肖志　張?jiān)骑w　龐通　李順?lè)濉?guó)斌　王方

摘? ?要：為了提高摩托車頭盔防護(hù)性能降低頭部損傷風(fēng)險(xiǎn)，本文引入功能梯度仿生泡沫結(jié)構(gòu)替代傳統(tǒng)頭盔的均勻密度泡沫襯墊. 通過(guò)頭盔耦合生物力學(xué)頭部有限元模型，獲取撞擊過(guò)程中頭部質(zhì)心加速度、生物力學(xué)響應(yīng)和頭盔結(jié)構(gòu)響應(yīng)，綜合分析不同密度梯度方案對(duì)頭盔防護(hù)能力的影響. 結(jié)果表明，功能梯度泡沫結(jié)構(gòu)在中高速?zèng)_擊下有更明顯的優(yōu)勢(shì). 相比傳統(tǒng)頭盔吸能緩沖層的均勻泡沫密度方案和新型頭盔的正/負(fù)密度梯度方案，最大密度為80 kg/m3的負(fù)密度梯度泡沫設(shè)計(jì)方案可以更有效改善頭盔結(jié)構(gòu)碰撞響應(yīng)并降低碰撞過(guò)程中頭部損傷，且隨著密度差的增大，負(fù)密度梯度頭盔的防護(hù)性能得到了進(jìn)一步提高.

關(guān)鍵詞：功能梯度泡沫;仿生頭盔;頭部損傷;有限元模型;碰撞

中圖分類號(hào)：U467.14? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Analysis on Head Injury and Protective Performance

of Functionally Graded Bionic Helmet

XIAO Zhi ZHANG Yunfei PANG Tong LI Shunfeng LIU Guobin WANG Fang

（1. State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacturing for Vehicle Body，Hunan University，Changsha 410082，China;

2. Dep of Mechanical，Aerospace and Civil Engineering，University of Manchester，Manchester M13 9PL，UK;

3. The Sixth Research Institute of China Aerospace Science and Industry Corporation，Hohhot，010010，China;

4. College of Automotive and Mechanical Engineering，Changsha University of Science & Technology，Changsha 410082，China）

Abstract：Functionally graded foam is introduced in this paper to replace the uniform-density energy-absorbing liner of a conventional motorcycle helmet for improving its protection performance and further reducing head injuries during impact scenarios. The helmet finite element model coupled with biomechanical head model was developed，the acceleration transmitted to the gravity center of head，biomechanical responses of the head and crushing behaviors of the helmet under the impacts are obtained to comprehensively investigate the effects of functionally graded foam on helmet impact protection. According to the results，functionally graded foam has more advantages under medium/high speed impact than uniform liner foam. In comparison with the uniform-density design for the conventional helmet liner and the positive/negative functionally graded foam design for the novel helmet liner，the negative functionally graded foam with a maximum density of 80 kg/m3 is of the best crushing responses and the severities of head injuries can be reduced more effectively. With the increase of density difference，the impact protection of novel helmet with negative functionally graded foam design can be further improved.

Key words：functionally graded foam;bionic helmet;head injury;finite element model;impact

2020年，“一盔一帶”安全守護(hù)行動(dòng)的開展對(duì)摩托車頭盔防護(hù)性能提出了更高的要求. 在摩托車碰撞事故中，頭部損傷是駕乘人員重傷甚至死亡的主要原因，而佩戴頭盔可以有效降低頭部損傷程度. 在實(shí)際碰撞中，頭盔主要作用是耗散沖擊過(guò)程中的碰撞能量，吸收碰撞過(guò)程中頭部動(dòng)能，緩沖碰撞過(guò)程.

吸能緩沖層作為摩托車頭盔最主要的吸能結(jié)構(gòu)，通過(guò)碰撞過(guò)程中泡沫的塑性變形吸收大部分碰撞能量. 近年來(lái)，為進(jìn)一步提高吸能緩沖層的能量耗散水平，一批諸如蜂窩結(jié)構(gòu)[1]、波紋形多孔結(jié)構(gòu)[2]和桁架結(jié)構(gòu)[3]等多種吸能結(jié)構(gòu)被引入頭盔結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中，并在一定程度上提高了頭盔的防護(hù)能力.

功能梯度泡沫作為一種輕質(zhì)高效的吸能結(jié)構(gòu)，首先在生物材料中被觀察到，隨后引入到耐撞性結(jié)構(gòu)研究和馬術(shù)頭盔中. Fischer等人[4]和Fleck等人[5]觀察了柚子皮的微觀結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)了明顯的梯度分布現(xiàn)象，并通過(guò)柚子自由落體實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了柚子皮良好的抗沖擊能力. 隨后，Cui等人[6]探究了EPS（Expanded Polystyrene）泡沫梯度布置方案在低速?zèng)_擊下的吸能特性，在此基礎(chǔ)上，將其引入到馬術(shù)頭盔，通過(guò)分析頭盔碰撞響應(yīng)和頭部加速度響應(yīng)，探究了功能梯度結(jié)構(gòu)對(duì)馬術(shù)頭盔防護(hù)能力的影響[7]. 但截至目前，功能梯度泡沫在摩托車頭盔中的應(yīng)用及頭部生物力學(xué)響應(yīng)并沒有得到很好的研究.

為進(jìn)一步提高頭盔的防護(hù)吸能，并填補(bǔ)功能梯度頭盔碰撞響應(yīng)與頭部損傷生物力學(xué)響應(yīng)耦合分析的研究空白，本研究首先建立了摩托車頭盔有限元模型，并通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)試驗(yàn)驗(yàn)證頭盔模型;基于泡沫材料相關(guān)理論，獲得一系列不同密度EPS泡沫本構(gòu)模型，并將其應(yīng)用到功能梯度頭盔模型中;最后，通過(guò)頭盔耦合生物力學(xué)頭部模型，探究了功能梯度結(jié)構(gòu)在不同沖擊速度下的防護(hù)性能，在此基礎(chǔ)上研究了7.5 m/s沖擊速度下不同梯度方案的頭部加速度響應(yīng)、生物力學(xué)響應(yīng)和頭盔結(jié)構(gòu)碰撞響應(yīng)，綜合評(píng)價(jià)功能梯度泡沫結(jié)構(gòu)對(duì)頭盔防護(hù)能力的影響.

1? ?有限元模型

本節(jié)介紹了所用的兩種頭部有限元模型，建立并驗(yàn)證了摩托車頭盔有限元模型，利用相關(guān)理論獲取了所需的EPS泡沫材料本構(gòu)模型.

1.1? ?頭部模型

本文采用由LSTC公司（Livermore Software Technology Corporation）開發(fā)的Hybrid Ⅲ剛性頭部模型輸出頭部質(zhì)心的加速度曲線來(lái)和實(shí)驗(yàn)對(duì)標(biāo)[8]，同時(shí)采用由日本豐田汽車研究院開發(fā)的THUMS（Total Human Model for Safety）生物力學(xué)頭部模型輸出頭部生物力學(xué)響應(yīng)和質(zhì)心加速度分析頭部損傷[9]. 其中THUMS頭部模型包括人體腦部、顱骨、腦膜、腦脊液及面部等組織，能夠很好地模擬碰撞工況下的頭部生物力學(xué)響應(yīng).

1.2? ?頭盔模型

摩托車頭盔主要由硬質(zhì)外殼、吸能緩沖層、舒適襯墊、系帶和護(hù)目鏡組成，其中，頭盔的防護(hù)吸能特性主要是由硬質(zhì)外殼和吸能緩沖層決定，絕大多數(shù)摩托車頭盔外殼和吸能緩沖層分別由ABS（Acrylonitrile Butadiene Styrene）塑料和EPS泡沫制成.

如圖1所示，選取AGV-K3摩托車頭盔通過(guò)GOM三維掃描儀掃描得到相應(yīng)的Stl（Stereolithography）模型，再經(jīng)過(guò)Geomagic軟件逆向重構(gòu)得到頭盔幾何模型，隨后在Hyperworks軟件中完成模型的前后處理，最后選用LS-DYNA971 R4.2求解器進(jìn)行模型計(jì)算.

本文中僅對(duì)頭盔主要部件（即：ABS外殼、EPS泡沫吸能緩沖層、系帶）進(jìn)行建模，忽略對(duì)緩沖吸能影響很小的其余部件. 頭盔外殼厚度為4 mm，選用LS-DYNA中*MAT_3塑性隨動(dòng)硬化材料模型和3.5 mm全積分四邊形殼單元網(wǎng)格進(jìn)行仿真. 吸能緩沖層厚度范圍為6 mm - 45 mm，選用*MAT_63壓縮泡沫材料模型進(jìn)行模擬，本構(gòu)曲線在下節(jié)1.3中推導(dǎo)得出. 在撞擊區(qū)域選擇4 mm全積分六面體網(wǎng)格平均劃分泡沫厚度，每層網(wǎng)格定義為一個(gè)部件，定義從最外層到最內(nèi)層分別為第1層至第8層，各層之間采用共節(jié)點(diǎn)連接，對(duì)每一層賦予不同的材料本構(gòu)參數(shù)，層內(nèi)密度均勻，但在厚度方向上實(shí)現(xiàn)密度梯度變化，襯墊的其他區(qū)域選擇單點(diǎn)積分四面體網(wǎng)格. 系帶總長(zhǎng)度為200 mm，選用*MAT_1彈性材料模型和4 mm四邊形網(wǎng)格進(jìn)行模擬. 外殼與吸能緩沖層之間采用Tied_node_to_surface接觸;吸能緩沖層與頭部模型之間，外殼與剛性平砧之間均采用Automatic_surface_to_surface接觸. 頭盔模型中各部分具體的材料參數(shù)如表1所示.所建立的頭盔有限元模型如圖2所示.

1.3? ?EPS泡沫材料應(yīng)力-應(yīng)變曲線

本文利用Schraad和Harlow[11]提出的隨機(jī)多孔材料理論推導(dǎo)出一系列泡沫壓縮應(yīng)力-應(yīng)變曲線，并將這些曲線應(yīng)用到頭盔模型吸能緩沖層中.

1.4? ?模型驗(yàn)證

根據(jù)摩托車頭盔法規(guī)GB 24429-2009[13]和ECE R22.05[14]，選取頭盔B點(diǎn)位置進(jìn)行跌落碰撞實(shí)驗(yàn)，B點(diǎn)所在位置如圖5所示. 該實(shí)驗(yàn)在頭盔性能測(cè)試試驗(yàn)機(jī)中完成，如圖6所示. 在實(shí)驗(yàn)中頭盔和M號(hào)剛性金屬頭型固定在一起，將頭盔拉升至距離剛性平砧2.9 m高度處釋放，使其自由下落產(chǎn)生7.5 m/s的撞擊速度，實(shí)驗(yàn)重復(fù)三次，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)通過(guò)內(nèi)置于剛性頭型質(zhì)心位置的加速度傳感器測(cè)得. 如圖7所示，頭盔跌落實(shí)驗(yàn)結(jié)果和對(duì)應(yīng)仿真（圖2（a））的加速度-時(shí)間曲線顯示了良好的一致性，頭盔模型的準(zhǔn)確性得到驗(yàn)證.

2? ?功能梯度頭盔梯度參數(shù)選擇

如圖8所示，基于柚子皮組織梯度分布現(xiàn)象，本文設(shè)計(jì)了13種密度梯度方案探究仿生梯度EPS泡沫結(jié)構(gòu)對(duì)頭盔防護(hù)能力的影響. 各種梯度方案如表2所示，其命名方法如下：Ave80和Max80分別表示泡沫襯墊平均密度和最大密度為80 kg/m³;Δρ20和Δρ-20分別表示襯墊最外層（第1層）與最內(nèi)層（第8層）泡沫密度之差為20 kg/m³和-20 kg/m³. 例如，Ave80_Δρ20代表平均密度為80 kg/m³且最外層與最內(nèi)層泡沫密度差為20 kg/m³的正密度梯度方案.

3? ?功能梯度頭盔防護(hù)性能分析

3.1? ?均勻密度頭盔防護(hù)性能分析

基于驗(yàn)證的頭盔耦合生物力學(xué)頭部模型（圖2（b））對(duì)均勻密度頭盔進(jìn)行跌落仿真. 頭盔EPS泡沫吸能緩沖層的碰撞變形過(guò)程如圖9所示;頭部加速度曲線及對(duì)應(yīng)的腦壓云圖和最大主應(yīng)變?cè)茍D如圖10所示. 在頭盔-頭部模型和剛性砧之間開始接觸碰撞時(shí)，傳遞至頭部的加速度迅速升高;當(dāng)碰撞時(shí)間t=2 ms時(shí)，加速度增長(zhǎng)速率開始降低，各層泡沫撞擊點(diǎn)處應(yīng)變?yōu)?.12-0.29，此時(shí)大部分泡沫處于平臺(tái)吸能階段的前中期（圖3和圖4），泡沫吸能效率開始增大;在碰撞時(shí)刻t=6 ms，加速度達(dá)到峰值，頭部模型運(yùn)動(dòng)到極限位置;隨后頭型開始回彈，加速度快速降低. 當(dāng)加速度到達(dá)峰值時(shí)，大腦壓力云圖呈現(xiàn)出明顯的梯度分布，最大腦正壓出現(xiàn)在撞擊位置附近（A點(diǎn)），最大主應(yīng)變?cè)陬~葉和顳葉附近（C點(diǎn)）取得最大值，這與Zhou等人[15]的研究結(jié)果具有較好的一致性.

3.2? ?沖擊速度對(duì)頭盔防護(hù)性能的影響

本部分在標(biāo)準(zhǔn)沖擊速度的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探究了5 m/s、7.5 m/s和9 m/s三種沖擊速度下13種功能梯度方案（見表2）頭盔結(jié)構(gòu)響應(yīng)和頭部損傷響應(yīng);其中，Ave80_Δρ0、Max80_Δρ50和 Max80_Δρ-50三種典型梯度方案的大腦壓力云圖和頭盔吸能緩沖層等效應(yīng)變?cè)茍D分別如圖11和圖12所示.

從壓力分布看，當(dāng)沖擊速度增大時(shí)，最大腦正壓的峰值和高壓力區(qū)分布面積均逐漸增大. 和均勻密度方案相比，低速?zèng)_擊兩種典型功能梯度方案的最大腦正壓分布面積并沒有明顯變化，中高速?zèng)_擊兩種功能梯度方案的高壓力區(qū)分布面積顯著降低，且負(fù)密度梯度方案在降低頭部損傷方面的優(yōu)勢(shì)更加明顯.

從吸能緩沖層應(yīng)變?cè)茍D看，隨著沖擊速度的增大，三種梯度方案峰值應(yīng)變逐漸增大，高應(yīng)變分布區(qū)域也逐漸擴(kuò)大. 低速碰撞時(shí)，均勻密度方案的內(nèi)外層泡沫變形均不充分，正梯度方案可以進(jìn)一步增大內(nèi)層部分泡沫的變形量，同時(shí)基本保持外層泡沫變形量，但由于應(yīng)變顯著增大區(qū)域體積較小，優(yōu)勢(shì)并不明顯;而負(fù)梯度方案不僅沒有顯著改善外層泡沫的變形吸能，反而抑制了內(nèi)層泡沫的變形. 中高速?zèng)_擊下均勻密度方案的內(nèi)層泡沫變形已比較充分，此時(shí)的正梯度方案引起的內(nèi)層泡沫進(jìn)一步變形增大了峰值應(yīng)變和高應(yīng)變區(qū)域體積，但抑制了外層泡沫的變形吸能;負(fù)密度梯度方案在保證內(nèi)層應(yīng)變足夠大（平臺(tái)階段后期）的基礎(chǔ)上極大地改善了外層泡沫的變形吸能. 考慮到低速?zèng)_擊下頭部損傷較輕，損傷概率較低，功能梯度結(jié)構(gòu)在中高速?zèng)_擊下的應(yīng)用潛力更大.

3.3? ?標(biāo)準(zhǔn)沖擊速度頭部損傷結(jié)果分析

頭部損傷標(biāo)準(zhǔn)HIC（Head Injury Criterion）作為當(dāng)前應(yīng)用最廣泛的頭部損傷評(píng)價(jià)指標(biāo)，可以在一定程度上反映頭部的整體損傷，如公式（4）所示[16]. 然而，在實(shí)際碰撞中，常見的損傷有腦挫傷、腦血腫、彌漫性軸索損傷等，HIC并不足以對(duì)各種具體損傷做精準(zhǔn)預(yù)測(cè). 相關(guān)研究表明，腦部最大腦正壓和最大腦負(fù)壓可以較好地預(yù)測(cè)腦挫傷和腦血腫，同時(shí)結(jié)合大腦最大主應(yīng)變可以對(duì)彌漫性軸索損傷做較為精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)[17]. 其中，最大腦正壓和最大腦負(fù)壓為撞擊過(guò)程中腦組織受慣性影響產(chǎn)生顱骨和大腦相互碰撞，并在撞擊側(cè)和撞擊對(duì)側(cè)分別產(chǎn)生的峰值正負(fù)腦壓，是常用的腦損傷評(píng)價(jià)指標(biāo)[18].

3.4? ?頭盔-頭部碰撞力學(xué)響應(yīng)分析

3.4.1? ?頭部接觸力響應(yīng)

3.4.2? ?吸能緩沖層變形分析

圖15對(duì)比了各層EPS泡沫撞擊點(diǎn)位置的最大變形量. 對(duì)于均勻密度泡沫，第1層（最外層）泡沫的變形量最小，而第8層（最內(nèi)層）泡沫的變形量最大，內(nèi)層泡沫吸能潛能發(fā)揮得較為充分. 而六種正梯度方案內(nèi)層泡沫變形進(jìn)一步減小，不僅不利于能量吸收，反而會(huì)使頭部接觸力超出相同密度差的負(fù)密度方案，甚至均勻密度方案，不利于頭部損傷降低. Ave80的負(fù)梯度方案雖然增大了外層泡沫的變形，但總變形沒有明顯改變，而Max80的負(fù)梯度方案在保持各層泡沫變形比例均衡的前提下提升了總變形量，泡沫利用率進(jìn)一步提升. 尤其是梯度方案Max80_Δρ_50，各層泡沫變形量和總變形量提升程度達(dá)到最大，更有利于頭盔碰撞吸能能力的提升.

3.4.3? ?頭盔吸能分析

圖16對(duì)比了功能梯度頭盔各部分能量吸收情況. 6種正梯度方案頭盔總吸能略低于均勻密度方案，且密度差越大，總吸能越小，主要原因是外層泡沫變形量的降低使得外殼吸能出現(xiàn)較大程度的降低. 6種負(fù)梯度方案總吸能均高于均勻密度方案和6種正梯度方案，且隨著密度差的增大，頭盔吸能逐漸增大，其主要原因是外層泡沫變形量增大使得外殼吸能出現(xiàn)較大幅度的增大，此時(shí)外殼吸能能力成為頭盔防護(hù)能力的主要影響因素. 此外，雖然Max80和Ave80梯度方案頭盔吸能相差不大，但是由于Max80方案的質(zhì)量降低引起的初始動(dòng)能降低，頭部剩余動(dòng)能遠(yuǎn)小于Ave80梯度方案，使得Max80梯度方案頭部損傷遠(yuǎn)低于Ave80梯度方案.

3.5? ?參數(shù)相關(guān)性分析

為探究頭盔結(jié)構(gòu)響應(yīng)與頭部損傷參數(shù)（HIC，最大腦正壓，最大腦負(fù)壓，最大主應(yīng)變）之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，生物力學(xué)損傷參數(shù)分別對(duì)頭部接觸力、各層泡沫吸能標(biāo)準(zhǔn)差、各層泡沫變形標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行了相關(guān)性分析，如圖17和圖18所示. 由圖17可知，四種生物力學(xué)損傷參數(shù)相對(duì)減小量均隨著接觸力的增大而逐漸降低，對(duì)四種參數(shù)進(jìn)行線性擬合進(jìn)一步推導(dǎo)得到損傷參數(shù)與峰值接觸力之間的線性表達(dá)式如圖所示，其決定系數(shù)R2分別為0.957、0.961、0.925、0.993，線性關(guān)系明顯.

在圖18中，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差為一種梯度方案下8層泡沫變形（或吸能）的標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)均勻密度方案標(biāo)準(zhǔn)差的歸一化處理，來(lái)表征各層泡沫變形（或吸能）的差異性. 由圖18（a）知，六種正梯度方案吸能標(biāo)準(zhǔn)差遠(yuǎn)大于負(fù)梯度方案，且六種負(fù)梯度方案的吸能標(biāo)準(zhǔn)差隨著密度差的增大而逐漸減小，而正梯度方案則呈現(xiàn)相反的趨勢(shì)，這說(shuō)明大密度差負(fù)梯度方案在改善頭盔各部分吸能比例方面優(yōu)勢(shì)更明顯. 由圖18（b）知，負(fù)梯度方案的變形標(biāo)準(zhǔn)差小于正梯度方案，但負(fù)梯度方案對(duì)密度差的相關(guān)性不明顯，這與圖18（a）的結(jié)果存在差異，可能原因是在撞擊過(guò)程中泡沫存在較大的剪切變形，吸收了另一部分碰撞能量.

4? ?結(jié)? ?論

本文通過(guò)驗(yàn)證的頭盔-生物力學(xué)頭部耦合模型對(duì)比研究了均勻密度泡沫的傳統(tǒng)頭盔與功能梯度泡沫結(jié)構(gòu)的新型頭盔的防護(hù)性能. 碰撞過(guò)程中，對(duì)不同頭盔保護(hù)下的頭部損傷進(jìn)行了研究，同時(shí)還分析了頭盔結(jié)構(gòu)碰撞響應(yīng)，得出的主要結(jié)論如下：

1）功能梯度結(jié)構(gòu)在中高速?zèng)_擊下對(duì)頭盔防護(hù)性能的改善效果明顯優(yōu)于低速?zèng)_擊;

2）中高速?zèng)_擊下，對(duì)比傳統(tǒng)頭盔吸能緩沖層的均勻泡沫密度方案和新型頭盔的正/負(fù)密度梯度方案，具有負(fù)密度梯度泡沫設(shè)計(jì)方案具有最佳的結(jié)構(gòu)碰撞響應(yīng)并能有效降低碰撞過(guò)程中頭部損傷，且隨著密度差的增大，負(fù)密度梯度頭盔的防護(hù)性能得到了進(jìn)一步提高;

3）在13種密度梯度方案中，最大密度為80 kg/m³的方案（Max80）在降低頭部損傷方面優(yōu)于平均密度為80 kg/m³的梯度方案（Ave80）;

4）在頭盔結(jié)構(gòu)響應(yīng)與頭部生物損傷參數(shù)相關(guān)性分析中，頭部接觸力與生物力學(xué)損傷參數(shù)之間具有很好的線性關(guān)系，且較大密度差的負(fù)梯度泡沫可以進(jìn)一步提高吸能緩沖層的整體變形吸能程度，從而提升頭盔防護(hù)性能并降低頭部損傷的發(fā)生.

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