载人潜器驾驶舱人机工效评估方法研究

陈登凯，王雨倩，叶 聪，何再明

（1. 西北工业大学 陕西省工业设计工程实验室，陕西 西安 710072；2. 中国船舶科学研究中心，江苏 无锡 214082）

载人潜器驾驶舱人机工效评估方法研究

陈登凯1，王雨倩1，叶 聪2，何再明2

（1. 西北工业大学 陕西省工业设计工程实验室，陕西 西安 710072；2. 中国船舶科学研究中心，江苏 无锡 214082）

为了提高载人潜器驾驶舱人机工效设计的质量，有效考虑特殊环境下人的心理、生理因素的变化对人操作可靠性的影响，本文基于人机工程学构建了驾驶舱人机工效评估模型，提出作业绩效指数概念，并明确其确定方式，利用CREAM预测法预测人的不可靠性导致的人因失效概率，最终得到了驾驶舱人机工效评估值。开发了数字化评估软件，并通过某载人潜水器驾驶舱人机工效评估验证了该方法的有效性。

载人潜器驾驶舱；人机工效评估；作业绩效指数；人因失效概率

0 引 言

载人潜器驾驶舱是面向特殊使用对象的产品，是驾驶员执行海底任务的工作休息场所和维系安全的特定保障系统。其设计不仅要求能为驾驶员提供清晰全面的信息，准确判断并快速执行决策的操纵方式，而且还必须考虑人自身的各项因素以及环境的影响。若缺乏人机的合理考虑，则会产生影响驾驶安全、工作状态和威胁驾驶员身心健康等重大问题。为了提高载人潜水器驾驶舱的设计水平、提升驾驶员的工作效率、安全可靠性和舒适性，进行驾驶舱人机工效评估是设计驾驶舱不可缺少的重要环节之一。

对于载人潜器驾驶舱人机工效评估，国内外相差不大，其研究起始于航空航天领域，并向其他产品领域迅速扩展。Cem Alppay等［1］提出以人为中心，运用UCIAM方法解决民用直升飞机中的飞行仪表版的排列布局问题；H. Ciloglu等［2］通过实验方法，研究 3 种飞行环境下客机经济舱座椅的舒适性；李博等［3］提出了基于虚拟人体模型参数作为人机工效设计解空间的参数获取方法；宗立成等［4］提出基于遗传算法的舱内人-机界面人机工效设计方案计算智能求解方法；葛哲学等［5］通过JACK 软件进行仿真，对舱内人机工效的舒适性、视域、可达域等工效进行评价，并提出修改意见。

由此可见，目前的驾驶舱人机工效评估多从人的角度出发，对舱内设备还有环境进行评估，忽略了特殊环境对人心理和生理的影响。为尽可能客观、科学合理反映设计实际情况，本文在已有研究理论和方法的基础上，综合考虑上述两方面因素，提出新的人机工效评估模型，有效考虑到人的身体特征对舱内设备和环境的约束以及设备和环境对人的影响，构建了比较完整的驾驶舱人机工效评估系统，开发了可精确测量和计算的数字化评估软件。

1 驾驶舱数学评估模型构建

完整的驾驶舱数学评估模型应综合考虑人机交互性能和人因失效概率，因此，构建数学模型如下：

式中：H（x）为驾驶舱人机工效评估值；P（x）为作业绩效指数，用于衡量舱内系统对人完成任务的准确性还有效率的影响大小，主要分析视域、可达域、舒适性等因素；CFP（Cognitive Failure Probability）为人因失效概率预测值，主要研究设备和环境对人生理及心理的影响，以及人自身的各项因素对其操作准确性的作用。

1.1 作业绩效指数

依据最终评价目标和实际设计目标，并结合工业设计理论知识和已有设计评价指标准则［7–9］，将影响作业绩效指数的因素主要确定为 4 个方面：整体造型、舱内设备、舱内色彩、舱内照明。根据实际设计的需求以及设计所需考虑的重点因素，将各项指标细化，构建载人潜水器驾驶舱作业绩效指数确定体系，如图 1所示。为了平衡不同属性、不同量纲的评估指标在综合评估中的影响，本文根据驾驶舱的实际需求，将底层指标具体描述，并且从主观和客观2个角度细化指标量化以保证统一性。

图 1 作业绩效指数确定Fig. 1 Job performance index definition

作业绩效指数 P（x）由主观评估φ（x）和客观评估ψ（x）构成，表达式为：

式中，α 和 β 分别为主观和客观评估结果的权重值。α∈［0，1］，β∈［0，1］，α+β = 1。

1）主观指标量化

依据 G·Miller“7 ± 2”认知理论［10］将主观评估结果分成“5 级”和“2 级”进行描述和量化，由具体评估指标决定采用的评价等级，评估结果的具体量化方法如表 1所示。

表 1 主观评估指标量化Tab. 1 Subjective evaluation index quantification

由于每项指标对总体主观评估结果的贡献度不一，因此，还需确定每项评估指标的权重 wi，利用加权法计算主观评估结果：

式中，wi（i=1， 2， …， n）为各主观评估指标量化结果f（xi）对应的权重值。

2）客观指标量化

将底层客观评估指标分为成本型、效益型、固定型、区间型、偏离型和偏离区间型 6 种属性。效益型属性是指属性值越大越好的属性，成本型属性是指属性值越小越好的属性，固定型属性是指属性值接近某个固定值越好的属性，区间型属性是指属性值越接近某个固定区间（包括落入该区间）越好的属性，偏离型属性是指属性值越偏离某个固定值越好的属性，而偏离区间型属性是指属性值越偏离某区间越好的属性［11］。依据实际设计需求以及人体尺寸数据等信息对各指标进行细化，区分各细化指标的属性信息如表 2 所示，建立相对应的量化函数。

表 2 客观评估指标量化Tab. 2 Objective evaluation index quantification

各属性的量化方法如下：

在各式中，p和q 分别为取值的上下限，a 为固定型属性的固定值，b 为偏离型属性的偏离值，［c，d］为区间型属性的区间大小，［e，f］为偏离区间型属性的区间大小。为保证与主观量化数值范围一致，以 5 作为量化数值的分界点，最优值为 10，最差值为 0。

wj（j=1， 2， …， n）为各客观评估指标量化结果f（xj）对应的权重值，则驾驶舱客观评估结果ψ（x）表达式为：

式中，wj（j=1， 2， …， n）为各客观评估指标量化结果f（xj）对应的权重值。

3）权重计算

运用 EM［12］法进行每项指标的权重计算，具体操作步骤如下：

设 n 个评价指标 m 个方案的决策矩阵为

其中，xij为第 i 个设计方案的第 j 个指标数值。

计算出第 j 个评价指标下第 i 个方案的比重：

计算出第 j 项指标下的熵值：

计算第 j 项指标的差异化系数：

则第 i 类指标权重值为：

1.2 人因失效概率预测模型构建

本文拟在 CREAM［13 - 14］方法的基础上建立人因失效概率预测模型。CREAM 方法是第 2 代人因可靠性分析方法中的一种代表性方法，其核心思想是人的行为并不是孤立的、随机的，而是在很大程度上由完成任务时所处环境决定的。将环境因素总结为共同绩效条件（CPC），给出 CPC 水平对于绩效可靠性的期望效应，由 CPC 因子水平的综合，确定人完成该任务的认知控制模式，也就基本决定了失效概率［15］。

1）CPC 水平对绩效可靠性的期望效应量化

通过对 CPC 进行评价处理来实现对情景环境的量化。记单个 CPC 的分值为 Sk，改进作用分值为 1，降低作用分值为 –1，不显著分值为 0。即

传统的方法由改进因子分数总和及降低因子分数总和确定控制模式［13］，进而确定最终失效概率，但是这种方法存在一定缺陷。本文设定变量 M 为改进总分值，N 为降低总分值，同时根据情景环境，由专家或技术人员对 9 种 CPC 因子的水平进行评价，确定每个CPC 因子的重要程度，记为 wk。则得到：

2）预测失效概率

将驾驶员所处任务环境因素（CPC）分为对人因可靠度影响起改进作用和起降低作用两大类，得到对应的 CFP 值。其中，第一类记为 CFPM，只考虑起改进作用的环境因素；第二类记为 CFPN，只考虑其降低作用的环境因素。另外确定 CFP0，即所有因素的影响都为不显著。得

则失效概率为：

其中，CFP0为由认知功能失效模式与失效概率基本值［13］表格计算出的失效概率的平均值，即 0.022 7。另外，查询共同绩效条件和绩效可靠性［13］表格得到 M的最大值为 7/9，N 的最小值为 –1。由控制模式与失效概率区间［13］表格以及控制模式与 CPC 对应关系图［13］可知，M 取最大值时，CFPM最小值为 0.000 05，N 取最小值时，C F PN最大值为 1。代入式（1 9）～ 式（20）得：

因此

2 数字化评估软件开发

以 UG8.0 为开发平台，编程环境采用 Visual C++6.0，数据库采用 Acess2010，基于 Windows 操作系统进行二次开发［16］。

根据载人潜器驾驶舱评估模型创建程序菜单，构建程序框架，并依据各项评估指标建立交互式评估对话框。驾驶舱人机工效评估系统包括三大功能模块，即作业绩效指数，人因失效概率预测以及评估结果。为避免由菜单级数过多而造成的操作繁杂，将二级评价指标作为底层菜单，采用交互式对话框实现各细化指标的评估，该对话框采用折叠式设计，条理清晰，避免了不必要因素的干扰，便于评估人员高效完成评估。人机工效评估模块展开功能列表如图 3 所示，设备布局工效主、客观评估以及人因失效概率预测对话框如图 4 所示。

在 Microsoft Access 中建立数据库，在 Visual C++中通过 ADO（Active Data Objects）数据库访问技术访问数据源，定义 Connection 对象变量建立数据库链接，使用 Recordset 执行存储过程，实现各细化指标的测量值、评价值、量化值以及权重值的写入，以保证评估结果的可追溯性，便于查找设计的不足之处以作改进。

图 3 驾驶舱综合评估菜单Fig. 3 Cockpit comprehensive evaluation menu

图 4 交互式对话框设计Fig. 4 Design of interactive dialog boxes

3 实例验证

本文以某载人潜水器驾驶舱设计为例。利用 UG建立该驾驶舱三维模型。图 5分别为利用 UG软件测量座椅距离工作台的距离以及显示面板的角度。通过测量，在交互式评估对话框中输入测量结果。客观评估的其他指标测量值也依此方法获得。部分测量值量化结果如表 3 所示。

图 5 UG 测量设计值（距离及角度）Fig. 5 UG design value measurements （distance and angle）

表 3 客观测量结果量化值（部分）Tab. 3 Objective measurements quantized value （section）

通过潜水器设计专家，设计师及有经验的驾驶员或者观察员根据驾驶舱的实际情况，在交互式评估界面中对主观评估指标进行打分（部分结果见表 4），并且对人因失效预测界面中的九项因素进行评估（见表 5），得到载人潜器驾驶舱的综合评估结果如表 6所示。系统显示如图 6 所示。

由综合评估公式计算出综合评估结果是 8.14，得知该潜水器驾驶舱的设计达到良好水平。通过查询数据表格，可获得没有达到良好水平的评估指标，以及容易导致失效事件产生的因素，可依此对舱内人机工效设计做出适当改进。例如在作业绩效指数评估方面，保证显示面板等其他装置的合理空间的前提下可以适当提高控制台的高度，降低地板的高度等；针对显示屏幕增多，操作方式向触屏化发展等因素，可以将重要的显示装置放置在驾驶员的舒适视野范围内，并且对显示参数的数量进行适当优化，同时，需要对驾驶员进行培训，以适应操作方式的变化，减少操作失误的发生。

表 4 主观评价结果量化值（部分）Tab. 4 Subjective measurements quantized value （section）

表 5 CPC 水平评价Tab. 5 CPC level evaluation

表 6 驾驶舱综合评估值Tab. 6 Cockpit complex evaluation

图 6 评估结果Fig. 6 Evaluation result

4 结 语

本文从人机工程学角度出发，建立驾驶舱评估模型。通过对影响作业绩效指数的因素进行分析，将各项评估指标量化，使得评价结果更加全面和精确；同时，考虑特殊环境对人心理和生理的影响，对由此可能引发的操作失效概率进行了预测，综合两方面因素得到驾驶舱的综合评估值，从而由评估结果对驾驶舱的人机工效设计进行适当优化，对提升载人潜器驾驶舱人机工效设计效率及提高设计水平具有重要意义。本方法还可应用于其他载人空间人机工效评估实践中。但是，由于目前对载人潜器的失误事件研究较少，失效数据的收集不够全面，并且因为人机界面的变化，利用传统的人误模型来进行失效概率预测存在一定缺陷，在后续工作中需要对此进行深入研究。

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Research on the method of ergonomics evaluation in manned submersibles cockpit

CHEN Deng-kai1， WANG Yu-qian1， YE Cong2， HE Zai-ming2
（1. Shaanxi Engineering Laboratory for Industrial Design， Northwestern Polytechnical University， Xi'an 710072， China；2. China Ship Scientific Research Center， Wuxi 214082， China）

So as to improve the quality of the submersible cockpit design， and consider the influences of human psychological and physiological factors' change on people operating reliability in the special circumstances effectively. This article built an ergonomics evaluation system of cockpit based on human factors. Proposed the concept of work performance index and determined its way clearly， predicted the human factors failure probabilities caused by human unreliability according to CREAM， finally got the cockpit ergonomics evaluation value. Then developed a digital evaluation software and verified the validity of the method by evaluating a submersible cockpit.

submersible cockpit；ergonomics evaluation；work performance index；human factors failure probabilities

TP391

A

1672 – 7619（2016）04 – 0105 – 05

10.3404/j.issn.1672 – 7619.2016.04.021

2015 – 12 – 14；

2016 – 01 – 06

国家863计划资助项目（No.2014AA09A110）；高等学校学科创新引智计划资助项目（No.B13044）

陈登凯（1975 – ），男，副教授，主要从事计算机辅助工业设计、产品语义、人机工效设计理论及方法研究等。