作者：Giulia Pascoletti, Paolo Conti , Filippo Cianetti, Elisabetta M. Zanetti, University of Perugia
Daniele Catelani and Hemanth Kolera, MSC Software
根據國家職業安全與健康研究院（NIOSH）的數據，從高處墜落是建筑行業的重大職業風險，占所有死亡人數的42％。但是，要區分意外事故、自殺和被襲擊是一項挑戰，因為唯一可以參考的是受的傷和最終尸體的位置。
生物力學分析可以基于跌落的最終位置（圖1），分析初始位置以及所施加的引起跌落的力。
圖 1 : 跌落的法醫分析
然而，作為分析基礎的實驗是有限的。成本高昂的實驗假人永遠不會與真實受試者反映出相同的情況，并且所測量的參數數量也不廣泛。此外，根據最終的觀測狀態反推初始狀態需要通過實驗來獲得幾個輸入參數，而這些參數是根據跌落周圍的具體情況變化而變化的。使用MSC Adams的人體模型可以補充實驗研究，以模擬與跌倒相關的動力學并解決實驗局限性。Adams模型可以在跌倒時重建身體跟隨的軌跡，從而允許用戶進行完全可重復的多次仿真。
多體模型在重建航空、鐵路和汽車事故中的應用是眾所周知的。另一方面，仍舊很少研究使用數字生物力學模型（例如Adams）作為法醫科學的分析技術。當前的研究旨在強調多體建模方法的優勢，使之成為法醫調查中的輔助工具。
根據模擬模擬肌肉運動的細節，已應用的人體模型分為主動性和被動型。
建立活躍的人體模型具有挑戰性，因為我們不可能知道隨著時間的推移肌肉的激活方式。此外，一個活躍的模型常常是不合適的，因為幾種不同的肌肉激活模式可能導致相同的跌倒軌跡。通常，最開始使用被動模型進行分析。與測量數據相比的任何偏差都可以通過更詳細的活動元素來解決，這些元素定義了關鍵的肌肉激活模式。
在當前的研究中，對被動模型進行了詳細的分析，重點是關節被動阻力建模和模型的驗證。
具體而言，研究的最終目標是建立與受試者的初始形態相關的初始參數的組合，以便能夠模擬跌落后的最終形態，盡可能接近現實。目的是區分是因為意外還是因為非自愿行為（例如，被人推）而造成的跌落。
一個能夠執行這類分析的ADAMS多體模型需要定義不同結構件的轉動慣量、幾何屬性。同時還需要定義各結構件連接的運動副，從而來模擬仿真骨骼的連接關系。
在這項研究中開發的Adams人體模型是一個鉸接的機器人，其中包含15個單元和14個運動副。
每個單元都是一個橢圓形，具有指定的慣性和質量屬性，這些屬性對應于總體中的第五十個百分位數，并且與某個人體部位相關聯，如圖2和表1所示。
圖 2 : 各部位名稱
表 1 : 在人體模型上的位置
圖3顯示了兩個相連部位的幾何形狀以及相關的坐標系（以上臂和下臂為例，分別為部件i和部件j）。近端和遠端坐標系是兩個相鄰部件連接運動副的參考marker。實際上，每個約束都需要創建兩個具有相同位置和方向的marker。因此，參考圖3，遠端i坐標系和近端j坐標系定義了上臂和下臂間連接關節（即肘關節）的位置和方向。
圖 3 : 主坐標系
人體關節已被建模為簡單的機械約束或其組合，從而獲得最高程度的模型保真度。
每個關節的自由度（DOF）（表2）都被明確指出，來幫助構建仿真，模擬人從某個高度跌落的情況。無關緊要的自由度被忽略了。例如，沿長骨軸的軸向旋轉以及肘部，膝蓋和腳踝的外展和內收運動被忽略，因為它們不影響跌落的力。
表 2 : 每個關節的自由度（DOF）
通過廣泛的文獻調查，對人體關節的剛度特性進行了研究，以定義和采用最合適的定律來描述每個約束的特性。這些屬性的正確定義對于通過機械約束限制運動的自由度（避免獲得不自然的位置）以及確保重力作用在部位上時模型的穩定性是至關重要的。根據文獻調查，大多數約束條件選擇了非線性力矩-旋轉角度的關系。對于其余部分，選擇線性的轉動剛度值。
通過與實驗研究的比較，完成模型的驗證。在本研究中，分析了五種不同的跌落情況（圖4），并針對每種跌落情況計算了作用在頭部上的沖擊力的值。這些配置是使用Adams多體動力學模型復現的。初始的運動施加到人體模型中以重現特定場景，然后將重力應用于人體模型。
圖4 : 建模方案
模型驗證了能
夠復制機器人的運動學行為，其頭部的沖擊力值最大偏差為11％。
使用可用的經過驗證的模型，下一步是確定對最終身體姿勢影響最大的變量子集（表3）。
表 3 對最終身體姿勢影響最大的研究變量
基于這些識別出的變量，創建了實
驗設計（DOE）。
然后優化這些參數以使目標函數最小，本目標函數為受害者最終的位置A與仿真預測位置M的偏差。
反復進行一系列的DOE分析，以優化初始參數的數量和要研究值的范圍，如圖5所示。
