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Area Engineering

Automatic definition of D ring position for correct belt routing

Reference persons GIOVANNI BELINGARDI, ALESSANDRO SCATTINA

Research Groups 25-Struttura e sicurezza dei veicoli: progettazione,simulazione,ottimizzazione

Description I crash test introdotti nel 2020 dal protocollo EuroNCAP MPDB (Mobile Progressive Deformable Barrier) risultano essere più severi dei precedenti impatti frontali considerati. L’energia che deve essere assorbita è infatti maggiore e l’impatto avviene contro una barriera mobile anziché fissa. Inoltre, le soglie dei parametri biomeccanici degli occupanti, utilizzate per valutare la sicurezza di adulti e bambini, sono state ristrette. Uno degli aspetti più critici è costituito dal comportamento del manichino Q10, utilizzato per simulare un bambino di 10 anni di età. Questa categoria di bambini è posizionata su un seggiolino, posto nella fila posteriore di sedili, ma viene utilizzato il sistema di ritenuta del veicolo. Se, durante l’impatto, vi è uno scivolamento del ramo toracico della cintura di sicurezza, la trattenuta può causare lesioni potenzialmente pericolose, di conseguenza il punteggio del veicolo relativo alla sicurezza bambini viene automaticamente azzerato. Il corretto posizionamento della cintura di sicurezza durante l’impatto è strettamente legato al posizionamento dell’arrotolatore. In fase di progetto, la definizione della posizione dell’arrotolatore è influenzata da numerosi parametri, quali il sistema di ritenuta stesso, la geometria e la forma del sedile. Il posizionamento dell’arrotolatore è quindi una fase del progetto che richiede numerose iterazioni ognuna delle quali molto dispendiosa in termini di tempo e risorse.
In questo quadro, l’obiettivo del progetto è quello di sviluppare uno strumento automatico che, a partire da definiti parametri di progetto, definisca il corretto posizionamento dell’arrotolatore, al fine di ottimizzare il comportamento della cintura di sicurezza in caso di urto. Lo sviluppo verrà eseguito mediante applicazioni di machine learning e artificial intelligence e la metodologia sviluppata potrà essere estesa anche ad altre applicazioni il cui sviluppo richiede normalmente molto tempo.


Deadline 01/07/2022      PROPONI LA TUA CANDIDATURA




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