一、簡介
如何定義舒適感
人體工程學對汽車設計至關重要
舒適度是最主要的賣點
汽車製造商致力於打造符合人體工學的車輛,盡力達到減少不適與最大限度的舒適感
汽車人體工程學與 “不舒適”
汽車的不舒適感通常會通過主觀及客觀的研究來評估並且進行測量,許多因素是無法量測的
不容易獲得客觀且可重複的數據
需要集中資源才有辦法處理
需要原型,所以必須在產品開發的後期才能進行
基於成本與時間因素,虛擬評估必不可少,並且還需要進行整體評估
手煞車
截至目前為止,手煞車仍然是絕對必要的車輛控制元素。手煞車通常位於中控台的位置,需要與其他零組件以及操作因素進行大量的評估。
汽車不舒適感的研究重點在於
坐姿/座椅不良
駕駛姿勢的關節角度
踏板的操作
乘客進出門的方式
駕駛/乘客 伸手可及的距離接觸的物品及方式
二、目標
開發一套虛擬系統,用以模擬手煞車的操作,並且通過 DHMs (Digital Human Model, 數位人體模型) 以及數學模型來預測不舒適感
操作程序必須可靠並且容易上手
DHMs 必續廣泛的使用於汽車製造商
確認造成不舒適感的因素,以及其對於使用手煞車不適的影響
確定手煞車的操作模式並且進行模擬
三、研究設計
以下為設計步驟。以及評估方式
主要的研究方式
117名受測者
在乘用車上試駕
需要在試驗台上進行七個手煞車位置的評估(一次重複),採用隨機排列測試
全程錄影
進行人體量測
結果
判斷會造成手煞車位置不適的原因
不同的運動模式
建立出可重複的不適度評估量表
研究方法
根據事前定義的標準,找了40名受測者
採用相同的測試平台,但是將手剎車的擺放範圍加大
採用隨機順序/中間重複的方式進行7個手煞車的位置評估
修正評分量表:CP50 (Heller, 1985; Shen & Parsons, 1997)
問題:這個手煞車系統可以打幾分?
使用 Vicon Nexus 系統進行動態分析
動態分析
10組 Vicon Nexus 紅外線相機
裝設了力量以及角度感測器的手煞車設備
利用 AMS (AnyBody Modeling System) 重現運動方式
重點:手煞車操作動作的一開始與結束的時間點
身體軀幹與右肩、鎖骨的關節角度,肘關節與腕關節的角度與受力
運動分析的結果與結論
◆ 關節的角度會隨著身高變化 → 建立隨著身高受影響的運動模式
◆ 預測目標:根據回歸線找出建議的關節角度
5thpercentile female (5F), 50thpercentile female (50F)
50th percentile male (50M), 95th percentile male (95M)
主觀評估的結果與結論
◆ 重複位置沒有顯著的差異
◆ 有幾個位置有明顯的差異
→手剎車位置確定會造成不適感
不同的身高會感覺到不適取決於手煞車的位置
不適度預測的目標
根據回歸線找出關鍵身高百分位數建議的不適值
◆ 5thpercentile female (5F), 50thpercentile female (50F)
◆ 50th percentile male (50M), 95th percentile male (95M)
RAMIS
RAMIS 是一個數位的3D人體模型,人體測量學與姿勢模型 ,大部分的全球汽車製造商都採用這個模型
手煞車的姿勢預測應用
汽車駕駛姿勢預測模型→不真實的姿勢
開發可以由用戶自行定義的姿勢預測模型 (UDPM)
◆ 適用於各個百分比的人體模型
◆ 可以建立全套的操作者開始/結束手煞車位置的資料
→可用來成功預測操作姿勢
生物力學建模
AnyBody Modeling System (AMS)
肌肉骨骼模型
剛體模型,擁有93個剛體(骨骼) + 77個關節 + 1114 肌肉元素
可以選擇局部模型,進行運動學分析、逆動力學計算以計算生物力學參數
利用 AMS (AnyBody Modeling System),進行了下列 214個生物力學參數分析
16個關節角度
132組肌肉 (% max. voluntary contraction)
49個關節作用力 ( joint reactions (section forces and moments)
11個關節力矩量測 (caused purely by muscles)
6個代謝功率與能量消耗值
分析
找出相關的因素與其對不適度的影響
採用三個時間間隔 (開始 S, 施力F, 結束 E) + 7個手煞車位置 + 4個主要的百分比
在每個影響群組分為 moderate to good (0.54<r<0.72) and highly significant (p < 0.01)
相關性範例說明
結束時間點右手腕往外翻的力矩
當外翻力矩越大 不適度也隨之提升
不適度 (Discomfort) 模型建立
根據回歸資料開發一套不適度的預測模型
事前可選擇與不適度顯著相關的因素
根據 200多組參數 (包含了七個手煞車位置與四個關鍵百分比) 逐步回歸
每個 step 會造成 r² adj 增加以及 standard error(S) 減少
九個預測變量都有明顯的影響
r² = 96.18 % , r²adj= 94.27 %
對造成不適度的參數
關節作用力與反作用力的量測, 結束時間位置: 82%
關節角度, 結束時間位置: 7%
肌肉活動與代謝功率值, 開始與施力時間位置: 7%
預測模型的可靠度
預測不視度(index) 與 研究造成不適度 (rating) 呈現一致姓
四個量級 (5F, 50F, 50M, 95M) 的平均不適指數可以代表受治者的平均不適度
研究結果
結論
模型的預測品質非常優秀(r² = 96.18 , r²adj= 94.27)
與以往的文獻相比
不適度與知覺感知肌肉強度
可以單獨評估獨立變量的影響
可考慮基於肩關節力矩、關節角度、幾何因數、身高等參數
r² = 0.5 to 0.96
模型開發成功
◆ 可用以模擬手煞車的操作姿勢,並且預測不適度
◆ 根據數位人體模型(DHMs) 與數學模型的應用
◆ 模型程式達到下列要求
可靠度+容易使用
可直接使用一般汽車製造商的 DHMs
未來展望
應用已建立程序於車輛開發上