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Untersuchungen zur Validierung eines EES-Kataloges

  • In dieser Arbeit wurden ausgewählte EES-Methoden auf ihre üblichen Anwendungsbereiche und Grenzen untersucht und diese mit den EES-Werten der GIDAS-Datenbank verglichen. Es wurde deutlich, dass die ausgewählten EES-Methoden über modellspezifische oder anwendungsspezifische Grenzen verfügen. Um die Grenzen der EES-Methoden und die dadurch entstehenden Unsicherheiten gering zu halten, wurden stets zwei EES-Methoden miteinander kombiniert. In einer vom Verfasser entwickelten Qualitätsbetrachtung wurden die Ergebnisse der EES-Methoden zueinander bewertet. Weiterhin wurde der EES-Wert der GIDAS in den Qualitätssicherungsprozess einbezogen und bewertet. Für diese Qualitätsbetrachtung wurde die Realunfalldatenbank der GIDAS zum Stand Juni 2022 bereitgestellt. Die Datenbank hatte zum benannten Zeitpunkt einen Umfang von 55955 Datenbankeinträgen. Diese wurde nach unterschiedlichen Kriterien untersucht, wie beispielsweise nach häufigen Fahrzeugtypen, Anstoßbereich und angegebenen EES-Wert. Nach erfolgter Datensichtung wurden vier Fahrzeugtypen der Kompaktklasse und vier Fahrzeugtypen der Kleinwagenklasse ausgewählt. Aus diesen zwei Fahrzeugklassen wurden insgesamt 40 GIDAS-Fälle für die Qualitätssicherung ausgewählt. In dem Qualitätssicherungsprozess wurden vier übliche, praktikable und reproduzierbare EES-Methoden verwendet. Dabei handelt es sich um Methoden mit unterschiedlichen Lösungsansätzen. Durch die Kombination von visuellen Methoden wie der Expertenschätzung und dem visuellen Vergleich mit mathematischen Methoden wie dem 3D-EES-Modell und der Crash3-Methode können objektive Ergebnisse erzielt werden. Andere Methoden wie die FE-Methode, die Energieraster-Methode und die Faustformel konnten nicht in den Qualitätssicherungsprozess einbezogen werden. Grund dafür sind teilweise veraltete und unzureichende Modellannahmen. Weiterhin wurden ausschließlich Methoden genutzt, die zugänglich und öffentlich publiziert wurden. Das fördert die Objektivität und Nachvollziehbarkeit. Es wurde überprüft, ob der EES-Wert mit den ausgewählten EES-Methoden dieser 40 GIDAS-Fälle ermittelt werden konnte. Die Expertenschätzung konnte in 39 von 40 aus-gewählten GIDAS-Fällen durgeführt werden. Grundsätzlich ist eine EES-Bewertung mit der Expertenschätzung immer dann möglich, wenn der Untersuchungsfall über ausreichende Fotodokumentationen und Fahrzeugdaten, wie Masse und Fahrzeugtyp verfügt. Die Expertenschätzung wurde auf der Plattform ReconData durchgeführt. Auf dieser Grundlage wurde die Differenz zwischen dem EES-Wert der GIDAS-Datenbank und dem Ergebnis der Expertenschätzung ausgewertet. Die Differenz lag im Mittel bei 23,59 %. Weiterhin wurden Betrachtungen zur Entwicklung des Energieverhältnisses und der Anzahl der schätzenden Experten durchgeführt. Mit der Crash3-Methode konnten 13 GIDAS-Untersuchungsfälle bewertet werden. Da-bei wurden auch die Differenzen zwischen dem EES-Wert der GIDAS-Datenbank und dem berechneten EES-Wert mit dem Crash3-Modul dargestellt. Die Abweichung lag bei 25,24 %. Innerhalb dieser Arbeit wurden ausschließlich Crashtests verwendet, die hinsichtlich des Fahrzeugherstellers, Fahrzeugtyps und des Baujahres übertragbar gewesen sind. Aufgrund modularer und herstellerübergreifender Bauweisen können auch Crashtests anderer baugleicher Fahrzeuge zufriedenstellende Berechnungsergebnisse liefern. Dies sollte jedoch in weiteren Arbeiten untersucht werden. Die EES-Berechnung der ausgewählten GIDAS-Datensätze mit dem 3D-EES-Modell konnte in 37 Fällen durchgeführt werden. Dabei ergab sich eine Abweichung zwischen dem EES-Wert der GIDAS-Datenbank mit dem berechneten EES-Wert des 3D-EES-Modells von 38 %. Der visuelle Vergleich konnte mit einem Untersuchungsfall der GIDAS-Datenbank durchgeführt werden. Die Differenz zwischen dem EES-Wert der GIDAS-Datenbank mit dem berechneten EES-Wert mit dem visuellen Vergleich beträgt 53,9 %. Weiterhin wurde bei 39 Untersuchungsfällen auch die EES-Bewertung mit dem EES-CNN-Modul durchgeführt. Grund für die Auswertung mit dem EES-CNN-Modul ist, dass es plausible Ergebnisse liefern kann und durch die Einbindung in das Simulationsprogramm PC-Crash den meisten Nutzern dieses Simulationsprogramms zur Verfügung steht. Weiterhin könnte die Verwendung des EES-CNN-Moduls zur EES-Bewertung eine gute Alternative gegenüber den bisherigen EES-Methoden darstellen. Bei der Auswertung der Methode wurde der ausgegebene EES-Bereich des EES-CNN-Moduls mit dem EES-Wert der GIDAS-Datenbank verglichen. Dieser stimmte in 11 Fällen überein. Dabei war jedoch auffallend, dass der detektierte Schadenbereich mit dem EES-CNN-Modul teilweise stark vom tatsächlichen Schadenbereich abweicht. Dies war unabhängig vom ausgegebenen EES-Bereich. Mit dem EES-CNN-Modul konnte in 11 GIDAS-Untersuchungsfällen der Schadenbereich gut erfasst werden. Die Qualitätssicherung der 40 ausgewählten GIDAS-Untersuchungsfälle erfolgte, indem die ermittelten EES-Werte mit den ausgewählten EES-Methoden zueinander in einer Qualitätsformel betrachtet wurden. Dazu wurden zwei Methoden für die Qualitätsbewertung ausgewählt und die entsprechende Differenz bewertet. Im Qualitätsprozess konnte in 92,5 % der Untersuchungsfälle die Expertenschätzung verwendet werden, in 72,5 % das 3D-EES-Modell, in 22,5 % die Crash3-Methode und in 2,5 % der visuelle Vergleich. 22 der 40 ausgewählten GIDAS-Untersuchungsfälle konnten das vorgegebene Qualitätsintervall einhalten oder unterschreiten. Der vorgegebene EES-Wert der GIDAS-Untersuchungsfälle wurde nun in einem zweiten Schritt mit den Ergebnissen der EES-Methoden bewertet. Dazu wurde der Mittelwert aus den ausgewählten EES-Methoden eines Untersuchungsfalls gebildet und mit dem EES-Wert der GIDAS-Datenbank verglichen. Auch diese Werte sollten einem vorgegebenen Qualitätsintervall entsprechen. Wenn dieses Qualitätsintervall eingehalten werden konnte, dann kann der entsprechende Untersuchungsfall als qualitätsgesichert betrachtet werden. Dieses Qualitätsintervall konnte in 14 GIDAS-Untersuchungsfällen eingehalten werden. Das entspricht einem prozentualen Anteil von 35 %. Diese stellen aufgrund ihrer guten Dokumentationslage und Nachvollziehbarkeit eine gute Basis für die EES-Bewertung von anderen Schadenfällen dar und können dem Sachverständigen als Referenzfall dienen. Um diese Nachvollziehbarkeit und Objektivität gewährleisten zu können, ist es maßgeblich, dass die qualitätsgesicherten Untersuchungsfälle der GIDAS, die Vorgehensweise der Qualitätssicherung und die entsprechenden Berechnungsergebnisse sowie relevante Fahrzeugdaten protokolliert und dem Nutzer bereitgestellt werden. Wenn diese qualitätsgesicherten GIDAS-Untersuchungsfälle zur EES-Ermittlung anderer Schadenfälle dienen, dann ist es notwendig, diese trotz erfolgter Qualitätssicherung mit hinreichendem Sachverstand zu bewerten. Diese ermittelte Qualitätssicherungsmethode stellt ein beispielhaftes Verfahren dar, welche die EES-Werte der GIDAS-Datenbank mit ausgewählten EES-Methoden vergleicht und ein Bewertungsschema für ein wahrscheinliches Ergebnis vorgibt. Dabei ist es momentan nicht möglich numerische Sicherheiten auszugeben. Innerhalb dieser Arbeit wurde ein Verfahren entwickelt, welches die geforderte Nachweispflicht der DIN EN ISO 9000 für Validierung erfüllt und ein mögliches Qualitätssicherungsverfahren bereitstellt. Möglicherweise ergeben sich im Laufe der Zeit weitere Erkenntnisse, um dieses Verfahren fortzuführen oder zu verbessern.

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Metadaten
Author:Yvonne Gudrun Schmidt
Advisor:Klaus-Dieter Brösdorf
Document Type:Diploma Thesis
Language:German
Name:Verkehrsunfallforschung an der TU Dresden GmbH
Semperstraße 2a, 01069 Dresden
Date of Publication (online):2023/11/17
Year of first Publication:2023
Publishing Institution:Westsächsische Hochschule Zwickau
Tag:EES; EES-Methoden; EES-Wert
Page Number:206
Faculty:Westsächsische Hochschule Zwickau / Kraftfahrzeugtechnik
Release Date:2024/03/14