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24
'08
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MAPLESOFT
Maple est utilisé pour définir les tensionneurs de ceinture de sécurité de la prochaine génération
DynaFlexPro de Maplesoft a servi à modéliser le comportement des passagers automobiles en cas de collision. Un modèle 3D, construit en quelques jours, a permis de dimensionner un moteur servant à actionner un nouveau système de tensionneur de pré-collision en vue de plaquer sur leur siège des passagers penchés en avant avant le choc.
Au cours des 40 dernières années, la technologie visant à réduire les blessures subies par les passagers automobiles en cas de collision a fait des progrès spectaculaires. Les dispositifs de tension des ceintures de sécurité avant la collision sont une nouvelle technologie prometteuse destinée à réduire la gravité des blessures subies en cas d’accident. La technologie actuelle permet de tendre la ceinture d’environ 10 cm et de déclencher simultanément les airbags quelques millisecondes seulement après la collision. Mais les derniers progrès réalisés ont permis de franchir un palier supplémentaire en matière de sécurité des passagers. Des études ont montré que 10 % des conducteurs et 22 % des passagers avaient une mauvaise position corporelle au moment du choc. On utilise donc désormais des tensionneurs de ceinture de sécurité motorisés afin de plaquer contre son siège le corps d’un passager penché vers l’avant avant le choc si la possibilité d’une collision est établie suffisamment tôt. Ce système permet de réduire les blessures du passager en le repositionnant correctement sur son siège et en réduisant ses mouvements au cours de la phase de pré-collision.
Craig Good, de Collision Analysis (Calgary) Ltd. et diplômé de l’Université de Calgary, a dirigé un programme de recherches destiné à approfondir les connaissances dans le domaine de la biomécanique du tensionnement des ceintures de sécurité. L’objectif de cette étude était de mesurer de manière expérimentale la réponse apportée par un groupe de divers passagers penchés en avant au tensionnement de leur ceinture de sécurité en cas de freinage de pré-collision en ligne droite et de procéder à une modélisation des résultats obtenus. Cette étude a porté sur un petit groupe représentatif de volontaires de différentes tailles.
Craig Good a fait appel à DynaFlexPro (DFP) de Maplesoft pour créer une modélisation de passager en 2-D validée par les mesures expérimentales. DFP est un progiciel de modélisation et de simulation de la dynamique des systèmes mécaniques multicorps. La puissance de calcul de Maple permet de créer des jeux d’équations de système concises et efficaces sous forme symbolique, ce qui facilite la visualisation, la prise en compte de la dimension physique et le partage des données. Étant donné la diversité des mouvements des passagers en trois dimensions relevés de manière expérimentale, l’idée originale de Craig Good de créer un modèle simple en 2-D s’est avérée insuffisante. En revanche, l’intégration des technologies DFP et Maple lui a permis de développer son modèle en trois dimensions sur un mode suffisamment simple et accessible pour être utilisable par un large groupe d’ingénieurs. Ce modèle a été confronté aux données expérimentales afin d’en vérifier l’exactitude.
Une fois le modèle créé, Craig Good a eu toute latitude pour évaluer différents scénarios en vue d’optimiser le système. Il a ainsi pu intégrer un échantillon plus important en diversifiant la taille des passagers. « DynaFlexPro était le moyen le plus rapide dont nous disposions pour décrire le système, » explique Craig Good. « J’ai ainsi pu générer des équations de mouvement en un temps record et vérifier les données. J’aurais pu faire ce travail manuellement ou à l’aide d’un progiciel exclusivement numérique, mais le processus aurait été beaucoup trop lourd, alors qu’avec DFP, j’ai pu réaliser en quelques jours une tâche qui en principe prend plusieurs semaines. »
Le modèle utilisant DFP a permis d’obtenir rapidement et avec une grande facilité des résultats impliquant des opérations complexes. Il a notamment permis d’établir que le moteur utilisé dans les expériences portant sur des volontaires n’était pas assez puissant pour tirer en arrière des hommes assez corpulents en cas de freinage avant impact relativement brutal, et que pour d’autres types de morphologie, comme les femmes de corpulence relativement faible, il était nécessaire d’utiliser un moteur plus puissant et de mieux contrôler la vitesse du tensionneur motorisé afin d’optimiser les réponses de rétractation.
Les constructeurs automobiles commencent à entrevoir les avantages de l’utilisation de tensionneurs de ceintures de sécurité motorisés sur leurs véhicules. Mercedes a équipé ses modèles Classe S et Classe E de cette technologie en utilisant des capteurs déclenchés par l’utilisation de la pédale de frein. Grâce à des outils comme Maple les ingénieurs sont mieux armés pour mettre en œuvre, en pratique, des technologies complexes. Gageons qu’à l’avenir, ces systèmes contribueront à renforcer encore plus la protection des passagers automobiles.
Craig Good, de Collision Analysis (Calgary) Ltd. et diplômé de l’Université de Calgary, a dirigé un programme de recherches destiné à approfondir les connaissances dans le domaine de la biomécanique du tensionnement des ceintures de sécurité. L’objectif de cette étude était de mesurer de manière expérimentale la réponse apportée par un groupe de divers passagers penchés en avant au tensionnement de leur ceinture de sécurité en cas de freinage de pré-collision en ligne droite et de procéder à une modélisation des résultats obtenus. Cette étude a porté sur un petit groupe représentatif de volontaires de différentes tailles.
Craig Good a fait appel à DynaFlexPro (DFP) de Maplesoft pour créer une modélisation de passager en 2-D validée par les mesures expérimentales. DFP est un progiciel de modélisation et de simulation de la dynamique des systèmes mécaniques multicorps. La puissance de calcul de Maple permet de créer des jeux d’équations de système concises et efficaces sous forme symbolique, ce qui facilite la visualisation, la prise en compte de la dimension physique et le partage des données. Étant donné la diversité des mouvements des passagers en trois dimensions relevés de manière expérimentale, l’idée originale de Craig Good de créer un modèle simple en 2-D s’est avérée insuffisante. En revanche, l’intégration des technologies DFP et Maple lui a permis de développer son modèle en trois dimensions sur un mode suffisamment simple et accessible pour être utilisable par un large groupe d’ingénieurs. Ce modèle a été confronté aux données expérimentales afin d’en vérifier l’exactitude.
Une fois le modèle créé, Craig Good a eu toute latitude pour évaluer différents scénarios en vue d’optimiser le système. Il a ainsi pu intégrer un échantillon plus important en diversifiant la taille des passagers. « DynaFlexPro était le moyen le plus rapide dont nous disposions pour décrire le système, » explique Craig Good. « J’ai ainsi pu générer des équations de mouvement en un temps record et vérifier les données. J’aurais pu faire ce travail manuellement ou à l’aide d’un progiciel exclusivement numérique, mais le processus aurait été beaucoup trop lourd, alors qu’avec DFP, j’ai pu réaliser en quelques jours une tâche qui en principe prend plusieurs semaines. »
Le modèle utilisant DFP a permis d’obtenir rapidement et avec une grande facilité des résultats impliquant des opérations complexes. Il a notamment permis d’établir que le moteur utilisé dans les expériences portant sur des volontaires n’était pas assez puissant pour tirer en arrière des hommes assez corpulents en cas de freinage avant impact relativement brutal, et que pour d’autres types de morphologie, comme les femmes de corpulence relativement faible, il était nécessaire d’utiliser un moteur plus puissant et de mieux contrôler la vitesse du tensionneur motorisé afin d’optimiser les réponses de rétractation.
Les constructeurs automobiles commencent à entrevoir les avantages de l’utilisation de tensionneurs de ceintures de sécurité motorisés sur leurs véhicules. Mercedes a équipé ses modèles Classe S et Classe E de cette technologie en utilisant des capteurs déclenchés par l’utilisation de la pédale de frein. Grâce à des outils comme Maple les ingénieurs sont mieux armés pour mettre en œuvre, en pratique, des technologies complexes. Gageons qu’à l’avenir, ces systèmes contribueront à renforcer encore plus la protection des passagers automobiles.
