奥托立夫（Autoliv）是全球最大的汽车安全设备供应商，拥有42%的市场份额。奥托立夫（Autoliv）在汽车安全行业的历史可以追溯到1953年。它是最大的一级汽车安全供应商，生产安全气囊、安全带、方向盘和其他安全设备。这些安全措施加在一起，预计每年拯救3万人的生命，防止30万起严重事故。奥托立夫（Autoliv）将自己定位于成为全球移动安全领域的领导者，通过引领新的安全趋势来改变行业。其总部位于瑞典的斯德哥尔摩，业务遍及27个国家。

挑战

通过碰撞试验，发现传统的碰撞模型精度不足，无法准确预测乘员伤害。传统的碰撞模型采用假人进行碰撞计算，假人是刚体。当前，汽车产业正在巨变，汽车“新四化”，即电动化，互联化，智能化和共享化，正在成为汽车产业新的发展趋势。目前的汽车，往往具有自动转向或制动的功能，以防止发生事故。汽车的低加速和乘员紧张的肌肉，会影响乘员的位置和姿势，导致受伤。然而，这些因素，无论传统的数字碰撞模型，还是假人物理试验，都没有考虑。奥托立夫（Autoliv）正在研究一种创新方法，解决传统建模所有的不足。该方法将模拟一个真人，在碰撞前后的动力学表现。这种方法的计算量非常巨大，单次模拟就需要数天时间。单个模拟的时间太久，无法进行多方案的对比和优化。奥托立夫（Autoliv）希望使用机器学习技术，极大地缩短了计算时间。

图1：受三点安全带和半刚性座椅约束的碰撞仿真人体模型

解决方案

海克斯康奥德赛（ODYSSEE CAE）软件， 帮助奥托立夫（Autoliv）不仅可以使用精细化的真人模型，实现计算时间大量缩短，硬件资源大量节约。全新的仿真模型，采用有限元模拟碰撞前的动力学特性（转向或制动）、人体肌肉绷紧和乘员移位后的碰撞工况。真人模型的开发，来自于志愿者大力协助。

奥托立夫（Autoliv）将奥德赛（ODYSSEE CAE）的机器学习（ML）算法，应用于两种碰撞仿真场景：

1）人体伤害仿真。采用较简单的人体模型，座椅考虑为半刚性，只有一根安全带。奥德赛（ODYSSEE CAE），采用的5个的碰撞仿真工况（碰撞时间：160毫秒）作为输入样本，快速创建一个降阶模型（ROM），快速生成碰撞动画文件，预测碰撞力和乘员伤害。

2）碰撞前的动力学特性仿真。首先，针对碰撞前的场景，采用最新的主动人体模型，建立动力学碰撞模型。然后，将6个的碰撞仿真工况（碰撞时间：1700毫秒）作为训练样本，输入到奥德赛（ODYSSEE CAE），快速搭建降阶模型（ROM），快速生成碰撞动画文件，并预测碰撞力和乘员损伤。

图2：带安全气囊和安全带的汽车主动人体模型。红色为奥德赛（ODYSSEE CAE）预测结果，绿色为有限元（FEA）仿真结果。

结论

智能仿真软件奥德赛（ODYSSEE CAE），与有限元软件相比，在保证预测结果精度的条件下，仅仅需要极少的时间。本案例的降阶模型（ROM），可以在4核的笔记本电脑上快速运行；而有限元（FEA）计算必须在16核和32核的计算集群上并行计算。针对第一个碰撞仿真场景，使用智能仿真软件奥德赛（ODYSSEE CAE），计算时间从有限元的4小时36分钟（16核计算机集群）减少到1小时10分钟（计算量减少了74.6%）。同时，力和加速度的误差在5%以内。针对第二个碰撞仿真场景，使用智能仿真软件奥德赛（ODYSSEE CAE），计算时间从有限元的47小时35分钟（32核计算机集群）减少到4核笔记本电脑的1小时32分钟（计算量减少了96.77%）。所有预测结果与有限元模拟结果都吻合较好。而且，当采用智能仿真软件奥德赛（ODYSSEE CAE）进行碰撞仿真结果预测时，只需要一台笔记本电脑。这样，计算机集群可以用于其他仿真计算，大大节约了时间和能源，快速完成碰撞仿真的参数优化，针对汽车安全，快速提出更多的创新设计方案。