[发明专利]一种基于主客观综合评价高铁驾驶室座椅舒适性的方法

权利要求书

1.一种基于主客观综合评价高铁驾驶室座椅舒适性的方法，其特征是：包括以下步骤，并且以下步骤顺次进行，

步骤一、建立主观评价实验室，在实验室中模拟各高铁动车驾驶室的车型环境并在其中安装预评价的驾驶室座椅的样品；

建立由人机工程研究人员、动车驾驶员、年乘坐动车次数多于指定次数的的乘客和动车组研究人员组成的专家评分组；

建立主观舒适性评价表，专家评分组乘坐座椅并在调整座椅各个部位的角度后对主观舒适性评价表中各项主观舒适性评价指标进行评分，将评价分数记录到创建的EXCEL表格中，初步构建座椅舒适性主观评价数据集Q1；

步骤二、设定家评分组的专业权威聚类指标并进行聚类分析，获得专家评分组中各专家的专业权威权重W_p；

步骤三、基于层次分析法AHP获得主观舒适性评价指标的主观权重W_I；

步骤四、通过最终指标主观权重W_i的公式，获得最终指标主观权重，其中最终指标主观权重W_i的公式如下：

W_i＝W_p×W_I

步骤五、基于熵值法获得主观舒适性评价指标的客观熵权w′_i，获得各指标的客观权重为W′_i＝{w′₁,w′₂,…,w′_i,…,w′_s}，其中

公式中s表示主观评价指标的总数量，e_i表示第i个指标的熵，并且

式中:p_ij为第i项指标下第j位专家的数值占该项的指标的比重，n为评估对象个数，x_ij表示第i项指标下第j位专家的专家权重；

步骤六、使用乘法合成法来得出各指标主客观组合权重W_Fi:

式中:W_i为第i个指标的主观权重向量；W′_i为第i个指标的客观权重向量；

利用各指标主客观组合权重W_Fi对座椅舒适性主观评价数据集Q1的各项指标分别进行加权求和处理，得到综合的主观舒适性评价分数，作为最终的舒适性主观评价数据集Q2；

步骤七、利用三维建模软件Rhinocero对高铁动车组驾驶室进行建模，包括对高速列车外壳、驾驶操作台及其附属部件以及座椅进行三维立体建模，进行座椅舒适性客观人机仿真分析实验；

测量受试者身体特征参数，利用RAMSIS仿真软件的BodyBuilder模块建立与受试者对应的三维人体模型；

座椅与操作台的相对位置关系为尺寸链闭环，驾驶室座椅为可调座椅，设定座椅的上下调节范围值和前后调节范围值，在RAMSIS中建立相应的约束并激活，计算并获得人体姿势与约束；利用CATIA对高铁动车组驾驶室模型进行简化处理，确定座椅H点和R点并导入到RAMSIS中，并同时导入RAMSIS BodyBuilder中建立的人体模型，在RAMSIS中创建相应的人体模型皮肤点并激活，调整人体自然姿态；

以设定的舒适坐姿约束条件将人体约束在座椅上，给定座椅周边的环境数据以及约束条件，计算出驾驶员最可能的驾驶姿态，并结合专家驾驶经验对驾驶员最可能的驾驶姿态进行人工调整，调整人体的躯干角度，使人体模型与司机台之间不发生干涉，同时将人体模型的右手变为抓握模式；

步骤八、在RAMSIS中建立舒适性客观评价指标，将建立好的受试者人体模型进行约束，进行坐姿驾驶舒适性分析，得到身体各部位的舒适性评分并导入到EXCEL表格中，构建座椅舒适性客观评价数据集Q3；

步骤九、构建座椅舒适性主客观实验数据集和基于多层感知机的座椅舒适度评价模型；

将主观评价综合分数数据集Q2与座椅舒适性客观人机分析数据集Q3合并，形成座椅舒适性主客观实验数据集Q，对数据集Q中的数据进行归一化处理，并对模型输入数据划分标签C＝{舒适，较为舒适，不舒适}；

将上述处理后的数据集中80％的数据量划分为训练集，20％划分为测试集，分别应用于基于多层感知机的座椅舒适度评价模型的训练与评价测试；所述基于多层感知机的座椅舒适度评价模型，利用多层感知机提取座椅主、客观舒适性分数与座椅舒适性程度间的映射关系，获得训练后的智能高铁动车组座椅舒适性评价模型；

步骤十、将当下预评价的驾驶室座椅利用步骤一和步骤六获得最终的舒适性主观评价数据；

将当下预评价的驾驶室座椅利用步骤七和步骤八进行座椅舒适性客观人机仿真分析实验，获取的人机仿真分析的座椅舒适性客观评价数据；

将当下预评价的驾驶室座椅的最终的舒适性主观评价数据以及人机仿真分析的座椅舒适性客观评价数据作为模型的输入，输出为当下预评价的驾驶室座椅的舒适性程度评价结果。