• ISSN 0258-2724
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基于座椅人机参数的列车座椅舒适度评价方法

王金 支锦亦 向泽锐 李然 徐笑非 闫磊 徐刚

王金, 支锦亦, 向泽锐, 李然, 徐笑非, 闫磊, 徐刚. 基于座椅人机参数的列车座椅舒适度评价方法[J]. 西南交通大学学报, 2019, 54(6): 1342-1348. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20180499
引用本文: 王金, 支锦亦, 向泽锐, 李然, 徐笑非, 闫磊, 徐刚. 基于座椅人机参数的列车座椅舒适度评价方法[J]. 西南交通大学学报, 2019, 54(6): 1342-1348. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20180499
WANG Jin, ZHI Jinyi, XIANG Zerui, LI Ran, XU Xiaofei, YAN Lei, XU Gang. Evaluation Method of Seat Comfort for High-Speed Trains Based on Seat Ergonomic Parameters[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2019, 54(6): 1342-1348. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20180499
Citation: WANG Jin, ZHI Jinyi, XIANG Zerui, LI Ran, XU Xiaofei, YAN Lei, XU Gang. Evaluation Method of Seat Comfort for High-Speed Trains Based on Seat Ergonomic Parameters[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2019, 54(6): 1342-1348. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20180499

基于座椅人机参数的列车座椅舒适度评价方法

doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20180499
基金项目: 国家重点研发计划资助项目(2017YFB1201103-9,2017YFB1201103-12)
详细信息
    作者简介:

    王金(1991—),男,博士研究生,研究方向为交通工具设计理论与方法,E-mail:344105692@qq.com

    通讯作者:

    支锦亦(1974—),女,教授,博士,研究方向为交通工具设计、产品可用性等,E-mail:7601662@126.com

Evaluation Method of Seat Comfort for High-Speed Trains Based on Seat Ergonomic Parameters

  • 摘要: 为了降低高速列车舒适度调查的成本,避免进行大量的问卷调查和统计分析,对高速列车座椅静态舒适度评价方法进行了研究. 首先,通过确定高速列车座椅舒适度评价指标和指标权重,获得座椅舒适度计算方法;其次,利用BP神经网络构建以高速列车座椅8项人机几何参数为输入、以座椅舒适度评价为输出的座椅静态舒适度评价模型;最后,进行实例研究,对构建的神经网络评价模型进行训练和验证,并对神经网络进行权值和阈值的提取,构建神经网络的数学表达公式. 研究结果表明:当神经网络为1个隐含层、13个节点时,训练达到误差均值2.13 × 10−3、均方误差6.091 × 10−6的理想效果,且不存在过拟合现象;利用CHR2的一、二等座椅人机几何参数测量数据及对应舒适度评价对该网络进行验证,验证显示一等座的神经网络预测值跟实际评价值误差为3.07%,二等座评价误差为1.42%,该网络模型预测精度较高,且优于多元回归模型预测的结果.

     

  • 图 1  高速列车座椅的部分样本

    Figure 1.  Part of samples of high speed train seats

    图 2  网络训练误差

    Figure 2.  Network training error

    表  1  座椅舒适度评价方法及特点

    Table  1.   Methods and characteristics of seat comfort evaluation

    名称手段文献相关研究特点
    主观评价法量表法[4]提出采用 11 种描述的
    10 点量表评价座椅舒适度
    样本数量多;样本选择影响结果;量表及问卷设计影响结果
    问卷法[5]建立汽车座椅不舒适性问卷,
    归纳 20 个影响舒适性因素
    客观评价法坐姿分析[6]表明受试者主观不适感的增加,其坐姿的
    变换频率和运动频率也随之增大
    耗时少;被试样本需求少;
    可靠性高
    体压分布[7]提出最舒适的姿势对应的座椅压力分布
    是椎间盘的压力最低,且通过理想的
    压力分布来确定座椅的形状
    肌电测试[8]研究体位和坐姿的肌电变化,提出
    改善使用者的舒适性和安全性必须
    减少姿势肌肉的生物力学负荷
    主客观相结合多元回归[9]建立主观评价与体压分布之间的数学模型具有预测功能;预测效果跟样本数量、样本质量相关
    神经网络[10]构建神经网络预测模型,输入界面压力、
    3 个人体尺寸、座椅美观评价等指标,
    输出变量为综合舒适性指数
    [11]构建以 8 个座椅压力分布参数和 2 个
    人体参数为输入的模糊神经网络模型,
    评价带有主观性的座椅舒适性
    [12]应用人工神经网络技术,以座椅各部分
    特征为输入变量,建立了汽车座椅
    舒适度的人工智能评价系统
    向量回归[13]提出以 14 个压力分布指标和 3 个人体
    变量为输入,舒适度为输出的支持向量
    回归的预测座椅主观舒适度方法
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    表  2  座椅人机几何参数舒适度权重

    Table  2.   Comfort weights of seat ergonomic parameters

    座高座深座宽靠背高靠背宽容膝距靠背倾角座间距
    0.2570.0890.0930.0760.0590.2730.0960.057
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    表  3  不同隐含层下不同节点数网络训练误差均值、均方误差

    Table  3.   Mean error and mean square error of network training with different hidden layers and numbers of nodes

    节点数1个隐含层2个隐含层
    误差均值/ × 10−3均方误差/ × 10−5误差均值/ × 10−3均方误差/ × 10−5
    54.6355.9694.3402.715
    64.2106.4924.80410.001
    72.9541.5164.5202.937
    83.5862.2865.9076.177
    93.4891.6862.6600.992
    103.7102.5214.3903.118
    113.4602.1028.09014.641
    123.4072.7973.6502.208
    132.1300.6093.8411.857
    143.3972.1806.66011.361
    156.42011.0734.33011.073
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    表  4  BP神经网络验证结果

    Table  4.   Verification results of BP neural network

    项目一等座结果二等座结果
    实际评分5.4565.096
    验证输出值5.2895.024
    绝对误差−0.167−0.072
    相对误差百分比/%3.071.42
    回归分析误差/%9.1119.96
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-06-13
  • 修回日期:  2018-09-13
  • 网络出版日期:  2018-09-20
  • 刊出日期:  2019-12-01

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