Development, Calibration, and Validation of a Head–Neck Complex of THOR Mod Kit Finite Element Model
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION/OBJECTIVE: In an effort to continually improve upon the design of the test device for human occupant restraint (THOR) dummy, a series of modifications have recently been applied. The first objective of this study was to update the THOR head-neck finite element (FE) model to the specifications of the latest dummy modifications. The second objective was to develop and apply a new optimization-based methodology to calibrate the FE head-neck model based on experimental test data. The calibrated head-neck model was validated against both frontal and lateral impact test data. Finally, the sensitivities of the model, in terms of head and neck injury criteria, to pretest positioning conditions were evaluated in a frontal crash test simulation. METHODS: The updated parts of the head-neck THOR FE model were remeshed from CAD geometries of the modified parts. In addition, further model modifications were made to improve the effectiveness of the model (e.g., model stability). A novel calibration methodology, which incorporates the CORA (CORelation and Analysis) rating system with an optimization algorithm implemented in Isight software, was developed to improve both kinematic and kinetic responses of the model in various THOR dummy certification and biomechanical response tests. A parametric study was performed to evaluate head and neck injury criteria values in the calibrated head-neck model during a 40 km/h frontal crash test with respect to variation in the THOR model upper body and belt pretest position. RESULTS: Material parameter optimization was shown to greatly improve the updated model response by increasing the average rating score from 0.794 ± 0.073 to 0.964 ± 0.019. The calibrated neck showed the biggest improvement in the pendulum flexion simulation from 0.681 in the original model up to 0.96 in the calibrated model. The fully calibrated model proved to be effective at predicting dummy response in frontal and lateral loading conditions during the validation phase (0.942 average score). Upper body position was shown to have a greater effect on head-neck response than belt position. The pretest positioning variation resulted in a 10 percent maximum change in HIC36 values and 14 percent maximum change in NIJ values. CONCLUSION: The optimization-based calibration methodology was effective as it markedly improved model performance. The calibrated head-neck model demonstrated application in a crash safety analysis, showing slight head-neck injury sensitivity to pretest positioning in a frontal crash impact scenario.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».