载人潜器载人舱布局优化

刘 峰，韩端锋，韩海辉

（哈尔滨工程大学船舶工程学院，黑龙江哈尔滨150001）

载人潜器载人舱布局优化

刘 峰，韩端锋，韩海辉

（哈尔滨工程大学船舶工程学院，黑龙江哈尔滨150001）

针对载人潜器载人舱布局问题，以模糊层次综合评估方法为主要方法开展了载人潜器载人舱布局方案综合评估的研究工作。研究了评估指标体系的构建原则和分析标准，对载人潜器载人舱布局进行了人机工程要求分析，并在此基础上建立了载人潜器载人舱布局方案的评估指标体系及其递阶层次结构；提出了载人舱布局评估流程，对于该流程的可行性进行了有效验证；建立了布局优化评估的数学模型，选择并列选择遗传算法作为布局优化的求解方法。最后，针对一型载人潜器载人舱布局进行了研究，得到了优化的布局，验证了指标体系及算法的可行性，为载人潜器载人舱布局设计提供了参考。

载人潜器；载人舱；指标体系；布局优化；并列选择遗传算法

载人潜器的设计不仅要求布置的紧凑，还需要满足尽量改善人员的工作和生活条件等系列要求［1］，特别是载人舱的设计，载人舱内部空间狭小、设备众多，势必会对载人舱的适居性产生影响。因此，载人潜器设计要充分利用载人舱有效空间。为艇员营造一个安全、实用、相对较好的舱内环境，是载人潜器实现长时间、高效水下作业的重要保证。目前更好载人舱内人-机-环设计已成为衡量载人潜器设计先进性的重要指标之一［2］，“新阿尔文”的设计体现了人机工程思想，新方案较原方案在适居性方面有了很大的提高［3］；“蛟龙号”在设计中运用了将人、机与整个客观环境联系进行综合考虑的新理念［2］，取得了很好的效果。

载人潜器载人舱所涉及的子系统、学科覆盖面广、设计目标众多、限制约束繁杂。设计任务目标之间相对独立性差，彼此间存在着相互矛盾和制约，这些必然会带来设计的反复，因此十分有必要针对载人舱布局进行评估。模糊评估［4］、层次分析法［5］是常用的评估方法。层次分析法能较好地处理评估指标权重向量的求解和定性指标的对比量化，得到多个领域的广泛关注和应用，但该方法存在协调判断矩阵的一致性不易实现、判断矩阵的一致性远远不同于人类判断思维的一致性等诸多不足；模糊评估对于解决指标间不可公度性的问题十分有效，可以解决层次分析法的不足，因此可以将两者结合起来（即模糊层次综合评估）解决载人潜器载人舱布局综合评估和优选的问题。

本文基于人机工程学理论，采用模糊层次综合评估方法，选取观察舒适性、坐姿舒适性、操作可及性、设备维修空间、舱内活动空间、重量重心平衡等指标建立了载人潜器载人舱布局评估指标体系和布局优化模型，确定了求解策略，并在一型载人潜器的的载人舱布局优化进行了应用。

1 载人舱布局评估指标体系

人机工程学是研究人、设备和环境相互协调和作用的学科，国际人类工效学会（IEA）对人机工程学作了较为权威的定义［6］，载人潜器载人舱的人机工程分析主要参考人机工程领域的研究成果［7-10］，对于载人舱布局方案进行综合评估分析。评估的主要内容是：方案中设备的空间位置布局、操控界面设计和舱内环境控制等对于人机工程学方面设计要求的符合程度。

1.1 评估指标体系的建立

综合载人潜器载人舱内实际情况和文献［11-12］，构建评估指标体系如图1所示。

图1 布局方案评估指标体系Fig.1 Layout scheme appraisal index system

1.2 载人舱布局方案评估流程

综合评估通常要解决2个基本问题：1）不同指标间不可公度的问题；2）需要建立一种衡量所有指标综合效用或水平的方法。

处理这2个基本问题的思路是：对于问题1），分别通过模糊层次分析法和隶属函数法将定性指标和定量指标处理成标准化的数量值，从而可以直接比较；对于问题2），先通过模糊层次分析获得各层指标的权重向量，得到方案集（Fi）1×n在指标Zj（j＝1，2，…，m）下的相对权重向量Wj＝[wj1…wji]，以及指标集（Zj）1×m在总目标M下的权重向量A＝[a1a2…am]后，（Fi）1×n在总目标M下的权重向量为

加权求和模型采用M（·，+）模型［4］，求λi：

指标值的标准化方法为

将上述过程建立方案评估流程，如图2所示。

图2 布局方案评估流程Fig.2 Layout evaluation flow

1.3 指标的获取与标准化

根据图1所示的载人潜器载人舱布局方案评估指标体系，对载人潜器载人舱布局待评方案进行各项指标值的获取和标准化。

1.3.1 人员作业舒适性

人员作业舒适性主要考核观察舒适性、坐姿舒适性和操作可及性3方面内容，其中观察舒适性主要考虑驾驶员对观察窗和综合监视器的视角，如图3所示。分别记驾驶员视角为α1、α2和α3。隶属度函数如图4所示，将观察舒适性的度量简单处理为3个观察视角的舒适性隶属度的平均值并相加，为

图3 观察视角Fig.3 Perspective

图4 各观察视角对舒适性的隶属度函数Fig.4 The membership functions of comfort for every perspective

坐姿舒适性主要考虑驾驶员处于坐姿时的膝关节角度是否符合人机要求。可通过如图5（a）所示隶属度函数读取相应的坐姿舒适度。其中，α4表示膝关节角，f2表示与该膝关节角对应的坐姿舒适度。

图5 坐姿、操作和维修性的隶属度函数Fig.5 The membership functions of sitting position，operations，and maintainability

操作可及性的隶属度函数见图5（b）。dijian为设备i距离相应肩关节点的距离，f3i为设备i的操作可及性，求解方法见式（5），N3为设备的总数目。

1.3.2 人员活动安全性

人员活动安全性通过直接打分方式初步评定方案在应对碰撞伤害、火灾、触电和生命支持系统故障等方面的表现，通过建立关于人员活动安全性指标的两两比较一致判断矩阵，计算得到人员活动安全性指标值向量。

1.3.3 设备维修空间

设备间距及维修性隶属度的计算方法分别见式（6）和图5（c），维修空间度量f4如式（7）：

式中：dij为两设备形心之间的距离，dcij为两设备相邻面的距离，ri、rj为设备i和j的外包络球半径，Sij为设备i和j的间距，f4ij为设备i和j之间的维修空间度量值。N4为要考虑的设备对的数目，n为设备总数。

1.3.4 舱内活动空间

舱内活动空间用来衡量设备与球形舱壁的贴近程度，通过计算并累加各设备距离球心的距离，并无量纲化而得到

式中：dio表示设备距离球心的距离，R为球壳半径，f5表示方案的活动空间的度量值，n为设备总数。

1.3.5 重量重心平衡

重量重心平衡地计算采用式：

式中：mi为设备i的质量，（xi，yi，zi）为设备坐标，R为球壳半径，n为设备总数。

1.3.6 作业安全可靠性

将载人潜器看成可靠性串联系统，初步可靠性分配采用评分分配法［13］对于各分系统进行评分，再根据评分结果给每个分系统分配可靠性指标，载人舱分系统的可靠性指标根据文献［14］进行估算：

建立方案可靠性指标的隶属度函数：

1.3.7 其他方面

综控界面友好性主要考虑信息量、清晰度、刺激度和易读性等方面。由于显示内容、设备和分类分项显示形式相同，故不同方案取值基本相同。

设备色彩搭配与造型主要评估设备造型与色彩的宜人性及各类安全标识、信号灯和舱内区域划分用色的规范性。采用直接打分的评估形式。由于不同方案的主要设备均为立方体，主体部分均为灰黑色。安全标识、信号灯和舱内区域用色均严格按照相关标准进行设计，因此认为不同方案的得分相同。

环境因素主要考虑空气质量、温湿度、震动噪声和照明色彩4个方面。

1.4 综合评估结果的计算与分析

根据示递阶层次结构，通过德尔菲法［15-17］和专家调查建立各层同类指标关于其直属上级指标的两两比较一致判断矩阵，得出各层同类指标的权重向量，指标取值见表1。

表1 各层指标的权重取值Table1 Weight values of every level index

表2 评估指标集中底层指标的标准化取值情况Table2 The standardization of evaluation index focus on the underlying index values

将1型载人潜器的3个方案的载人舱布局的各底层指标的标准化取值列于表2。

将各层指标的权重取值和表2所示各底层指标的标准化取值，依次计算3个方案的一级指标的标准化取值，汇总列于表3，括号内数字为方案在对应指标下的排序。以方案1人员指标Z1做标准化取值

表3 各方案一级指标取值汇总Table3 Primary index values summary of the program

2 数学模型

根据前文的结论，针对载人潜器载人舱布局优化问题建立式（11）的物理模型：

式中：i＝1，2，...，n；F为基于观察舒适性等要素的布局优化目标；X为舱内所有设备的空间几何坐标集；R为球舱半径，n为设备数量；volij和volio分别为设备i、j之间干涉量的归一化值和设备i与球壳干涉量的归一化值，N1为发生干涉的设备对的数目；N2为与球壳干涉的设备数目。

3 优化算法

遗传算法对于处理目标函数没有确定解析式形式，或者目标函数不光滑不可导等情况，其寻找最优解的效果均能让人满意。另外，其编码方式丰富，便于处理各类优化数学模型，本文采用遗传算法结合并列选择策略来求解该布局优化问题。

图6 并列选择遗传算法流程Fig.6 Flow chart of PSGA

3.1 编码方式

直接将问题的求解变量作为染色体基因进行编码，舱内设备的形心坐标为（xic，yic，zic），可以确定布局方案采用实数编码的方式如下：

坐标原点取在载人舱中心（即球心），X轴正方向沿载人潜器的长度方向（平行于平面舱底指向观察窗），Y轴正方向指向潜器左舷，Z轴正方向垂直于平面舱底向上。

3.2 适应度函数

采用Matlab遗传算法工具箱中ranking函数计算个体适应度值，ranking函数按照个体的目标函数值对它们进行排序，并返回对应个体的适应度值。函数调用的方式如式（14）所示，FitnV为返回的适应度值，ObjV为个体目标函数值。

3.3 选择、交叉和变异操作

采用随机遍历抽样函数sus实现选择操作，交叉运算采用中间重组recint的方式，交叉概率设为0.7；由于染色体采用的是实数编码，故变异操作采用实值种群的变异函数mutbga实现，变异概率设为0.1。

3.4 精英保留和终止条件

通过设置代沟GGap（generation gap）实现每一代种群中优秀个体的保留，而终止条件通过设置迭代次数的方式来控制。

3.5 干涉处理

将干涉量加入到个体目标函数值的计算中，作为寻优过程的惩罚项，即干涉量的作用是使个体目标函数值变小，相应的个体适应度也变小。

4 实例应用

载人潜器载人舱物理模型如图7所示，舱内设备以较好的观察舒适性、较好的坐姿舒适性、较好的操作可及性、尽量大的活动空间、合适的维修距离和尽量小的重量不平衡量为目标。干涉量以0作为约束目标，采用式（9）的方式对设备的位置直接进行编码。种群规模取为100，编码串形式如式（13）所示，n取18，交叉概率Pc＝0.7，变异概率Pm＝0.1，代沟GGap＝0.8，遗传代数MAXGEN＝300。初始种群随机产生，可能存在较大的干涉量，在算法运行过程中自动优化；所有的目标函数值均进行了无量纲、归一化处理。进行了20次计算，每次计算结果基本一致，验证了算法具有一定的稳定性和可靠性。取前300迭代结果如图8所示。

图7 载人舱布局的物理模型Fig.7 The physical model of manned cabin layout

图8（a）说明观察舒适性指标值逐渐趋于稳定，不能取到最大值1，原因是对于该指标产生影响的3个视角之间存在制约关系；图8（b）说明坐姿舒适性指标值的变化趋势随着优化的进行趋于稳定，可达到最大值1；图8（c）说明操作可及性指标呈增大趋势并最终稳定在最大值1处，说明操作频率高的设备在布局上可达到“伸手可及”的目标；图8（d）说明设备维修空间子目标随着搜索过程逐渐增大并趋于稳定，算法是朝着设备维修空间增加的方向进化的；图8（e）可看出由于初始布局是随机产生的，存在较大的干涉量。随着算法向减小干涉量的方向进化，不可避免地使设备向球心靠拢并互相分散，造成活动空间子目标变小；图8（f）反映了算法向着使舱内重量分布均衡的方向进行。

图9显示的是随着优化过程地进行，布局方案的干涉量迅速减小，并最终稳定在最小值0处，说明算法保证了寻优向着无干涉的方向进化。

图8 指标在优化过程中的变化情况Fig.8 Index change in the process of optimization

图9 干涉量在优化过程中的变化Fig.9 Interference changes in the process of optimization

如前文所述伴随着各底层指标结果的进一步优化，综合评估最终结果也进一步提高，根据各层同类指标的权重取值情况对于各层指标进行计算求和，得出综合评估最终结果，综合评估最终结果的优化过程见图10。

通过图10可以看出：随着优化过程的进行综合评估结果不断提高，说明载人舱的布局朝着不断优化的方向进行，最终得到的优化布局见图11。

图10 综合评估结果在优化过程中的变化Fig.10 Comprehensive evaluation result changes in the process of optimization

图11 优化算法生成的布局Fig.11 The layout generated by optimization algorithm

将图11与图7对比可以看出，图11中的布局中设备在空间分布上呈更加均匀和合理的状态，进一步说明了载人潜器载人舱的布局得到了优化。

5 结束语

本文采用模糊层次评估方法进行了载人潜器载人舱布局评估指标体系的构建原则和分析标准研究，采用基于人机环系统的划分标准，建立了载人潜器载人舱布局方案的综合评估指标体系。应用综合评估指标体系针对一型载人潜器载人舱的3个设计方案进行了评估，得出了能够对于载人舱布局产生区别的指标，降低了载人潜器载人舱布局评估的模型的复杂程度；以此为基础建立了载人潜器载人舱布局优化问题的数学模型，基于并列选择遗传算法对其进行了有效求解和研究；进行了体系与算法的应用，算法能有效地生成满足设计要求的布局方案，并得到了优化的载人舱布局，为载人潜器载人舱布局设计提供了理论依据。

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Layout optimization of a human occupied vehicle manned cabin

LIU Feng，HAN Duanfeng，HAN Haihui
（College of Shipbuilding Engineering，Harbin Engineering University，Harbin 150001，China）

In consideration of the problems of the human occupied vehicle（HOV）manned cabin layout，the authors did research into the comprehensive evaluation ofthe HOV cabin layout，mainly through use of the fuzzy hierarchical evaluation method.The research included the construction principles and analysis criteria of the evaluation index system，analysis of the ergonomic requirements for the HOV manned cabin layout，and on this basis，the authors set up the evaluation index system and its hierarchical structure of the HOV manned cabin layout scheme.They also proposed the procedure to evaluate the HOV manned cabin layout and effectively validated the feasibility of this procedure，built the mathematical model for the layout optimization and evaluation，and chose the parallelism selection genetic algorithm（PSGA）as the solution method for the layout optimization.Finally，one particular HOV manned cabin layout was studied and the optimized layout scheme was obtained，which verified the feasibility of the index system and algorithm，offering a reference for the HOV manned cabin layout design.

human occupied vehicle（HOV）；manned cabin；index system；layout optimization；parallelism selection genetic algorithm

10.3969／j.issn.1006-7043.201305020

U662

A

1006-7043（2014）01-0030-08

http：／／www.cnki.net／kcms／detail／23.1390.U.20131120.0957.004.html

2013-05-08.网络出版时间：2013-11-20.

教育部科学研究重大项目基金资助（311034）；国家科技重大专项基金资助项目（2011ZX05027-005）.

刘峰（1982-），男，讲师，博士研究生；

韩端锋（1966-），男，教授，博士生导师.

韩端锋，E-mail：handuanfeng＠hrbeu.edu.cn.