基于遗传算法的飞机驾驶舱布局优化设计

叶坤武，魏思东

(空军航空大学 a.研究生队; b.飞行器与动力系，长春 130022)

【后勤保障与装备管理论】

基于遗传算法的飞机驾驶舱布局优化设计

叶坤武a，魏思东b

(空军航空大学 a.研究生队; b.飞行器与动力系，长春 130022)

针对飞机驾驶舱空间小、操作按钮多、安全性要求高等诸多限定条件，以减小飞行员在执行任务时手操作的运动路线总长为目标，结合旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)和飞机驾驶舱布局问题的求解方法，提出一种驾驶舱布局优化数学模型并使用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对其进行优化分析。计算结果获得了一种关于飞机开关按钮的优化布局，节省了飞机驾驶过程的操作时间，提高了操作效率。

飞机驾驶舱；布局优化；旅行商问题；遗传算法

飞机驾驶舱由很多部件构成，构造复杂，如果布局不合理会直接影响飞行员的操作舒适，引起疲劳和误操作，对民机驾驶的安全性和飞行员的身体健康非常不利，因此驾驶舱布局优化具有非常重要的意义[1]。传统的飞机驾驶舱布局设计主要通过借鉴过往的飞行经验和相关人员的主观判断进行设计，缺少科学依据。近些年，随着人-机-环境工程的兴起，人们对飞机驾驶舱布局的优化设计越来越关注。文献[2]通过阐述驾驶舱布局的主要原则，采用遗传算法进行了驾驶舱布局的研究；文献[3]和文献[4]运用CATIA平台对飞机驾驶舱的操控台、仪表板、显示器等的布局进行分析，形成了基于知识库的飞机驾驶舱布局设计方法；文献[5]中对驾驶舱布局进行视域分析、上肢快速评价分析和人体可达性分析，验证驾驶舱布局的有效性；文献[6]将粒子群算法引入到飞机驾驶舱人机布局优化过程，并与现有典型优化算法的优化效果进行了对比。

遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法[7]。Goldberg对前人的研究进行归纳总结，形成了遗传算法的基本框架[8]。由于遗传算法在适应性、灵活性和鲁棒性等方面具有显著的优势，因此遗传算法被广泛运用到人工智能[9]、电力系统[10]和车间布局[11]等领域。

飞行员完成某项任务时需要操作开关或按钮进行飞行控制，控制过程往往时间较短，衔接紧密，所以这些开关或按钮的布局直接影响飞行效率。影响飞机驾驶舱布局设计的因素很多，有不同设计原则：重要性原则、使用频率原则和功能性分组原则等，驾驶舱设计者对各种影响布局的因素进行权衡和优化。本文以减小飞行员在执行任务时手操作的运动路线总长为目标，不考虑其他影响飞机驾驶舱布局的因素，设计一种运用遗传算法进行飞机驾驶舱布局优化的模型，为飞机驾驶舱设计过程的布局优化提供一种新思路。

1 数学模型

1.1 旅行商问题简述

旅行商问题(TSP)是一个典型的组合优化问题，且是一个NP难题。具体可描述为：已知有n个地点和彼此间的距离，现有一人必须不重复路线走遍这些地点，且我们考虑两个地点间的路线长度是固定的，最后返回出发地点。如何进行路线的规划使总路线长度最短？很明显，上述问题中可能的路径数目与地点数目n成指数型增长。在n很大情况下，会使计算过程的负荷量加速上升，本文不予考虑。本文将n的范围保持在10个以下。

1.2 驾驶舱布局问题的提出

驾驶舱布局不仅会影响飞行员的身体和心理活动，还会直接影响飞行安全和飞行品质。飞行任务的操作往往耗时短，衔接紧密，飞行员需要把注意力高度集中，才能准确操作，例如飞机的进近阶段，即飞机下降时对准跑道飞行的过程，要使飞机调整高度，对准跑道，避开地面障碍物。如表1为飞机起始进近阶段的操作[12]：

表1 起始进近操作

因此在对操作时间要求敏感的飞行过程，合理安排布局，尽可能缩短操作时间，能有效提高飞行质量。在驾驶舱布局优化设计问题中，经过简化处理后，可建模为旅行商问题进行求解。现举例进行说明，如图1为驾驶舱某处布局简化图，建立平面坐标系，并做栅格化处理，使各个开关按钮落在栅格中，其中栅格大小设置与开关按钮的尺寸有关。A～G为驾驶舱各个不同按钮所处的位置，栅格中心点坐标即为对应按钮的坐标，并且已知按钮互相之间的距离。

图1 驾驶舱某处布局简化图

由于这些按钮旁边布满其他按钮，所以这些按钮只能分布在所处的栅格中，但按钮间的位置不是固定的。飞行员通过单手对其实施一系列操作可以完成相关飞行任务，操作过程衔接紧密，不重复操作按钮。但在实际不同任务操作过程可能有重复操作某个按钮，就按距离可以忽略的两个按钮进行求解，如需不同阶段重复操作按钮B，则其中一条操作路线可以为ACB1GB2DEFA,其中B1G和GB2的距离相等。

现对现实中某机型1∶1比例模拟器驾驶舱进行优化分析。对该驾驶舱某一功能平面的布局进行简化处理，建立坐标系，如图2。已知完成某项模拟飞行任务的实际操作顺序为ABCDEFGA。现引入遗传算法讨论按钮布局的合理性，并进行优化分析，其中目的是使飞行员在模拟操作过程，手移动的总路程最短，尽可能提高飞行员操作过程的效率。

图2 操作顺序路线图

2 引入基于遗传算法的求解方案

优化算法的三个基本要素是目标函数、变量和约束条件，本文中的目标函数就是操作路线总长。基于GA的全局寻优特点，采用遗传算法对飞机驾驶舱布局进行优化计算，基本步骤如下：

(1)随机生成初始种群。根据飞机驾驶舱布局问题的实际要求，采用实数制编码生成初始种群，每个按钮对应的坐标为(xi,yi)i,j=1，2,…,n，其中n为按钮个数。

(2)确定适应度函数。遗传算法中用适应度函数来衡量群体中的个体在优化计算中达到最优解的优良程度，适应度越高表明该个体遗传到下一代的概率越高，反之则越低。对于手操作按钮路线总长的适应度函数表示为：F(T)=n/length(T)，其中，length(T)表示路线总长度。

(3)选择操作。采用比例选择算子进行选择操作，即各个个体被选中的概率与其适应度大小成正比[13]。

(4)交叉操作。其作用是在过渡到下一代的过程中产生更多的新个体，以增大算法搜索空间的能力。假定有两条操作按钮的路线表示为：Tx=(t1,t2,…,ti,…,tn)和Ty=(t1,t2,…,tj,…,tn)，式中，i和j是基因座，即为遗传基因在染色体中所占据的位置，部分映射交叉操作的主要思想是[8]：

① 随机选取两个基因座i和j紧后的位置为交叉点，即将第i+1个基因座和第j个基因座定义为交叉区域。

(5)变异操作。能使个体有效避免局部收敛，增加结果的可靠性。选取倒位变异算子，将个体编码串中随机选取的二个基因座之间的基因逆序排列，从而产生出一条新的巡回路线。具体步骤如下式：

3 仿真结果和分析

仿真平台是Matlab，运行参数{M,T,Pc,Pm}={50,110,0.8,0.05}，针对图2建立的开关按钮位置坐标系进行分析，将各个坐标参数代入得到遗传次数与路线总长的关系图。仿真结果如图3。

从图3可以看出随着迭代次数增加，路线总长慢慢减小，最后趋于平缓，此时对应的驾驶舱布局方案到达最优。得到的最短路线方案如图4。

图3 仿真结果

图4 最短路线方案

综上所述，已知A为操作路线的起点，可对如图2的驾驶舱布局进行优化，使飞行员的操作路线最短。优化布局示意图如图5。

图5 优化布局示意图

4 结论

针对如何提高飞机驾驶舱布局合理性的问题，本文以减少飞行员操作一系列开关按钮的手的总路线为目的，借助仿真手段，提出飞机驾驶舱布局优化模型，使用遗传算法对其进行了仿真分析，仿真结果表明将旅行商问题结合到驾驶舱布局当中，并用遗传算法进行优化的方法有效，对今后飞机驾驶舱布局优化设计有借鉴意义。

[1] 苏润娥,薛红军,宋笔锋.基于虚拟设计的民机驾驶舱工效布局评价[J].航空计算技术,2008,38(2):69-73.

[2] 钮松.面向民机驾驶舱人机工效设计的布局优化研究[D].南京:南京航空航天大学,2013.

[3] 王黎明.基于知识库的飞机驾驶舱布局设计方法研究[D].西安:西北工业大学,2004.

[4] 艾玲英,王正平,王黎明.基于CATIA的飞机驾驶舱布局设计的软件开发[J].飞机工程,2004(3):18-21.

[5] 徐伟哲.基于人因工程学的干线客机驾驶舱布局设计与仿真研究[D].南京：南京航空航天大学,2013.

[6] 刘昕,余隋怀,初建杰,等.改进PSO的飞机驾驶舱组合排序人机布局优化[J].计算机工程与应用,2015,51(7):1-6.

[7] 周明,孙树栋.遗传算法原理及应用[M].北京:国防工业出版社.2005.

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

[9] 罗欢.基于改进遗传算法的足球机器人路劲规划研究[D].锦州：辽宁工业大学,2016.

[10]刘鹏程,李新利.基于多种群遗传算法的含分布式电源的配电网故障区段定位算法[J].电力系统保护与控制,2016,44(2):36-41.

[11]张屹,卢超,张虎,等.基于差分元胞多目标遗传算法的车间布局优化[J].计算机集成制造系统,2013,19(4):727-734.

[12]刘树强.民机驾驶舱最小机组工作量评估方法研究[D].南京：南京航空航天大学,2012.

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

(责任编辑 唐定国)

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 作者简介：叶坤武(1992—)，男，硕士研究生，主要从事人机环境与工程研究。

10.11809/scbgxb2017.03.025

叶坤武，魏思东.基于遗传算法的飞机驾驶舱布局优化设计[J].兵器装备工程学报，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