Reduktion des Verletzungsrisikos fur Fahrzeuginsassen durch eine Aktivierung von Ruckhaltesystemen vor t_0

摘要

In modernen Fahrzeugen werden teilweise auch heute schon Sensorinformationen unter anderem dazu verwendet, den Insassen im Fahrzeug auf drohende Kollisionen optimal vorzubereiten. So werden beispielsweise Gurte elektrisch vorgespannt oder Luftpolster im Sitz gefullt, um den Insassen bestmoglich im Sitz zu fixieren. Bislang konnen dafur allerdings nur reversible Ruckhaltesysteme eingesetzt warden. Es ist aber vorstellbar, dass zukunftig auch eine fruhzeitige Auslosung irreversibler Systeme, wie einem Airbag oder pyrotechnischen Gurtstraffer mit entsprechend angepassten Ruckhalteeigenschaften, realisiert wird. Mit solchen Systemen konnen die auftretenden Verletzungswerte in Zukunft deutlich reduziert werden. In dieser Arbeit werden die beiden wichtigsten Ruckhaltesysteme fur den Frontaiaufprall (Airbag und Gurt) bezuglich ihres Potentials bei einer fruhzeitigen Auslosung untersucht. Die theoretischen Vorteile ergeben sich vor allem durch eine deutlich fruhere Kopplung des Insassen an die Fahrzeugverzogerung wahrend und unmittelbar vor der Kollision und den dadurch gewonnenen langeren Verzogerungsweg. Weiters konnte es in Zukunft moglich sein, Adaptivitaten in den Ruckhaltesystemen spezifisch an den Unfalltyp anzupassen, falls die Kollisions-Konstellation schon vor dem Aufprall erkannt wurde. Da in absehbarer Zukunft keine einhundertprozentige Erkennungssicherheit der Umfeldsensorik in allen Verkehrssituationen vorstellbar ist, ist es notwendig, auch "Ruckfallstrategien" fur eventuelle Nicht-Erkennungen auszuarbeiten. Ziel dieser Arbeit ist es, das Potential zur Reduktion des Verletzungsrisikos von Fahrzeuginsassen darzulegen und somit einen Anreiz fur weitere Entwicklungen bei der dafur notwendigen Sensorik zu schaffen. Diese Untersuchung basiert auf Mehrkorpersimulationen mit dem Programm Madymo. Es wurden dabei verschiedene Konzepte fur fruh auslosende Ruckhaltesysteme entwickelt und diese anhand verschiedener Crash-Szenarien mit unterschiedlichen Dummy-Typen bewertet.