肖志，張?jiān)骑w，龐通，李順?lè)?，劉?guó)斌，王方

（1.湖南大學(xué)汽車車身先進(jìn)設(shè)計(jì)制造國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖南長(zhǎng)沙 410082；2.曼徹斯特大學(xué) 機(jī)械航空航天與土木工程系，曼徹斯特，M13 9PL；3.中國(guó)航天科工集團(tuán)第六研究院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010010；4.長(zhǎng)沙理工大學(xué) 汽車與機(jī)械工程學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410082）

2020 年，“一盔一帶”安全守護(hù)行動(dòng)的開(kāi)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(méi)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(kāi)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(kāi)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.

圖1 頭盔模型建立過(guò)程Fig.1 Steps of helmet model development

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.

圖2 頭盔有限元模型Fig.2 Finite element models of helmet

表1 頭盔各部分材料參數(shù)[10]Tab.1 Material properties of each part for helmet

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.

如圖3 所示，EPS 泡沫壓縮吸能過(guò)程可以分為三個(gè)階段：彈性階段（0 ＜ε ＜ε1）、平臺(tái)階段（ε1＜ε ＜ε2）和致密化階段（ε2＜ε）、其中平臺(tái)階段是最主要的吸能階段.

圖3 EPS 泡沫典型壓縮應(yīng)力-應(yīng)變曲線Fig.3 Typical compression stress-strain curve for EPS foam

式中：A0、A1、1-A1分別為彈性階段、平臺(tái)階段和致密化階段的平均幾何剛度，ε1、ε2分別為三個(gè)階段的分界應(yīng)變；σε1、σε2分別為ε1、ε2的標(biāo)準(zhǔn)差；此外，公式（2）中erf（x）的計(jì)算如下：

將公式（2）和（3）代入公式（1），對(duì)其積分即可得到基于高斯分布假設(shè)的連續(xù)尺度EPS 泡沫本構(gòu)曲線，上述公式中的A0、A1、ε1、ε2、、由文獻(xiàn)[12]可得.如圖4 所示，根據(jù)上述方法獲取三種不同密度（50，64 和80 kg/m3）EPS 泡沫的理論壓縮應(yīng)力-應(yīng)變曲線，并與文獻(xiàn)[7]中相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)標(biāo)，獲得了較好的效果.

圖4 EPS 泡沫壓縮理論模型驗(yàn)證Fig.4 Theoretical model validation of EPS foam under compression

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(niǎo) 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.

圖5 頭盔B(niǎo) 點(diǎn)撞擊位置[14]Fig.5 Impact point B of helmet[14]

圖6 頭盔標(biāo)準(zhǔn)跌落試驗(yàn)Fig.6 Standard drop test of helmet

圖7 實(shí)驗(yàn)與仿真加速度曲線對(duì)比Fig.7 Comparison between experimental and numerical acceleration-time curves

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.

表2 EPS 泡沫密度梯度分布方案Tab.2 Density graded strategy of EPS foam

圖8 功能梯度泡沫的應(yīng)用Fig.8 Application of functionally graded foam

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(kāi)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(kāi)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(kāi)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(kāi)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.

圖9 EPS 泡沫碰撞變形過(guò)程Fig.9 Deformation processes of EPS foam

圖10 頭部質(zhì)心加速度曲線Fig.10 Acceleration curve of head center of mass

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(jiàn)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.

圖11 不同沖擊速度工況下大腦壓力云圖Fig.11 Intracranial pressures under different impact velocities

圖12 不同沖擊速度吸能緩沖層應(yīng)變?cè)茍DFig.12 Helmet liner strains under different impact velocities

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(méi)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(méi)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(jiàn)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].

式中：t2-t1為HIC 達(dá)到最大值時(shí)的時(shí)間間隔，一般取t2-t1<15 ms，a（t）為頭部合成加速度.

根據(jù)3.2 部分的相關(guān)研究，結(jié)合ECE R22.05 法規(guī)的相關(guān)規(guī)定，本部分基于頭盔-生物力學(xué)頭部模型（圖2（b）），選擇7.5 m/s 沖擊速度，對(duì)表2 中13 種密度梯度方案進(jìn)行跌落仿真.選取HIC、最大腦正壓、最大腦負(fù)壓和最大主應(yīng)變作為頭部損傷響應(yīng)輸出，進(jìn)一步研究功能梯度結(jié)構(gòu)對(duì)頭盔防護(hù)性能的影響，結(jié)果如表3 所示.

表3 頭部損傷響應(yīng)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)Tab.3 Head injury parameters of finite element analysis

為更好地體現(xiàn)不同梯度方案對(duì)損傷參數(shù)的影響，對(duì)四種損傷參數(shù)做如下處理.具體地，標(biāo)記不同梯度方案損傷評(píng)價(jià)參數(shù)為P（x）（x=1，2，…，13），其中x 為梯度方案編號(hào)（見(jiàn)表3），相對(duì)減小量ΔP（x）如公式（5）所示.

處理后的損傷參數(shù)相對(duì)減小量ΔP（x）統(tǒng)計(jì)如圖13 所示：1）Ave80 的梯度設(shè)計(jì)中（No.2 -7），負(fù)梯度方案（No.5 -7）的損傷參數(shù)明顯低于正梯度方案（No.2-4）；對(duì)比均勻密度方案（No.1）發(fā)現(xiàn)三種負(fù)梯度方案的頭部損傷參數(shù)均有所降低，且隨著密度差的增大而逐漸減小，三種正梯度方案HIC 基本保持不變、而最大腦正壓、最大腦負(fù)壓和最大主應(yīng)變反而會(huì)增加頭部損傷；2）Max80 的三種負(fù)梯度方案（No.11-13）優(yōu)于正梯度方案（No.8-10），更優(yōu)于均勻密度方案（No.1），且密度差增大有利于進(jìn)一步降低頭部損傷；3）Max80 的六種梯度方案（No.8 -13）整體上遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于Ave80 梯度方案（No.2-7）.綜上，在13種梯度方案中，同時(shí)具有最大密度為80 kg/m3和最大密度差的負(fù)梯度方案Max80_Δρ-50能夠最大程度地降低各種頭部損傷指標(biāo)，頭盔防護(hù)效果達(dá)到最佳.

圖13 頭部損傷參數(shù)相對(duì)減小量Fig.13 Relative reduction of head injury parameters

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)

頭部接觸力曲線如圖14 所示：1）由圖14（a）可知，Ave80 的三種負(fù)梯度方案峰值接觸力低于均勻密度方案，而三種正密度方案反而高于均勻密度方案，且這種差異也隨著密度差的增大而增大；2）由圖14（b）可知，Max80 的六種梯度方案均可以降低頭盔與頭部的接觸力，且負(fù)梯度方案接觸力低于正梯度，隨著密度差的增大，峰值接觸力逐漸減小；3）Max80的六種密度梯度方案頭部峰值接觸力遠(yuǎn)低于Ave80，且Max80_Δρ_50 接觸力達(dá)到最小.頭部接觸力響應(yīng)分析與文章3.2 節(jié)中的頭部生物力學(xué)損傷參數(shù)分析結(jié)果具有較好的一致性.

圖14 頭部接觸力曲線對(duì)比Fig.14 Comparison of head-helmet contact force

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(méi)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.

圖16 頭盔不同部件吸能量對(duì)比Fig.16 Comparison of energy absorption of each foam layer

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.

圖17 頭部接觸力與頭部損傷參數(shù)的相關(guān)性分析Fig.17 Correlation analysis between head-helmet contact force and head injury indicators

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.

圖18 結(jié)構(gòu)響應(yīng)與頭部損傷參數(shù)的相關(guān)性分析Fig.18 Correlation analysis between helmet structure responses and head injury indicators

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.