葉坤武，魏思東

(空軍航空大學(xué) a.研究生隊(duì); b.飛行器與動(dòng)力系，長(zhǎng)春 130022)

【后勤保障與裝備管理論】

基于遺傳算法的飛機(jī)駕駛艙布局優(yōu)化設(shè)計(jì)

葉坤武a，魏思東b

(空軍航空大學(xué) a.研究生隊(duì); b.飛行器與動(dòng)力系，長(zhǎng)春 130022)

針對(duì)飛機(jī)駕駛艙空間小、操作按鈕多、安全性要求高等諸多限定條件，以減小飛行員在執(zhí)行任務(wù)時(shí)手操作的運(yùn)動(dòng)路線總長(zhǎng)為目標(biāo)，結(jié)合旅行商問題(Traveling Salesman Problem,TSP)和飛機(jī)駕駛艙布局問題的求解方法，提出一種駕駛艙布局優(yōu)化數(shù)學(xué)模型并使用遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化分析。計(jì)算結(jié)果獲得了一種關(guān)于飛機(jī)開關(guān)按鈕的優(yōu)化布局，節(jié)省了飛機(jī)駕駛過程的操作時(shí)間，提高了操作效率。

飛機(jī)駕駛艙；布局優(yōu)化；旅行商問題；遺傳算法

飛機(jī)駕駛艙由很多部件構(gòu)成，構(gòu)造復(fù)雜，如果布局不合理會(huì)直接影響飛行員的操作舒適，引起疲勞和誤操作，對(duì)民機(jī)駕駛的安全性和飛行員的身體健康非常不利，因此駕駛艙布局優(yōu)化具有非常重要的意義[1]。傳統(tǒng)的飛機(jī)駕駛艙布局設(shè)計(jì)主要通過借鑒過往的飛行經(jīng)驗(yàn)和相關(guān)人員的主觀判斷進(jìn)行設(shè)計(jì)，缺少科學(xué)依據(jù)。近些年，隨著人-機(jī)-環(huán)境工程的興起，人們對(duì)飛機(jī)駕駛艙布局的優(yōu)化設(shè)計(jì)越來越關(guān)注。文獻(xiàn)[2]通過闡述駕駛艙布局的主要原則，采用遺傳算法進(jìn)行了駕駛艙布局的研究；文獻(xiàn)[3]和文獻(xiàn)[4]運(yùn)用CATIA平臺(tái)對(duì)飛機(jī)駕駛艙的操控臺(tái)、儀表板、顯示器等的布局進(jìn)行分析，形成了基于知識(shí)庫(kù)的飛機(jī)駕駛艙布局設(shè)計(jì)方法；文獻(xiàn)[5]中對(duì)駕駛艙布局進(jìn)行視域分析、上肢快速評(píng)價(jià)分析和人體可達(dá)性分析，驗(yàn)證駕駛艙布局的有效性；文獻(xiàn)[6]將粒子群算法引入到飛機(jī)駕駛艙人機(jī)布局優(yōu)化過程，并與現(xiàn)有典型優(yōu)化算法的優(yōu)化效果進(jìn)行了對(duì)比。

遺傳算法是模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進(jìn)化過程而形成的一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法[7]。Goldberg對(duì)前人的研究進(jìn)行歸納總結(jié)，形成了遺傳算法的基本框架[8]。由于遺傳算法在適應(yīng)性、靈活性和魯棒性等方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)，因此遺傳算法被廣泛運(yùn)用到人工智能[9]、電力系統(tǒng)[10]和車間布局[11]等領(lǐng)域。

飛行員完成某項(xiàng)任務(wù)時(shí)需要操作開關(guān)或按鈕進(jìn)行飛行控制，控制過程往往時(shí)間較短，銜接緊密，所以這些開關(guān)或按鈕的布局直接影響飛行效率。影響飛機(jī)駕駛艙布局設(shè)計(jì)的因素很多，有不同設(shè)計(jì)原則：重要性原則、使用頻率原則和功能性分組原則等，駕駛艙設(shè)計(jì)者對(duì)各種影響布局的因素進(jìn)行權(quán)衡和優(yōu)化。本文以減小飛行員在執(zhí)行任務(wù)時(shí)手操作的運(yùn)動(dòng)路線總長(zhǎng)為目標(biāo)，不考慮其他影響飛機(jī)駕駛艙布局的因素，設(shè)計(jì)一種運(yùn)用遺傳算法進(jìn)行飛機(jī)駕駛艙布局優(yōu)化的模型，為飛機(jī)駕駛艙設(shè)計(jì)過程的布局優(yōu)化提供一種新思路。

1 數(shù)學(xué)模型

1.1 旅行商問題簡(jiǎn)述

旅行商問題(TSP)是一個(gè)典型的組合優(yōu)化問題，且是一個(gè)NP難題。具體可描述為：已知有n個(gè)地點(diǎn)和彼此間的距離，現(xiàn)有一人必須不重復(fù)路線走遍這些地點(diǎn)，且我們考慮兩個(gè)地點(diǎn)間的路線長(zhǎng)度是固定的，最后返回出發(fā)地點(diǎn)。如何進(jìn)行路線的規(guī)劃使總路線長(zhǎng)度最短？很明顯，上述問題中可能的路徑數(shù)目與地點(diǎn)數(shù)目n成指數(shù)型增長(zhǎng)。在n很大情況下，會(huì)使計(jì)算過程的負(fù)荷量加速上升，本文不予考慮。本文將n的范圍保持在10個(gè)以下。

1.2 駕駛艙布局問題的提出

駕駛艙布局不僅會(huì)影響飛行員的身體和心理活動(dòng)，還會(huì)直接影響飛行安全和飛行品質(zhì)。飛行任務(wù)的操作往往耗時(shí)短，銜接緊密，飛行員需要把注意力高度集中，才能準(zhǔn)確操作，例如飛機(jī)的進(jìn)近階段，即飛機(jī)下降時(shí)對(duì)準(zhǔn)跑道飛行的過程，要使飛機(jī)調(diào)整高度，對(duì)準(zhǔn)跑道，避開地面障礙物。如表1為飛機(jī)起始進(jìn)近階段的操作[12]：

表1 起始進(jìn)近操作

因此在對(duì)操作時(shí)間要求敏感的飛行過程，合理安排布局，盡可能縮短操作時(shí)間，能有效提高飛行質(zhì)量。在駕駛艙布局優(yōu)化設(shè)計(jì)問題中，經(jīng)過簡(jiǎn)化處理后，可建模為旅行商問題進(jìn)行求解?，F(xiàn)舉例進(jìn)行說明，如圖1為駕駛艙某處布局簡(jiǎn)化圖，建立平面坐標(biāo)系，并做柵格化處理，使各個(gè)開關(guān)按鈕落在柵格中，其中柵格大小設(shè)置與開關(guān)按鈕的尺寸有關(guān)。A～G為駕駛艙各個(gè)不同按鈕所處的位置，柵格中心點(diǎn)坐標(biāo)即為對(duì)應(yīng)按鈕的坐標(biāo)，并且已知按鈕互相之間的距離。

圖1 駕駛艙某處布局簡(jiǎn)化圖

由于這些按鈕旁邊布滿其他按鈕，所以這些按鈕只能分布在所處的柵格中，但按鈕間的位置不是固定的。飛行員通過單手對(duì)其實(shí)施一系列操作可以完成相關(guān)飛行任務(wù)，操作過程銜接緊密，不重復(fù)操作按鈕。但在實(shí)際不同任務(wù)操作過程可能有重復(fù)操作某個(gè)按鈕，就按距離可以忽略的兩個(gè)按鈕進(jìn)行求解，如需不同階段重復(fù)操作按鈕B，則其中一條操作路線可以為ACB1GB2DEFA,其中B1G和GB2的距離相等。

現(xiàn)對(duì)現(xiàn)實(shí)中某機(jī)型1∶1比例模擬器駕駛艙進(jìn)行優(yōu)化分析。對(duì)該駕駛艙某一功能平面的布局進(jìn)行簡(jiǎn)化處理，建立坐標(biāo)系，如圖2。已知完成某項(xiàng)模擬飛行任務(wù)的實(shí)際操作順序?yàn)锳BCDEFGA?，F(xiàn)引入遺傳算法討論按鈕布局的合理性，并進(jìn)行優(yōu)化分析，其中目的是使飛行員在模擬操作過程，手移動(dòng)的總路程最短，盡可能提高飛行員操作過程的效率。

圖2 操作順序路線圖

2 引入基于遺傳算法的求解方案

優(yōu)化算法的三個(gè)基本要素是目標(biāo)函數(shù)、變量和約束條件，本文中的目標(biāo)函數(shù)就是操作路線總長(zhǎng)?；贕A的全局尋優(yōu)特點(diǎn)，采用遺傳算法對(duì)飛機(jī)駕駛艙布局進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，基本步驟如下：

(1)隨機(jī)生成初始種群。根據(jù)飛機(jī)駕駛艙布局問題的實(shí)際要求，采用實(shí)數(shù)制編碼生成初始種群，每個(gè)按鈕對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)為(xi,yi)i,j=1，2,…,n，其中n為按鈕個(gè)數(shù)。

(2)確定適應(yīng)度函數(shù)。遺傳算法中用適應(yīng)度函數(shù)來衡量群體中的個(gè)體在優(yōu)化計(jì)算中達(dá)到最優(yōu)解的優(yōu)良程度，適應(yīng)度越高表明該個(gè)體遺傳到下一代的概率越高，反之則越低。對(duì)于手操作按鈕路線總長(zhǎng)的適應(yīng)度函數(shù)表示為：F(T)=n/length(T)，其中，length(T)表示路線總長(zhǎng)度。

(3)選擇操作。采用比例選擇算子進(jìn)行選擇操作，即各個(gè)個(gè)體被選中的概率與其適應(yīng)度大小成正比[13]。

(4)交叉操作。其作用是在過渡到下一代的過程中產(chǎn)生更多的新個(gè)體，以增大算法搜索空間的能力。假定有兩條操作按鈕的路線表示為：Tx=(t1,t2,…,ti,…,tn)和Ty=(t1,t2,…,tj,…,tn)，式中，i和j是基因座，即為遺傳基因在染色體中所占據(jù)的位置，部分映射交叉操作的主要思想是[8]：

① 隨機(jī)選取兩個(gè)基因座i和j緊后的位置為交叉點(diǎn)，即將第i+1個(gè)基因座和第j個(gè)基因座定義為交叉區(qū)域。

(5)變異操作。能使個(gè)體有效避免局部收斂，增加結(jié)果的可靠性。選取倒位變異算子，將個(gè)體編碼串中隨機(jī)選取的二個(gè)基因座之間的基因逆序排列，從而產(chǎn)生出一條新的巡回路線。具體步驟如下式：

3 仿真結(jié)果和分析

仿真平臺(tái)是Matlab，運(yùn)行參數(shù){M,T,Pc,Pm}={50,110,0.8,0.05}，針對(duì)圖2建立的開關(guān)按鈕位置坐標(biāo)系進(jìn)行分析，將各個(gè)坐標(biāo)參數(shù)代入得到遺傳次數(shù)與路線總長(zhǎng)的關(guān)系圖。仿真結(jié)果如圖3。

從圖3可以看出隨著迭代次數(shù)增加，路線總長(zhǎng)慢慢減小，最后趨于平緩，此時(shí)對(duì)應(yīng)的駕駛艙布局方案到達(dá)最優(yōu)。得到的最短路線方案如圖4。

圖3 仿真結(jié)果

圖4 最短路線方案

綜上所述，已知A為操作路線的起點(diǎn)，可對(duì)如圖2的駕駛艙布局進(jìn)行優(yōu)化，使飛行員的操作路線最短。優(yōu)化布局示意圖如圖5。

圖5 優(yōu)化布局示意圖

4 結(jié)論

針對(duì)如何提高飛機(jī)駕駛艙布局合理性的問題，本文以減少飛行員操作一系列開關(guān)按鈕的手的總路線為目的，借助仿真手段，提出飛機(jī)駕駛艙布局優(yōu)化模型，使用遺傳算法對(duì)其進(jìn)行了仿真分析，仿真結(jié)果表明將旅行商問題結(jié)合到駕駛艙布局當(dāng)中，并用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化的方法有效，對(duì)今后飛機(jī)駕駛艙布局優(yōu)化設(shè)計(jì)有借鑒意義。

[1] 蘇潤(rùn)娥,薛紅軍,宋筆鋒.基于虛擬設(shè)計(jì)的民機(jī)駕駛艙工效布局評(píng)價(jià)[J].航空計(jì)算技術(shù),2008,38(2):69-73.

[2] 鈕松.面向民機(jī)駕駛艙人機(jī)工效設(shè)計(jì)的布局優(yōu)化研究[D].南京:南京航空航天大學(xué),2013.

[3] 王黎明.基于知識(shí)庫(kù)的飛機(jī)駕駛艙布局設(shè)計(jì)方法研究[D].西安:西北工業(yè)大學(xué),2004.

[4] 艾玲英,王正平,王黎明.基于CATIA的飛機(jī)駕駛艙布局設(shè)計(jì)的軟件開發(fā)[J].飛機(jī)工程,2004(3):18-21.

[5] 徐偉哲.基于人因工程學(xué)的干線客機(jī)駕駛艙布局設(shè)計(jì)與仿真研究[D].南京：南京航空航天大學(xué),2013.

[6] 劉昕,余隋懷,初建杰,等.改進(jìn)PSO的飛機(jī)駕駛艙組合排序人機(jī)布局優(yōu)化[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2015,51(7):1-6.

[7] 周明,孫樹棟.遺傳算法原理及應(yīng)用[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社.2005.

[8] GOLDBERG D E.Genetic Algorithms in Search,Optimization and Machine Leaning [M].Addison-Wesley,1989.

[9] 羅歡.基于改進(jìn)遺傳算法的足球機(jī)器人路勁規(guī)劃研究[D].錦州：遼寧工業(yè)大學(xué),2016.

[10]劉鵬程,李新利.基于多種群遺傳算法的含分布式電源的配電網(wǎng)故障區(qū)段定位算法[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2016,44(2):36-41.

[11]張屹,盧超,張虎,等.基于差分元胞多目標(biāo)遺傳算法的車間布局優(yōu)化[J].計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng),2013,19(4):727-734.

[12]劉樹強(qiáng).民機(jī)駕駛艙最小機(jī)組工作量評(píng)估方法研究[D].南京：南京航空航天大學(xué),2012.

[13]GEN M,CHENG R.Genetic Algorithms and Engineering Design[M].New York:John Wiley & Sons,Inc.1997.

(責(zé)任編輯 唐定國(guó))

Layout Optimization for the Aircraft Cockpit Based on Genetic Algorithms

YE Kun-wu1，WEI Si-dong2

(a.Brigade of Postgraduate; b.Flight Vehicle and Dynamic Department, Aviation University of Air Force, Changchun 130022, China)

In the light of the limiting conditions of aircraft cockpit:small spaces of cockpit,many numbers of buttons and high requirements of security,combining with the traveling salesman problem and aircraft cockpit layout problem,a cockpit layout optimization mathematical model is put forward for reduce the route of operation movement length when pilot is performing the task,and this model is analyzed by the genetic algorithm.The calculation results proved a layout optimization of aircraft switch and button, which saves operation time in the process of plane driving and improves operating efficiency.

the aircraft cockpit; layout optimization; genetic algorithm; traveling salesman problem

2016-11-10；

2016-12-20 作者簡(jiǎn)介：葉坤武(1992—)，男，碩士研究生，主要從事人機(jī)環(huán)境與工程研究。

10.11809/scbgxb2017.03.025

葉坤武，魏思東.基于遺傳算法的飛機(jī)駕駛艙布局優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].兵器裝備工程學(xué)報(bào)，2017(3):108-110.

format:YE Kun-wu，WEI Si-dong.Layout Optimization for the Aircraft Cockpit Based on Genetic Algorithms[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(3):108-110.

V223.1

A

2096-2304(2017)03-0108-03