基于多屬性群決策駕駛室人機(jī)工程評(píng)價(jià)分析

丁傳鋒

（鄭州科技學(xué)院，河南 鄭州 450000）

1 引言

工程車輛駕駛員操作環(huán)境較為惡劣，舒適性相對(duì)較差，駕駛室需要為駕駛員提供良好舒適操作環(huán)境，既可減少勞動(dòng)者疲勞損傷，又可減少機(jī)械人為故障[1]。具備良好人機(jī)工程環(huán)境的駕駛室，可以使得駕駛員保持長(zhǎng)時(shí)間的注意力，因此，對(duì)駕駛室進(jìn)行人機(jī)工程學(xué)分析，具有重要的意義。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)此進(jìn)研究：文獻(xiàn)[2]基于工程實(shí)踐統(tǒng)計(jì)，根據(jù)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)對(duì)不同駕駛室的安全性進(jìn)行分析；文獻(xiàn)[3]基于人機(jī)工程理論，將人體模型與駕駛室進(jìn)行數(shù)學(xué)關(guān)聯(lián)建模，通過(guò)數(shù)學(xué)模型對(duì)駕駛室進(jìn)行分析優(yōu)化；文獻(xiàn)[4]基于CATIA人機(jī)工程模塊，對(duì)某款車輛駕駛室操作面板及控制裝置進(jìn)行設(shè)計(jì)布置；文獻(xiàn)[5]基于人機(jī)工程理論，對(duì)駕駛室座椅的空間位置進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，并采用95th人體模型進(jìn)行驗(yàn)證。

針對(duì)某工程車輛駕駛室進(jìn)行人機(jī)工程學(xué)分析，根據(jù)駕駛室總體結(jié)構(gòu)，搭建試驗(yàn)臺(tái)，進(jìn)行人機(jī)工程學(xué)試驗(yàn)。選取20名相關(guān)專業(yè)人員，從四大類進(jìn)行操作評(píng)價(jià)，反映出被評(píng)判的駕駛室人機(jī)界面各方面的特點(diǎn)和性能，根據(jù)各子因素和相應(yīng)的人機(jī)工程標(biāo)準(zhǔn)建立駕駛室評(píng)價(jià)體系。應(yīng)用直覺(jué)模糊集的多屬性群決策方法，綜合考慮系統(tǒng)屬性的權(quán)重和各專家的權(quán)重，對(duì)駕駛室進(jìn)行人機(jī)工程評(píng)價(jià)。

2 直接模糊多屬性決策

對(duì)于某一多屬性群決策問(wèn)題，設(shè)Y=｛Y1，Y2，…Yn｝為方案集，E=（e1，e2，…el）T為決策者集。ξ=｛ξ1，ξ2，…ξl｝T為決策者的權(quán)重向量，其中ξk≥0（k=1，2，…，l），ξk=1，G=｛G1，G2，…Gm｝為屬性集，ω=｛ω1，ω2，…ωm｝T為屬性的權(quán)重向量，其中，ωj∈（j=1，2，…，m），ωj=1[6]。

在群決策過(guò)程中，為了得到最終決策結(jié)果，需要把每個(gè)決策者提供的決策意見(jiàn)融合為群決策意見(jiàn)。為此，可利用IFHA算子：

或IFHG算子：

若屬性權(quán)重事先確知，即屬性Gj（j=1，2，…，m），權(quán)重向量w=（w1，w2，wn，…）T，可以事先給定，則基于群的直覺(jué)模糊決策矩陣或，利用IFWA算子或（或IFWG算子）：

求得方案Yi的綜合屬性值。

對(duì)于任一直覺(jué)模糊數(shù)α=（αu，αv），可通過(guò)得分函數(shù)s對(duì)其進(jìn)行評(píng)估：

其中s（α）為α的得分值，s（α）∈［-1，1］。

利用式（6）計(jì)算方案Yi的綜合屬性值d˙i或d¨i的得分值s（d˙i）或s（d¨i）（i=1，2，…，n），然后利用得分值對(duì)方案Yi進(jìn)行排序并擇優(yōu)（如果兩個(gè)得分值相等，則需要分別計(jì)算方案綜合屬性值d˙i或d¨i和d˙j或d¨j的精確度h（d˙i）或h（d¨i）和h（d˙j）或h（d¨j），然后利用h（d˙i）或h（d¨i）和h（d˙j）或h（d¨j）對(duì)方案Yi和Yj進(jìn)行排序。

3 駕駛室人機(jī)工程試驗(yàn)

根據(jù)人機(jī)工程學(xué)的基本原理，針對(duì)駕駛室人機(jī)工程學(xué)研究的實(shí)際需要，研制出一臺(tái)自卸車駕駛室仿真試驗(yàn)臺(tái)。功能上，它能夠模擬大多數(shù)礦用自卸車駕駛室人機(jī)關(guān)系；結(jié)構(gòu)上，各部分幾何位置都是可調(diào)節(jié)的[7]。試驗(yàn)臺(tái)的總體結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

圖1 駕駛室結(jié)構(gòu)Fig.1 Cab Structure

圖中：1—儀表板支撐臺(tái)，其高度可調(diào)，調(diào)節(jié)量為60mm；2—儀表板，它與豎直面的角度可通過(guò)支撐架調(diào)節(jié)，調(diào)節(jié)量為300；3—方向盤，前后左右位置可調(diào)，與豎直面的夾角可調(diào)；4—腳操作裝置，包括剎車踏板和油門踏板，前后左右位置可調(diào)，與底板夾角可調(diào)，間距可調(diào)；5—手操作裝置，包括變檔桿和舉升控制桿，前后左右位置可調(diào)，高度可調(diào)；6—座椅，安裝位置可調(diào)，靠背角度、坐墊高度和坐墊傾角均可調(diào)[8]。兩種布置方式的具體數(shù)據(jù)，如表1所示。

表1 兩種布置方式的具體數(shù)據(jù)（mm）Tab.1 Two Specific Layout Data

兩種方案的儀表和按鈕的布置方式，如圖1所示。

圖2 儀表、按鈕布置方式Fig.2 Instrument，Button Layout

試驗(yàn)者均為某車輛專業(yè)相關(guān)教師和學(xué)生，有駕駛經(jīng)驗(yàn)或?qū)ζ囻{駛比較熟悉，對(duì)汽車駕駛室的內(nèi)部構(gòu)造比較了解[9]。共有20人參加了試驗(yàn)，其中教師3人，學(xué)生17人；男性17人，女性3人。試驗(yàn)者具體的身高分布，如圖3所示。

圖3 參加試驗(yàn)人員身高分布圖（cm）Fig.3 Participate in Height Distribution of Test Personnel

根據(jù)各子因素和相應(yīng)的人機(jī)工程標(biāo)準(zhǔn)建立駕駛室評(píng)價(jià)體系，如圖4所示。

圖4 駕駛室試驗(yàn)臺(tái)綜合評(píng)價(jià)體系Fig.4 Cab Test Bench Comprehensive Evaluation System

由于試驗(yàn)者包含教師和學(xué)生兩種群體，這兩種人群由于知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和判斷力有一定的差距，所以他們做出的判斷的可信程度也是不同的。很顯然，教師群體的評(píng)價(jià)結(jié)果應(yīng)比學(xué)生的評(píng)價(jià)結(jié)果占有更大的權(quán)重。這樣，因?yàn)楹笃谔幚矸椒ú煌?，故?duì)兩種人群發(fā)放的調(diào)查表也不相同[10]。

4 結(jié)果評(píng)價(jià)

4.1 直覺(jué)模糊決策矩陣的提取

為方便計(jì)算，把評(píng)價(jià)項(xiàng)目“坐姿舒適度、儀表臺(tái)、手操作裝置、腳操作裝置”按照?qǐng)D4的對(duì)應(yīng)關(guān)系分別記為“Zi、Yi、Si、Ji”；把兩種方案分別記為“F1、F2”。

（1）學(xué)生用調(diào)查表直覺(jué)模糊決策矩陣的提取

參與試驗(yàn)學(xué)生的知識(shí)水平、實(shí)際經(jīng)驗(yàn)基本相同，對(duì)本次試驗(yàn)的認(rèn)知程度相同，故認(rèn)為他們的權(quán)重相同。所得直覺(jué)模糊決策矩陣，如表2所示。

表2 直覺(jué)模糊決策矩陣D1Tab.2 Intuitionistic Fuzzy Decision Matrices D1

其中，d22=（0.5，0.3）是在第二組調(diào)查的20份表中，“坐墊高度”指標(biāo)“滿意”得票10張，“不滿意”得票6張，“不確定”得票4張。按直覺(jué)模糊集定義，μF2（Z2）=10/20=0.5，vF2（Z2）=6/20=0.3。而4張“不確定”票視為猶豫票，從而猶豫度為πF2（Z2）=4/20=0.2。

（2）教師用調(diào)查表直覺(jué)模糊決策矩陣的提取

教師的直覺(jué)模糊決策矩陣，如表3所示。

表3 直覺(jué)模糊決策矩陣D2、D3、D4Tab.3 Intuitionistic Fuzzy Decision Matrices D2、D3、D4

4.2 三個(gè)權(quán)重確定

4.2.1 評(píng)價(jià)因素權(quán)重確定

根據(jù)以上分析，取坐姿舒適度、儀表臺(tái)、手操作裝置和腳操作裝置在第一層中的權(quán)重向量為ω=（0.35，0.25，0.25，0.15）T。

同理，第二層中座椅前后位置Z1、坐墊高度Z2、靠背傾角Z3、肩/腰部支撐Z4、坐墊傾角Z5在坐姿舒適度Zi中的權(quán)重向量為ωZ=（0.3，0.15，0.25，0.2，0.1）T；膝部空間Y1、儀表板相對(duì)安裝位置Y2、儀表板板面傾角Y3、儀表布置Y4、儀表與方向盤的視覺(jué)盲區(qū)Y5、操作按鈕位置邏輯性Y6在儀表臺(tái)Yi中的權(quán)重向量為ωY=（0.25，0.1，0.1，0.15，0.2，0.2）T；方向盤的大小S1、方向盤安裝角度S2、換檔桿高度S3、換檔操縱力的大小S4、舉升器手柄的高度S5、舉升器操縱力的大小S6、按鈕操作舒適度S7在手操作裝置Si中的權(quán)重向量為ωS=（0.15，0.2，0.15，0.1，0.15，0.1，0.15）T；踏板的相對(duì)位置J1、踏板間隔J2、踏板防滑性J3在腳操作裝置Ji中的權(quán)重為ωJ=（0.4，0.4，0.2）T。

第二層中各項(xiàng)因素在總體系中的權(quán)重等于其在第二層種所占權(quán)重乘以它的上級(jí)項(xiàng)目在第一層中的權(quán)重，用ω表示。則：

4.2.2 評(píng)價(jià)者權(quán)重確定

將學(xué)生群體視為一個(gè)整體，賦予它一個(gè)權(quán)重，與三名教師并列一起。則｛學(xué)生群，教師1，教師2，教師3｝的權(quán)重向量為ξ=（0.1，0.4，0.3，0.2）T。

首先利用IFHA算子式（4）把每個(gè)直覺(jué)模糊決策矩陣Dk=

表4 群直覺(jué)模糊決策矩陣DTab.4 Group Intuitionistic Fuzzy Decision Matrix D

基于群直覺(jué)模糊決策矩陣D，利用IFWA算子得到方案Fi（i=1，2）綜合屬性值di（i=1，2）：

計(jì)算兩個(gè)方案的得分值s（di）（i=1，2）：

s（d1）=0.732-0=0.732，s（d2）=0.596-0=0.596因此，s（d1）＞s（d2），從而最佳方案為F1。

4.3 結(jié)果數(shù)據(jù)分析

在兩種排布方案中得分都很低的項(xiàng)目是：肩/腰部支撐和儀表與方向盤視覺(jué)干涉兩項(xiàng)。對(duì)于前一點(diǎn)，通過(guò)加強(qiáng)腰部支撐解決。對(duì)于儀表與方向盤視覺(jué)干涉，將計(jì)時(shí)表去掉，把計(jì)時(shí)功能集成到發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速表上，并將儀表重新排列。修改前后儀表排布方式，如圖5所示。對(duì)于第一種座椅安裝位置（Hx=（580～700）mm，Hy=（400～440）mm），如圖6所示。不僅能滿足身材較高的人群，而且能滿足身材較矮的人群；而對(duì)于第二種座椅安裝位置（Hx=（530～650）mm，Hy=（360～400）mm），能滿足身材較矮的人群，不能滿足身材較高的人群，所以在第二組中部分調(diào)查表的“座椅前后位置”選項(xiàng)得分較低。

圖5 儀表排布方式Fig.5 Instrument Arrangement

圖6 試驗(yàn)者對(duì)兩種座椅布置方案的滿意度Fig.6 Satisfaction with the Two Seating Arrangements

5 結(jié)論

應(yīng)用直覺(jué)模糊集的多屬性群決策方法，綜合考慮系統(tǒng)屬性的權(quán)重和各專家的權(quán)重，對(duì)駕駛室人機(jī)工程進(jìn)行分析，結(jié)果可知：（1）座椅部分得分的高低直接影響到整個(gè)駕駛室內(nèi)部的得分值，直接影響駕駛室人機(jī)工程評(píng)價(jià)結(jié)果，故在設(shè)計(jì)中應(yīng)首先考慮座椅的布置問(wèn)題。（2）所研究駕駛室得分都很低項(xiàng)目：肩/腰部支撐和儀表與方向盤視覺(jué)干涉兩項(xiàng)。前者通過(guò)加強(qiáng)腰部支撐解決；對(duì)于后者決定將計(jì)時(shí)表去掉，把計(jì)時(shí)功能集成到發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速表上，并將儀表重新排列，可以看到，修改后的儀表盤上所有儀表都位于視野內(nèi)，不存在盲區(qū)。（3）對(duì)于座椅位置的兩種布置方案，第一種座椅安裝位置表現(xiàn)更優(yōu)越，不僅能滿足身材較高的人群，而且能滿足身材較矮的人群，可以作為設(shè)計(jì)方案。