劉 峰，韓端鋒，韓海輝

（哈爾濱工程大學船舶工程學院，黑龍江哈爾濱150001）

載人潛器載人艙布局優(yōu)化

劉 峰，韓端鋒，韓海輝

（哈爾濱工程大學船舶工程學院，黑龍江哈爾濱150001）

針對載人潛器載人艙布局問題，以模糊層次綜合評估方法為主要方法開展了載人潛器載人艙布局方案綜合評估的研究工作。研究了評估指標體系的構建原則和分析標準，對載人潛器載人艙布局進行了人機工程要求分析，并在此基礎上建立了載人潛器載人艙布局方案的評估指標體系及其遞階層次結構；提出了載人艙布局評估流程，對于該流程的可行性進行了有效驗證；建立了布局優(yōu)化評估的數(shù)學模型，選擇并列選擇遺傳算法作為布局優(yōu)化的求解方法。最后，針對一型載人潛器載人艙布局進行了研究，得到了優(yōu)化的布局，驗證了指標體系及算法的可行性，為載人潛器載人艙布局設計提供了參考。

載人潛器；載人艙；指標體系；布局優(yōu)化；并列選擇遺傳算法

載人潛器的設計不僅要求布置的緊湊，還需要滿足盡量改善人員的工作和生活條件等系列要求［1］，特別是載人艙的設計，載人艙內(nèi)部空間狹小、設備眾多，勢必會對載人艙的適居性產(chǎn)生影響。因此，載人潛器設計要充分利用載人艙有效空間。為艇員營造一個安全、實用、相對較好的艙內(nèi)環(huán)境，是載人潛器實現(xiàn)長時間、高效水下作業(yè)的重要保證。目前更好載人艙內(nèi)人-機-環(huán)設計已成為衡量載人潛器設計先進性的重要指標之一［2］，“新阿爾文”的設計體現(xiàn)了人機工程思想，新方案較原方案在適居性方面有了很大的提高［3］；“蛟龍?zhí)枴痹谠O計中運用了將人、機與整個客觀環(huán)境聯(lián)系進行綜合考慮的新理念［2］，取得了很好的效果。

載人潛器載人艙所涉及的子系統(tǒng)、學科覆蓋面廣、設計目標眾多、限制約束繁雜。設計任務目標之間相對獨立性差，彼此間存在著相互矛盾和制約，這些必然會帶來設計的反復，因此十分有必要針對載人艙布局進行評估。模糊評估［4］、層次分析法［5］是常用的評估方法。層次分析法能較好地處理評估指標權重向量的求解和定性指標的對比量化，得到多個領域的廣泛關注和應用，但該方法存在協(xié)調判斷矩陣的一致性不易實現(xiàn)、判斷矩陣的一致性遠遠不同于人類判斷思維的一致性等諸多不足；模糊評估對于解決指標間不可公度性的問題十分有效，可以解決層次分析法的不足，因此可以將兩者結合起來（即模糊層次綜合評估）解決載人潛器載人艙布局綜合評估和優(yōu)選的問題。

本文基于人機工程學理論，采用模糊層次綜合評估方法，選取觀察舒適性、坐姿舒適性、操作可及性、設備維修空間、艙內(nèi)活動空間、重量重心平衡等指標建立了載人潛器載人艙布局評估指標體系和布局優(yōu)化模型，確定了求解策略，并在一型載人潛器的的載人艙布局優(yōu)化進行了應用。

1 載人艙布局評估指標體系

人機工程學是研究人、設備和環(huán)境相互協(xié)調和作用的學科，國際人類工效學會（IEA）對人機工程學作了較為權威的定義［6］，載人潛器載人艙的人機工程分析主要參考人機工程領域的研究成果［7-10］，對于載人艙布局方案進行綜合評估分析。評估的主要內(nèi)容是：方案中設備的空間位置布局、操控界面設計和艙內(nèi)環(huán)境控制等對于人機工程學方面設計要求的符合程度。

1.1 評估指標體系的建立

綜合載人潛器載人艙內(nèi)實際情況和文獻［11-12］，構建評估指標體系如圖1所示。

圖1 布局方案評估指標體系Fig.1 Layout scheme appraisal index system

1.2 載人艙布局方案評估流程

綜合評估通常要解決2個基本問題：1）不同指標間不可公度的問題；2）需要建立一種衡量所有指標綜合效用或水平的方法。

處理這2個基本問題的思路是：對于問題1），分別通過模糊層次分析法和隸屬函數(shù)法將定性指標和定量指標處理成標準化的數(shù)量值，從而可以直接比較；對于問題2），先通過模糊層次分析獲得各層指標的權重向量，得到方案集（Fi）1×n在指標Zj（j＝1，2，…，m）下的相對權重向量Wj＝[wj1…wji]，以及指標集（Zj）1×m在總目標M下的權重向量A＝[a1a2…am]后，（Fi）1×n在總目標M下的權重向量為

加權求和模型采用M（·，+）模型［4］，求λi：

指標值的標準化方法為

將上述過程建立方案評估流程，如圖2所示。

圖2 布局方案評估流程Fig.2 Layout evaluation flow

1.3 指標的獲取與標準化

根據(jù)圖1所示的載人潛器載人艙布局方案評估指標體系，對載人潛器載人艙布局待評方案進行各項指標值的獲取和標準化。

1.3.1 人員作業(yè)舒適性

人員作業(yè)舒適性主要考核觀察舒適性、坐姿舒適性和操作可及性3方面內(nèi)容，其中觀察舒適性主要考慮駕駛員對觀察窗和綜合監(jiān)視器的視角，如圖3所示。分別記駕駛員視角為α1、α2和α3。隸屬度函數(shù)如圖4所示，將觀察舒適性的度量簡單處理為3個觀察視角的舒適性隸屬度的平均值并相加，為

圖3 觀察視角Fig.3 Perspective

圖4 各觀察視角對舒適性的隸屬度函數(shù)Fig.4 The membership functions of comfort for every perspective

坐姿舒適性主要考慮駕駛員處于坐姿時的膝關節(jié)角度是否符合人機要求。可通過如圖5（a）所示隸屬度函數(shù)讀取相應的坐姿舒適度。其中，α4表示膝關節(jié)角，f2表示與該膝關節(jié)角對應的坐姿舒適度。

圖5 坐姿、操作和維修性的隸屬度函數(shù)Fig.5 The membership functions of sitting position，operations，and maintainability

操作可及性的隸屬度函數(shù)見圖5（b）。dijian為設備i距離相應肩關節(jié)點的距離，f3i為設備i的操作可及性，求解方法見式（5），N3為設備的總數(shù)目。

1.3.2 人員活動安全性

人員活動安全性通過直接打分方式初步評定方案在應對碰撞傷害、火災、觸電和生命支持系統(tǒng)故障等方面的表現(xiàn)，通過建立關于人員活動安全性指標的兩兩比較一致判斷矩陣，計算得到人員活動安全性指標值向量。

1.3.3 設備維修空間

設備間距及維修性隸屬度的計算方法分別見式（6）和圖5（c），維修空間度量f4如式（7）：

式中：dij為兩設備形心之間的距離，dcij為兩設備相鄰面的距離，ri、rj為設備i和j的外包絡球半徑，Sij為設備i和j的間距，f4ij為設備i和j之間的維修空間度量值。N4為要考慮的設備對的數(shù)目，n為設備總數(shù)。

1.3.4 艙內(nèi)活動空間

艙內(nèi)活動空間用來衡量設備與球形艙壁的貼近程度，通過計算并累加各設備距離球心的距離，并無量綱化而得到

式中：dio表示設備距離球心的距離，R為球殼半徑，f5表示方案的活動空間的度量值，n為設備總數(shù)。

1.3.5 重量重心平衡

重量重心平衡地計算采用式：

式中：mi為設備i的質量，（xi，yi，zi）為設備坐標，R為球殼半徑，n為設備總數(shù)。

1.3.6 作業(yè)安全可靠性

將載人潛器看成可靠性串聯(lián)系統(tǒng)，初步可靠性分配采用評分分配法［13］對于各分系統(tǒng)進行評分，再根據(jù)評分結果給每個分系統(tǒng)分配可靠性指標，載人艙分系統(tǒng)的可靠性指標根據(jù)文獻［14］進行估算：

建立方案可靠性指標的隸屬度函數(shù)：

1.3.7 其他方面

綜控界面友好性主要考慮信息量、清晰度、刺激度和易讀性等方面。由于顯示內(nèi)容、設備和分類分項顯示形式相同，故不同方案取值基本相同。

設備色彩搭配與造型主要評估設備造型與色彩的宜人性及各類安全標識、信號燈和艙內(nèi)區(qū)域劃分用色的規(guī)范性。采用直接打分的評估形式。由于不同方案的主要設備均為立方體，主體部分均為灰黑色。安全標識、信號燈和艙內(nèi)區(qū)域用色均嚴格按照相關標準進行設計，因此認為不同方案的得分相同。

環(huán)境因素主要考慮空氣質量、溫濕度、震動噪聲和照明色彩4個方面。

1.4 綜合評估結果的計算與分析

根據(jù)示遞階層次結構，通過德爾菲法［15-17］和專家調查建立各層同類指標關于其直屬上級指標的兩兩比較一致判斷矩陣，得出各層同類指標的權重向量，指標取值見表1。

表1 各層指標的權重取值Table1 Weight values of every level index

表2 評估指標集中底層指標的標準化取值情況Table2 The standardization of evaluation index focus on the underlying index values

將1型載人潛器的3個方案的載人艙布局的各底層指標的標準化取值列于表2。

將各層指標的權重取值和表2所示各底層指標的標準化取值，依次計算3個方案的一級指標的標準化取值，匯總列于表3，括號內(nèi)數(shù)字為方案在對應指標下的排序。以方案1人員指標Z1做標準化取值

表3 各方案一級指標取值匯總Table3 Primary index values summary of the program

2 數(shù)學模型

根據(jù)前文的結論，針對載人潛器載人艙布局優(yōu)化問題建立式（11）的物理模型：

式中：i＝1，2，...，n；F為基于觀察舒適性等要素的布局優(yōu)化目標；X為艙內(nèi)所有設備的空間幾何坐標集；R為球艙半徑，n為設備數(shù)量；volij和volio分別為設備i、j之間干涉量的歸一化值和設備i與球殼干涉量的歸一化值，N1為發(fā)生干涉的設備對的數(shù)目；N2為與球殼干涉的設備數(shù)目。

3 優(yōu)化算法

遺傳算法對于處理目標函數(shù)沒有確定解析式形式，或者目標函數(shù)不光滑不可導等情況，其尋找最優(yōu)解的效果均能讓人滿意。另外，其編碼方式豐富，便于處理各類優(yōu)化數(shù)學模型，本文采用遺傳算法結合并列選擇策略來求解該布局優(yōu)化問題。

圖6 并列選擇遺傳算法流程Fig.6 Flow chart of PSGA

3.1 編碼方式

直接將問題的求解變量作為染色體基因進行編碼，艙內(nèi)設備的形心坐標為（xic，yic，zic），可以確定布局方案采用實數(shù)編碼的方式如下：

坐標原點取在載人艙中心（即球心），X軸正方向沿載人潛器的長度方向（平行于平面艙底指向觀察窗），Y軸正方向指向潛器左舷，Z軸正方向垂直于平面艙底向上。

3.2 適應度函數(shù)

采用Matlab遺傳算法工具箱中ranking函數(shù)計算個體適應度值，ranking函數(shù)按照個體的目標函數(shù)值對它們進行排序，并返回對應個體的適應度值。函數(shù)調用的方式如式（14）所示，F(xiàn)itnV為返回的適應度值，ObjV為個體目標函數(shù)值。

3.3 選擇、交叉和變異操作

采用隨機遍歷抽樣函數(shù)sus實現(xiàn)選擇操作，交叉運算采用中間重組recint的方式，交叉概率設為0.7；由于染色體采用的是實數(shù)編碼，故變異操作采用實值種群的變異函數(shù)mutbga實現(xiàn)，變異概率設為0.1。

3.4 精英保留和終止條件

通過設置代溝GGap（generation gap）實現(xiàn)每一代種群中優(yōu)秀個體的保留，而終止條件通過設置迭代次數(shù)的方式來控制。

3.5 干涉處理

將干涉量加入到個體目標函數(shù)值的計算中，作為尋優(yōu)過程的懲罰項，即干涉量的作用是使個體目標函數(shù)值變小，相應的個體適應度也變小。

4 實例應用

載人潛器載人艙物理模型如圖7所示，艙內(nèi)設備以較好的觀察舒適性、較好的坐姿舒適性、較好的操作可及性、盡量大的活動空間、合適的維修距離和盡量小的重量不平衡量為目標。干涉量以0作為約束目標，采用式（9）的方式對設備的位置直接進行編碼。種群規(guī)模取為100，編碼串形式如式（13）所示，n取18，交叉概率Pc＝0.7，變異概率Pm＝0.1，代溝GGap＝0.8，遺傳代數(shù)MAXGEN＝300。初始種群隨機產(chǎn)生，可能存在較大的干涉量，在算法運行過程中自動優(yōu)化；所有的目標函數(shù)值均進行了無量綱、歸一化處理。進行了20次計算，每次計算結果基本一致，驗證了算法具有一定的穩(wěn)定性和可靠性。取前300迭代結果如圖8所示。

圖7 載人艙布局的物理模型Fig.7 The physical model of manned cabin layout

圖8（a）說明觀察舒適性指標值逐漸趨于穩(wěn)定，不能取到最大值1，原因是對于該指標產(chǎn)生影響的3個視角之間存在制約關系；圖8（b）說明坐姿舒適性指標值的變化趨勢隨著優(yōu)化的進行趨于穩(wěn)定，可達到最大值1；圖8（c）說明操作可及性指標呈增大趨勢并最終穩(wěn)定在最大值1處，說明操作頻率高的設備在布局上可達到“伸手可及”的目標；圖8（d）說明設備維修空間子目標隨著搜索過程逐漸增大并趨于穩(wěn)定，算法是朝著設備維修空間增加的方向進化的；圖8（e）可看出由于初始布局是隨機產(chǎn)生的，存在較大的干涉量。隨著算法向減小干涉量的方向進化，不可避免地使設備向球心靠攏并互相分散，造成活動空間子目標變??；圖8（f）反映了算法向著使艙內(nèi)重量分布均衡的方向進行。

圖9顯示的是隨著優(yōu)化過程地進行，布局方案的干涉量迅速減小，并最終穩(wěn)定在最小值0處，說明算法保證了尋優(yōu)向著無干涉的方向進化。

圖8 指標在優(yōu)化過程中的變化情況Fig.8 Index change in the process of optimization

圖9 干涉量在優(yōu)化過程中的變化Fig.9 Interference changes in the process of optimization

如前文所述伴隨著各底層指標結果的進一步優(yōu)化，綜合評估最終結果也進一步提高，根據(jù)各層同類指標的權重取值情況對于各層指標進行計算求和，得出綜合評估最終結果，綜合評估最終結果的優(yōu)化過程見圖10。

通過圖10可以看出：隨著優(yōu)化過程的進行綜合評估結果不斷提高，說明載人艙的布局朝著不斷優(yōu)化的方向進行，最終得到的優(yōu)化布局見圖11。

圖10 綜合評估結果在優(yōu)化過程中的變化Fig.10 Comprehensive evaluation result changes in the process of optimization

圖11 優(yōu)化算法生成的布局Fig.11 The layout generated by optimization algorithm

將圖11與圖7對比可以看出，圖11中的布局中設備在空間分布上呈更加均勻和合理的狀態(tài)，進一步說明了載人潛器載人艙的布局得到了優(yōu)化。

5 結束語

本文采用模糊層次評估方法進行了載人潛器載人艙布局評估指標體系的構建原則和分析標準研究，采用基于人機環(huán)系統(tǒng)的劃分標準，建立了載人潛器載人艙布局方案的綜合評估指標體系。應用綜合評估指標體系針對一型載人潛器載人艙的3個設計方案進行了評估，得出了能夠對于載人艙布局產(chǎn)生區(qū)別的指標，降低了載人潛器載人艙布局評估的模型的復雜程度；以此為基礎建立了載人潛器載人艙布局優(yōu)化問題的數(shù)學模型，基于并列選擇遺傳算法對其進行了有效求解和研究；進行了體系與算法的應用，算法能有效地生成滿足設計要求的布局方案，并得到了優(yōu)化的載人艙布局，為載人潛器載人艙布局設計提供了理論依據(jù)。

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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.網(wǎng)絡出版時間：2013-11-20.

教育部科學研究重大項目基金資助（311034）；國家科技重大專項基金資助項目（2011ZX05027-005）.

劉峰（1982-），男，講師，博士研究生；

韓端鋒（1966-），男，教授，博士生導師.

韓端鋒，E-mail：handuanfeng＠hrbeu.edu.cn.