Anthropometric Specifications, Development, and Evaluation of EvaRID—A 50th Percentile Female Rear Impact Finite Element Dummy Model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Whiplash-associated disorders (WADs), or whiplash injuries, due to low-severity vehicle crashes are of great concern in motorized countries and it is well established that the risk of such injuries is higher for females than for males, even in similar crash conditions. Recent protective systems have been shown to be more beneficial for males than for females. Hence, there is a need for improved tools to address female WAD prevention when developing and evaluating the performance of whiplash protection systems. The objective of this study is to develop and evaluate a finite element model of a 50th percentile female rear impact crash test dummy. METHODS: The anthropometry of the 50th percentile female was specified based on literature data. The model, called EvaRID (female rear impact dummy), was based on the same design concept as the existing 50th percentile male rear impact dummy, the BioRID II. A scaling approach was developed and the first version, EvaRID V1.0, was implemented. Its dynamic response was compared to female volunteer data from rear impact sled tests. RESULTS: The EvaRID V1.0 model and the volunteer tests compared well until ∼250 ms of the head and T1 forward accelerations and rearward linear displacements and of the head rearward angular displacement. Markedly less T1 rearward angular displacement was found for the EvaRID model compared to the female volunteers. Similar results were received for the BioRID II model when comparing simulated responses with experimental data under volunteer loading conditions. The results indicate that the biofidelity of the EvaRID V1.0 and BioRID II FE models have limitations, predominantly in the T1 rearward angular displacement, at low velocity changes (7 km/h). The BioRID II model was validated against dummy test results in a loading range close to consumer test conditions (EuroNCAP) and lower severity levels of volunteer testing were not considered. CONCLUSIONS: The EvaRID dummy model demonstrated the potential of becoming a valuable tool when evaluating and developing seats and whiplash protection systems. However, updates of the joint stiffness will be required to provide better correlation at lower load levels. Moreover, the seated posture, curvature of the spine, and head position of 50th percentile female occupants needs to be established and implemented in future models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».