-Fahrer ist. Dann konfiguriert der Algorithmus die Fahrzeugsicherheitssysteme unter Verwendung des Basisoptimalentwurfs 3 in Kasten 68 neu. If the algorithm is in the decision diamond 56 determines that the classification quantity C2 is not smaller than the threshold value b 2 , the algorithm calculates in box using equation (3) 52 a classification quantity C3, where C3 = -m 3 x + y. Then the algorithm determines in a decision diamond 64 whether the classification quantity C3 is smaller than the threshold value b 3 , and if so, which means that the classification quantity C3 is between the values b 2 and b 3 , the algorithm determines in box 66 in that the driver is a class 3 driver. Then, the algorithm configures the vehicle safety systems using the basic optimal design 3 in box 68 New.
Wenn der Algorithmus in der Entscheidungsraute 54 ermittelt, dass die Klassifizierungsquantität C3 nicht kleiner als der Schwellenwert b3 ist, ermittelt der Algorithmus in Kasten 70, dass der Fahrer ein Klasse-4-Fahrer ist, und stellt die Fahrzeugsicherheitssysteme unter Verwendung des Basisoptimalentwurfs 4 in Kasten 72 ein.If the algorithm is in the decision diamond 54 determines that the classification quantity C3 is not smaller than the threshold value b is 3, the algorithm determines in box 70 in that the driver is a class 4 driver and puts the vehicle safety systems in box using the base optimal design 4 72 one.
Die oben erläuterte Technik zum Ermitteln von Sicherheitssystemeinstellungen für den Fahrzeugfahrer nimmt an, dass der Fahrer die Position des Sitzes 14 auf der Grundlage seiner Körpergröße einstellt, und somit werden die Klassifizierungsentwürfe für die Sicherheitssysteme dementsprechend eingestellt. Für einen Fahrzeuginsassen auf dem Beifahrersitz des Fahrzeugs kann der Beifahrersitz aus verschiedenen Gründen, wie beispielsweise, dass eine große Person auf dem Rücksitz dahinter sitzt, möglicherweise nicht gemäß der Körpergröße des Fahrgasts eingestellt werden. Daher erfordert ein Ermitteln der optimalen Sicherheitsmerkmalseinstellungen für einen Fahrzeuginsassen auf dem Beifahrersitz eine andere Analyse als die des Fahrers, die oben erläutert ist. Bei einer Ausführungsform wird die Größe des Fahrgasts durch die Position des Sitzes und den Body-Mass-Index (BMI) des Fahrgasts, der die Körpermasse geteilt durch die Körpergröße im Quadrat darstellt, ermittelt. Der Prozess zum Ermitteln der Klassifizierungen für die Sicherheitsmerkmalseinstellungen und dann das Ermitteln, in welche Klasse der Fahrgast fällt, erfolgt wie folgt.The above-described technique for determining safety system settings for the vehicle driver assumes that the driver is the position of the seat 14 based on its height, and thus the classification schemes for the security systems are adjusted accordingly. For a vehicle occupant in the passenger seat of the vehicle, the passenger seat may not be adjusted according to the passenger's height for various reasons, such as a large person sitting in the rear seat behind it. Therefore, determining the optimum safety feature settings for a passenger in the front passenger seat requires a different analysis than that of the driver discussed above. In one embodiment, the size of the passenger is determined by the position of the seat and the body mass index (BMI) of the passenger, which represents the body mass divided by the body size squared. The process of determining the classifications for the security feature settings and then determining which class the passenger falls into is as follows.
Der Prozess identifiziert zuerst die gewünschten Körpermaße eines Fahrgasts, die die Körpergröße und die Körpermasse umfassen. Dann wählt der Prozess die Gesamtanzahl von Basisinsassengrößen n aus, was gleich ist wie für den Fahrer wie oben erläutert, wobei die Verteilung der Bevölkerungsgrößen unter Verwendung der Körpermaße in Betracht gezogen wird. Dann ermittelt der Prozess die Anzahl von ausgewählten Sitzpositionen L, zum Beispiel drei, vorne, Mitte und hinten.The process first identifies the desired body measurements of a passenger, including body size and body mass. Then, the process selects the total number of basic occupant sizes n, which is the same as for the driver as explained above, taking into account the distribution of the population sizes using the body measurements. Then, the process determines the number of selected seat positions L, for example, three, front, middle and back.
Dann erzeugt der Prozess Insassenunfallmodelle für jede Basisinsassengröße n an jeder ausgewählten Sitzposition L. Bei einer nicht einschränkenden Ausführungsform werden auf der Grundlage von vier Basisinsassengrößen n und der drei Sitzpositionen L zwölf Entwürfe bereitgestellt. Die zwölf Entwürfe umfassen eine vordere Sitzposition für eine Frau des 5. Perzentils (F5 vorne), eine mittlere Sitzposition für eine Frau des 5. Perzentils (F5 Mitte), eine hintere Sitzposition für eine Frau des 5. Perzentils (F5 hinten), eine vordere Sitzposition für eine Frau des 50. Perzentils (F50 vorne), eine mittlere Sitzposition für eine Frau des 50. Perzentils (F50 Mitte), eine hintere Sitzposition für eine Frau des 50. Perzentils (F50 hinten), eine vordere Sitzposition für einen Mann des 50. Perzentils (M50 vorne), eine mittlere Sitzposition für einen Mann des 50. Perzentils (M50 Mitte), eine hintere Sitzposition für einen Mann des 50. Perzentils (M50 hinten), eine vordere Sitzposition für einen Mann des 95. Perzentils (M95 vorne), eine mittlere Sitzposition für einen Mann des 95. Perzentils (M95 Mitte) und eine hintere Position für einen Mann des 95. Perzentils (M95 hinten).Then, the process generates occupant crash models for each base occupant size n at each selected seat position L. In a non-limiting embodiment, twelve designs are provided based on four basic occupant sizes n and three seat positions L. The twelve designs include a front seat position for a fifth-percentile female (F5 front), a middle seating position for a fifth-percentile female (F5 center), a rear seat position for a fifth-percentile female (F5 rear), one Front seat position for a 50th percentile female (F50 front), a middle seating position for a 50th percentile female (F50 center), a rear seat position for a 50th percentile female (F50 rear), a forward sitting position for a man the 50th percentile (M50 front), a middle seating position for a man of the 50th percentile (M50 middle), a rear seating position for a man of the 50th percentile (M50 rear), a forward sitting position for a man of the 95th percentile ( M95 in front), a middle sitting position for a man of the 95th percentile (M95 middle) and a rear position for a man of the 95th percentile (M95 rear).
Dann führt der Prozess eine Entwurfsoptimierungsanalyse durch und identifiziert er den optimalen Entwurf für jede Basisinsassengröße n an jeder Sitzposition L, hier Basisoptimalentwürfe genannt. Der Prozess wählt einen Satz von dynamischen Entwurfsvariablen des Insassenschutzsystems aus, wie beispielsweise die Airbag-Abblasöffnungsgröße und die Zeitverzögerung zwischen der ersten und zweiten Stufe des Fahrgastseiten-Airbags und das Sicherheitsgurt-Kraftbegrenzerkraftniveau. Die nachfolgende Tabelle II zeigt einen Satz von Ergebnissen der Optimierungsanalyse für die zwölf Optimalentwürfe für eine Airbag-Abblasöffnungsposition, eine Verzögerung der 2. Stufe des Airbags und ein Sicherheitsgurt-Kraftbegrenzerkraftniveau. Tabelle II Optimalentwurf Abblasöffnung (Multiplikator) Verzögerung Generator 2. Stufe (ms) Sicherheitsgurtbegrenzer (kN) Insassengröße & Sitzposition
1 2,62 10 2780 F5 vorne
2 0 Unbeschränkt 2300 F5 Mitte
3 7,2 Unbeschränkt 2300 F5 hinten
4 1,92 20 3690 F50 vorne
5 1,5 10 4010 F50 Mitte
6 1,21 10 4420 F50 hinten
7 2,04 30 2310 M50 vorne
8 2,85 30 4880 M50 Mitte
9 2,62 30 5180 M50 hinten
10 2,27 25 5810 M95 vorne
11 2,17 25 5950 M95 Mitte
12 1,59 5 5980 M95 hinten
Then, the process performs a design optimization analysis and identifies the optimal design for each basic occupant size n at each seating position L, called basic optimal designs herein. The process selects a set of dynamic design variables of the occupant protection system, such as the airbag inflation opening size and the time delay between the first and second stages of the passenger side airbag and the seatbelt force limiting force level. Table II below shows a set of results of the optimization analysis for the twelve optimal designs for an air bag vent position, a second stage delay of the air bag, and a seat belt force limiter force level. Table II Best draft Blow-off opening (multiplier) Delay generator 2nd stage (ms) Safety belt limiter (kN) Occupant size & seating position
1 2.62 10 2780 F5 in front
2 0 Unlimited 2300 F5 middle
3 7.2 Unlimited 2300 F5 behind
4 1.92 20 3690 F50 in front
5 1.5 10 4010 F50 middle
6 1.21 10 4420 F50 at the back
7 2.04 30 2310 M50 in front
8th 2.85 30 4880 M50 middle
9 2.62 30 5180 M50 behind
10 2.27 25 5810 M95 front
11 2.17 25 5950 M95 middle
12 1.59 5 5980 M95 behind
Dann betrachtet der Prozess die Basisoptimalentwürfe und ihre Unfallleistungsergebnisse, um die Anzahl von Basisoptimalentwürfen zu einem kleineren Satz zusammenzuführen oder zu reduzieren, wenn dies möglich ist. Tabelle III zeigt, dass die zwölf Entwürfe leicht auf sieben Basisoptimalentwürfe reduziert werden können, nämlich die Entwürfe 4–6, 8–10 und 12. Tabelle III Optimalentwurf Abblasöffnung (Multiplikator) Verzögerung Generator 2. Stufe (ms) Sicherheitsgurtbegrenzer (kN) Insassengröße & Sitzposition
4 1,92 20 3690 F50 vorne
5 1,5 10 4010 F50 Mitte
6 1,21 10 4420 F50 hinten
8 2,85 30 4880 M50 Mitte
9 2,62 30 5180 M50 hinten
10 2,27 25 5810 M95 vorne
12 1,59 5 5980 M95 hinten
Then the process considers the base optimal designs and their accident performance results to merge or reduce the number of base optimal designs into a smaller set, if possible. Table III shows that the twelve designs can be easily reduced to seven basic optimal designs, namely drafts 4-6, 8-10, and 12. Table III Best draft Blow-off opening (multiplier) Delay generator 2nd stage (ms) Safety belt limiter (kN) Occupant size & seating position
4 1.92 20 3690 F50 in front
5 1.5 10 4010 F50 middle
6 1.21 10 4420 F50 at the back
8th 2.85 30 4880 M50 middle
9 2.62 30 5180 M50 behind
10 2.27 25 5810 M95 front
12 1.59 5 5980 M95 behind
Dann ermittelt der Prozess eine gewünschte Anzahl von Referenzinsassengrößen M und wählt die Referenzinsassen als sinnvolle Verteilung auf der Grundlage der realen Weltbevölkerung zufällig aus. Bei einer nicht einschränkenden Ausführungsform ist die Anzahl von ausgewählten Referenzinsassen fünfundsechzig. Der Prozess verteilt die Sitzposition jedes Referenzinsassen zufällig. 10 ist ein Graph mit einer Körpermasse an der horizontalen Achse und einer Stehhöhe an der vertikalen Achse, der Verteilungen für die zufällig ausgewählten Insassen für die sieben Entwürfe und vier Insassengrößen F5, F50, M50 und M95 zeigt. Für jeden Referenzinsassen an einer bestimmten Sitzposition werden Unfallmodelle erzeugt, und unter Verwendung der Basisoptimalentwürfe wird eine Leistungsanalyse ausgeführt.The process then determines a desired number of reference occupant sizes M and randomly selects the reference occupants as a meaningful distribution based on the real world population. In one non-limiting embodiment, the number of selected reference occupants is sixty-five. The process randomly distributes the seating position of each reference occupant. 10 Figure 12 is a graph with a body mass on the horizontal axis and a standing height on the vertical axis showing distributions for the randomly selected occupants for the seven designs and four occupant sizes F5, F50, M50, and M95. Accident models are generated for each reference occupant at a particular seating position, and a performance analysis is performed using the base optimal designs.
Dann identifiziert der Prozess den Entwurf, der die beste Leistung liefert, aus den sieben Basisoptimalentwürfen für jeden Referenzinsassen an der gewählten Sitzposition. 11 und 12 sind Graphen mit einer Körpermasse an der horizontalen Achse und einer Körpergröße an der vertikalen Achse, die eine Insassengruppierung für die sieben Basisoptimalentwürfe für eine Sitzzone 1 bzw. eine Sitzzone 2 zeigen. Sitzzone 1 ist die Sitzzone vor dem mittleren Bereich der gesamten Sitzposition und Sitzzone 2 ist die Sitzzone hinter dem mittleren Bereich der gesamten Sitzposition.Then, the process identifies the design that provides the best performance from the seven basic optimal designs for each reference occupant at the selected seating position. 11 and 12 are graphs with a body mass on the horizontal axis and a body size on the vertical axis showing occupant grouping for the seven base optimal designs for a seating zone 1 and a seating zone 2, respectively. Seating zone 1 is the seating zone in front of the central area of the entire seating position and seating zone 2 is the seating zone behind the central area of the entire sitting position.
Dann gruppiert der Prozess die Referenzinsassen an verschiedenen Sitzpositionen mit dem gleichen besten Optimalentwurf. 13 ist ein Graph mit einem Body-Mass-Index an der horizontalen Achse und einer Sitzposition an der vertikalen Achse, der das Gruppieren der Referenzinsassen und die vier Insassengrößen für die sieben Basisoptimalentwürfe zeigt. Dieser Graph wird verwendet, um eine Klassifizierung C1, C2, C3, C4, C5, C6 und C7 bereitzustellen, die die optimalen Sicherheitsmerkmalspositionen für den Fahrgast einstellt. Wie oben trennt eine Schwellenwertlinie 80 Klasse C1 von Klasse C2, trennt eine Schwellenwertlinie 82 Klasse C2 von Klasse C3, trennt eine Schwellenwertlinie 84 Klasse C3 von Klasse C4, trennt eine Schwellenwertlinie 86 Klasse C4 von Klasse C5, trennt eine Schwellenwertlinie 88 Klasse C5 von Klasse C6 und trennt eine Schwellenwertlinie 90 Klasse C6 von Klasse C7. Die Schwellenwertgleichungen werden für jede Klasse C1–C7 wie folgt ermittelt: b1 = -m1x + y (4) b2 = –m2x + y (5) b3 = –m3x + y (6) b4 = –m4x + y (7) b5 = –m5x + y (8) b6 = –m6x + y (9) Then the process groups the reference occupants at different seating positions with the same best optimal design. 13 Figure 12 is a graph with a body mass index on the horizontal axis and a seating position on the vertical axis showing the grouping of the reference occupants and the four occupant sizes for the seven base optimal designs. This graph is used to provide a classification C1, C2, C3, C4, C5, C6, and C7 that sets the optimal safety feature locations for the passenger. As above, a threshold line separates 80 Class C1 of class C2 separates a threshold line 82 Class C2 of class C3 separates a threshold line 84 Class C3 of class C4 separates a threshold line 86 Class C4 of class C5 separates a threshold line 88 Class C5 of class C6 and separates a threshold line 90 Class C6 of Class C7. The threshold equations are determined for each class C 1 -C 7 as follows: b 1 = -m 1 x + y (4) b 2 = -m 2 x + y (5) b 3 = -m 3 x + y (6) b 4 = -m 4 x + y (7) b 5 = -m 5 x + y (8) b 6 = -m 6 x + y (9)
Wobei x und y der Body-Mass-Index des Fahrgasts bzw. die Sitzposition sind und mi die Steigung der Schwellenwertlinien 80–90 ist. Bei dieser Ausführungsform gilt b1 = 1,833, b2 = 2,067, b3 = 2,347, b4 = 2,427, b5 = 2,713, b6 = 2,833 und m1 = m2 = m3 = m4 = m5 = m6 = –0,067.Where x and y are the passenger's body mass index or sitting position and m i is the slope of the threshold lines 80 - 90 is. In this embodiment b 1 = 1.833, b 2 = 2.067, b 3 = 2.347, b 4 = 2.427, b 5 = 2.713, b 6 = 2.833 and m 1 = m 2 = m 3 = m 4 = m 5 = m 6 = -0.067.
Sobald die Klassifizierungen C1–C7 definiert wurden, kann ein Algorithmus bereitgestellt werden, der die Sicherheitsmerkmale für den Fahrgast auf die gleiche Weise wie oben für den Fahrer erläutert einstellt. 14 ist ein Flussdiagramm 100, das solch einen Algorithmus zeigt. In Kasten 102 ermittelt der Algorithmus, ob ein Fahrgast in das Fahrzeug eingestiegen ist. Wenn in Kasten 102 ein Fahrgast in das Fahrzeug eingestiegen ist, erhält der Algorithmus die Körpergröße und Körpermasse des Fahrgasts und ermittelt er in Kasten 104 die Sitzposition des Fahrgasts.Once the classifications C1-C7 have been defined, an algorithm can be provided that sets the security features for the passenger in the same manner as explained above for the driver. 14 is a flowchart 100 Showing such an algorithm. In box 102 The algorithm determines whether a passenger has boarded the vehicle. When in box 102 a passenger has boarded the vehicle, the algorithm gets the body size and body mass of the passenger and determines it in box 104 the seating position of the passenger.
Dann berechnet der Algorithmus in Kasten 106 den Body-Mass-Index des Fahrgasts und die Klassifizierungsquantität C1 unter Verwendung von Gleichung (4), wobei C1 = –m1x + y, und ermittelt er in einer Entscheidungsraute 108, ob die Klassifizierungsquantität C1 kleiner als der Schwellenwert b1 ist. Wenn die Klassifizierungsquantität C1 in der Entscheidungsraute 108 kleiner als der Schwellenwert b1 ist, ermittelt der Algorithmus in Kasten 110, dass der Fahrgast ein Klasse-1-Fahrgast ist, und stellt er in Kasten 112 die Fahrzeugsicherheitssysteme für den Basisoptimalentwurf 1 ein.Then the algorithm calculates in box 106 the passenger's body mass index and the classification quantity C1 using equation (4), where C1 = -m 1 x + y, and determines it in a decision diamond 108 whether the classification quantity C1 is smaller than the threshold value b 1 . If the classification quantity C1 in the decision diamond 108 is less than the threshold b 1 , the algorithm determines in box 110 that the passenger is a class 1 passenger and puts it in box 112 the vehicle safety systems for the base optimal design 1.
Wenn die Klassifizierungsquantität C1 in der Entscheidungsraute 108 nicht kleiner als der Schwellenwert b1 ist, berechnet der Algorithmus in Kasten 114 unter Verwendung von Gleichung (5) die Klassifizierungsquantität C2, wobei C2 = –m2x + y, und ermittelt er in einer Entscheidungsraute 116, ob die Klassifizierungsquantität C2 kleiner als der Schwellenwert b2 ist. Wenn die Klassifizierungsquantität C2 in der Entscheidungsraute 116 kleiner als der Schwellenwert b2 ist, was bedeutet, dass die Klassifizierungsquantität C2 zwischen den Schwellenwerten b1 und b2 liegt, ermittelt der Algorithmus in Kasten 118, dass der Fahrgast ein Klasse-2-Fahrgast ist, und konfiguriert er in Kasten 120 die Fahrzeugsicherheitssysteme unter Verwendung des Basisoptimalentwurfs 2 neu.If the classification quantity C1 in the decision diamond 108 is not less than the threshold b 1 , the algorithm calculates in box 114 using Equation (5), the classification quantity C2, where C2 = -m 2 x + y, and determines it in a decision diamond 116 whether the classification quantity C2 is smaller than the threshold value b 2 . If the classification quantity C2 in the decision diamond 116 is smaller than the threshold value b 2 , which means that the classification quantity C2 is between the threshold values b 1 and b 2 , the algorithm determines in box 118 in that the passenger is a class 2 passenger and configures it in box 120 the vehicle safety systems using the base optimal design 2 new.
Wenn die Klassifizierungsquantität C2 in der Entscheidungsraute 116 nicht kleiner als der Schwellenwert b2 ist, berechnet der Algorithmus in Kasten 122 die Klassifizierungsquantität C3 unter Verwendung von Gleichung (6), wobei C3 = –m3x + y, und ermittelt er in einer Entscheidungsraute 124, ob die Klassifizierungsquantität C3 kleiner als der Schwellenwert b3 ist. Wenn die Klassifizierungsquantität C3 in der Entscheidungsraute 104 kleiner als der Wert b3 ist, was bedeutet, dass die Klassifizierungsquantität C3 zwischen den Schwellenwerten b2 und b3 liegt, ermittelt der Algorithmus in Kasten 126, dass der Fahrgast ein Klasse-3-Fahrgast ist, und konfiguriert er in Kasten 128 die Fahrzeugsicherheitssysteme unter Verwendung des Basisoptimalentwurfs 3 neu.If the classification quantity C2 in the decision diamond 116 is not less than the threshold b 2 , the algorithm calculates in box 122 the classification quantity C3 using equation (6), where C3 = -m 3 x + y, and determines it in a decision diamond 124 whether the classification quantity C3 is smaller than the threshold value b 3 . If the classification quantity C3 in the decision diamond 104 is less than the value b 3 , which means that the classification quantity C3 is between the thresholds b 2 and b 3 , the algorithm determines in box 126 in that the passenger is a class 3 passenger and he configures in box 128 the vehicle safety systems using the base optimal design 3 new.
Wenn der Algorithmus in der Entscheidungsraute 124 ermittelt, dass die Klassifizierungsquantität C3 nicht kleiner als der Schwellenwert b3 ist, berechnet der Algorithmus in Kasten 130 die Klassifizierungsquantität C4 unter Verwendung von Gleichung (7), wobei C4 = –m4x + y, und ermittelt er in einer Entscheidungsraute 132, ob die Klassifizierungsquantität C4 kleiner als der Schwellenwert b4 ist. Wenn die Klassifizierungsquantität C4 in der Entscheidungsraute 132 kleiner als der Schwellenwert b4 ist, was bedeutet, dass die Klassifizierungsquantität C4 zwischen den Schwellenwerten b3 und b4 liegt, ermittelt der Algorithmus in Kasten 134, dass der Fahrgast ein Klasse-4-Fahrgast ist, und konfiguriert er in Kasten 136 die Fahrzeugsicherheitssysteme unter Verwendung des Basisoptimalentwurfs 4 neu.If the algorithm is in the decision diamond 124 determines that the classification quantity C3 is not smaller than the threshold value b is 3, the algorithm calculates in box 130 the classification quantity C4 using equation (7), where C4 = -m 4 x + y, and determines it in a decision diamond 132 whether the classification quantity C4 is smaller than the threshold value b 4 . If the classification quantity C4 in the decision diamond 132 is less than the threshold b 4 , which means that the classification quantity C4 is between the thresholds b 3 and b 4 , the algorithm determines in box 134 in that the passenger is a class 4 passenger and he configures in box 136 the vehicle safety systems using the base optimal design 4 new.
Wenn der Algorithmus in der Entscheidungsraute 132 ermittelt, dass die Klassifizierungsquantität C4 nicht kleiner als der Schwellenwert b4 ist, berechnet der Algorithmus die Klassifizierungsquantität C5 in Kasten 138 unter Verwendung von Gleichung (8), wobei C5 = –m5x + y, und ermittelt er in einer Entscheidungsraute 140, ob die Klassifizierungsquantität C5 kleiner als der Schwellenwert b5 ist. Wenn die Klassifizierungsquantität C5 in der Entscheidungsraute 140 kleiner als der Schwellenwert b5 ist, was bedeutet, dass die Klassifizierungsquantität C4 zwischen den Schwellenwerten b3 und b4 liegt, ermittelt der Algorithmus in Kasten 142, dass der Fahrgast ein Klasse-5-Fahrgast ist, und konfiguriert er in Kasten 144 die Fahrzeugsicherheitssysteme unter Verwendung des Basisoptimalentwurfs 5 neu.If the algorithm is in the decision diamond 132 determines that the classification quantity C4 is not smaller than the threshold value b 4 , the algorithm calculates the classification quantity C5 in box 138 using Equation (8), where C5 = -m 5 x + y, and determines it in a decision diamond 140 whether the classification quantity C5 is smaller than the threshold value b 5 . If the classification quantity C5 in the decision diamond 140 is smaller than the threshold b 5 , which means that the classification quantity C4 is between the thresholds b 3 and b 4 , the algorithm determines in box 142 in that the passenger is a class 5 passenger and configures it in box 144 the vehicle safety systems using the base optimal design 5 new.
Wenn der Algorithmus in der Entscheidungsraute 140 ermittelt, dass die Klassifizierungsquantität C5 nicht kleiner als der Schwellenwert b5 ist, berechnet der Algorithmus in Kasten 146 die Klassifizierungsquantität C6 unter Verwendung von Gleichung (9), wobei C6 = –m6x + y, und ermittelt er in einer Entscheidungsraute 148, ob die Klassifizierungsquantität C6 kleiner als der Schwellenwert b6 ist. Wenn die Klassifizierungsquantität C6 kleiner als der Schwellenwert b6 ist, was bedeutet, dass die Klassifizierungsquantität C6 zwischen den Schwellenwerten b5 und b6 liegt, ermittelt der Algorithmus in Kasten 150, dass der Fahrgast ein Klasse-6-Fahrgast ist, und stellt er die Fahrzeugsicherheitssysteme in Kasten 152 unter Verwendung des Basisoptimalentwurfs 6 ein.If the algorithm is in the decision diamond 140 determines that the classification quantity C5 is not smaller than the threshold b 5 , the algorithm calculates in box 146 the classification quantity C6 using equation (9), where C6 = -m 6 x + y, and determines it in a decision diamond 148 whether the classification quantity C6 is smaller than the threshold value b 6 . If the classification quantity C6 is smaller than the threshold value b 6 , which means that the classification quantity C6 is between the threshold values b 5 and b 6 , the algorithm determines in box 150 that the passenger is a class 6 passenger and puts the vehicle safety systems in box 152 using the base optimal design 6.
Wenn die Klassifizierungsquantität C6 in der Entscheidungsraute 148 nicht kleiner als der Schwellenwert b6 ist, ermittelt der Algorithmus in Kasten 154, dass der Fahrgast ein Klasse-7-Fahrgast ist, und stellt er in Kasten 156 die Fahrzeugsicherheitssysteme unter Verwendung des Entwurfs 7 ein.If the classification quantity C6 in the decision diamond 148 is not less than the threshold b 6 , the algorithm determines in box 154 that the passenger is a class 7 passenger and puts it in box 156 the vehicle safety systems using the design 7.