基于標桿車的汽車座椅人體壓力研究

溫泉，鞠偉男，劉麗萍，石攀，李岳

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基于標桿車的汽車座椅人體壓力研究

溫泉，鞠偉男，劉麗萍，石攀，李岳

（中國汽車技術研究中心，天津 300393）

駕駛舒適性是汽車空間設計不可忽視的因素，人體壓力數據是汽車座椅設計的依據。文章設計試驗對駕駛員背部與臀部的平均壓力、峰值壓力、平均壓強、峰值壓強和接觸面積等體壓數據進行了采集，利用單因素方差分析、回歸分析等方法對不同類型駕駛員的體壓數據進行了統計分析，探究不同類型駕駛員各體壓數據的變化規律。該研究為汽車的空間設計提供基礎數據與理論指導，對提高人-車-環境系統的效率具有重要意義。

汽車座椅；體壓數據；單因素方差分析；回歸分析；汽車空間設計

前言

隨著汽車的廣泛普及，舒適性逐漸成為人們購車時不可忽視的因素，汽車座椅作為人機交互的重要界面，其設計的合理性難免會對整車舒適性產生影響。研究表明，乘車人員對座椅的體壓數據是汽車座椅設計過程中必須要考慮的因素[1]，目前關于體壓數據的研究主要集中在體壓分布指導汽車座椅設計與體壓分布仿真計算等方面。

陳俊豪等[2]對不同身材駕駛員體壓分布的特點和腰部支撐對乘坐舒適性的影響進行了研究，建立了體壓分布與乘坐舒適性的關系，證實了腰部支撐對提高座椅舒適性的作用。劉鵬等[3]通過汽車座椅體壓分布檢測，對影響體壓分布的若干汽車座椅結構因素進行了研究，并將這些因素考慮在汽車座椅結構設計過程中，優化結構使人與座椅接觸界面的壓力分布變化均勻平緩，對提高乘坐舒適性具有重要意義。賈豐源等[4]通過設計駕駛人靜態體壓分布試驗，建立了座墊舒適度主觀評價邏輯回歸模型，并對座墊軟硬度主觀評價結果與踝關節角度、坐高、座墊平均載荷之間的關系進行了深入分析。張志飛等[5]通過體壓分布測試和振動舒適性試驗對汽車座椅舒適性進行了研究，研究結果表明，動態工況下除最大壓強以外的其它體壓指標均大于靜態工況，且隨車速增加而增加，且平均壓強與振動加權加速度有很強的相關性。侯件件等[6]利用MADYMO進行座椅參考點R點坐標的預測，并分析了不同百分位假人模型的體壓分布情況，探尋50百分位多體假人模型最理想的體壓分布圖，研究結果可作為轎車座椅設計、座椅舒適性評價的參考和依據。

由此可見，專家學者對汽車座椅體壓分布進行了較為廣泛且深入的研究，但大多數研究并未對所研究的群體進行分類，由于不同性別、不同體質駕駛員的體壓數據存在明顯差異，因此，本文根據駕駛員的性別、體質對其進行分類，分別研究了不同駕駛員各體壓數據的數據特征與變化規律，為汽車空間設計提供數據支撐。

1 人體座椅壓力試驗研究

1.1 試驗對象

試驗樣本容量為205，其中男性87名，女性118名；年齡分布在17~70歲之間，平均年齡45.9周歲；實驗對象職業涵蓋學生、黨政機關事業單位工作者、企業/公司員工、自由職業者、退休、失業人員等。

1.2 試驗內容

此次試驗選用高爾夫、途觀L兩輛樣車，采用pliance-x壓力墊與配套軟件采集被試的背部與臀部體壓數據，包括：平均壓力、峰值壓力、平均壓強、峰值壓強和接觸面積。每位被試者單獨進行試驗，具體步驟如下：

（1）向被試者介紹試驗目的、流程和試驗要求，統計被試者性別、年齡、體重、身高、職業等基本信息。

（2）將pliance-x壓力墊鋪放在汽車副駕駛座椅的座面和靠背上，調整座椅使靠背傾角為25°（靠背傾角指靠背與垂線夾角），座椅高度為最低高度，如圖1所示。

圖1 實驗測試場景圖

（3）被試人員按要求統一身穿緊身內衣，并按照規定姿勢坐在座椅上，臀部和背部要求貼合壓力墊，保持自然姿態并雙腿并攏。待被試坐姿平穩后，試驗測試人員操作壓力墊進行體壓測試，并連續記錄一段10s左右的壓力數據。

1.3 試驗數據

應用pliance-x配套軟件對數據進行處理，得到臀部與背部體壓數據統計表，如表1、表2所示（表示方式為：平均值±標準差），部分被試體壓分布圖如圖2所示。

圖2 部分被試體壓分布圖

表1 被試臀部壓力數據統計表

表2 被試背部壓力數據統計表

2 體壓數據分析

駕駛員的性別、體質等物理因素是影響體壓數據的重要因素，本文利用單因素方差分析探索不同性別駕駛員體壓數據的差異，并對不同體質的駕駛員體壓數據進行了回歸分析，對其變化規律與變化區間進行了研究。

2.1 基于單因素方差分析的不同性別駕駛員體壓數據分析

方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）是指通過對實驗數據的分析，檢驗方差相同的多個（多于兩個）正態總體的均值是否相等，并以此來判斷各因素對試驗指標的影響是否顯著，其中單因素方差分析只考慮一個因素A對實驗指標的影響[7]。

何為美，每個人自有不同判斷、不同視角，而中國石化正是要傳遞如此理念：美來自各個崗位，不分大小，不分高低，不分性別，只要付出、努力、堅持，你就能散發出無盡光彩。

設因素A有r個水平，記為A1，A2，…，Ar。在水平Ai下觀察ni個樣本單位，可獲得實驗指標的ni個數據：xi1，xi2，xi3，…，（i=1，2，…，r）。第Ai（i=1，2，…，r）水平之下各觀察值可視為來自總體Xi（i=1，2，…，r），且Xi服從正態分布，Xi與Xj（）相互獨立，即。Xi1，Xi2，Xi3，…，Xin表示從總體Xi中抽取的樣本，xi1，xi2，xi3，…，xin表示相應的觀察值，對實驗指標進行單因素方差分析的基本步驟如下：

1）建立檢驗假設

H0：

來了外地人，從巷子里經過，老人會問：誰家的親戚啊?有時也不問，笑瞇瞇地看著你，仿佛你原本就是這村里的人。

H1：各不等或不全相等

2）計算離差平方和

組內離差平方和，它是每個觀測數據與其組內平均值的離差平方和，是所有隨機誤差造成試驗指標變化的總度量，計算方法為：

（1）

組間離差平方和，它是組內樣本均值與總平均值的離差加權平方和，是反映因子的不同水平造成實驗指標變化的總度量，因此也稱為系統誤差，計算方法為：

微信服務目前在起步階段，大部分已經開通了微信服務的中學圖書館，也只是僅僅開通了而已，并沒有提供實質性的服務內容。究其原因，首先中學圖書館的師生都以高考和會考為主要目標，并不十分重視圖書館的相關工作；其次中學圖書館服務人員和管理人員的水平有限，在提升服務層次，優化服務技術方面力不從心；再次許多中學在管理過程中，以學習為第一要務，禁止學生攜帶手機，微信服務又離不開手機運營，造成該服務的受眾不明朗；最后開發運營圖書館微信服務客戶端，還需要投入資金支持和技術支持，需要校領導的重視和支持。中學圖書館要升級理念，改善服務還有很長的路要走。

（2）

總離差平方和，它是所有數據到總樣本均值的距離平方和，是實驗指標對中心位置的變化的總度量，計算方法為：

式中：Vc為泥石流流速，m/s；Ic為泥位縱坡率，以溝道縱坡率代替；1/n為泥石流溝床糙率系數，查水文手冊；Φ為泥石流泥沙修正系數，取1.919-1=0.919；γH為泥石流固體物質重度，t/m3；φ為泥石流泥沙修正系數，取1.919-1=0.919；Hc為平均泥深，m；

（3）

記為均方差：

（4）

（5）

其中，稱r-1與n-r分別為組間自由度與組內自由度。

3）計算檢驗統計量F：

在與急救中心聯系時，要向醫生告知孩子誤食了什么，誤食了多少，多久之前誤食的。在送往醫院時，要帶上剩余物品及其包裝，如果確實不知道孩子誤食了什么，在家中有嘔吐或者催吐的話，應將孩子的嘔吐物一起帶往醫院，以便醫生了解情況及時采取有效的救護措施。

組間離差平方和組內離差平方和分別除以各自的自由度之后的比值將服從F分布：

（6）

在給定顯著性α水平的情況下，查F分布表值有，若統計量F超過這一臨界點，則拒絕原假設，認為樣本均值之間不完全相同（存在顯著差異），否則不能夠拒絕原假設H0。

本文利用單因素方差分析對不同性別駕駛員的體壓數據進行差異性檢測，結果如表3所示，可以看出，所有體壓數據的p值均小于0.05，因此，可認為不同性別駕駛員各體壓值均有顯著差異。利用直方圖更直觀地展示不同性別駕駛員的體壓數據，如圖3所示，可以看出，男性體壓數據數值明顯大于女性，且臀部的體壓數據數值遠大于背部。

圖3 不同性別駕駛員體壓數據對比圖

表3 不同性別駕駛員體壓數據單因素方差分析表

2.2 基于回歸分析的不同BMI駕駛員體壓數據分析

回歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法[8]。體質指數（Body Mass Index, BMI）是目前國際上衡量人體胖瘦程度的常用指標，其計算公式為：體質指數（BMI）=體重（kg）÷身高^2（m）。利用回歸分析尋找各體壓數據（背部與臀部平均壓力、平均壓強、接觸面積）與BMI之間的關系，得到各體壓數據與BMI關系如圖4~圖9所示。

圖4 背部平均壓力與BMI關系圖

圖5 臀部平均壓力與BMI關系圖

由圖4~圖9可知，除背部平均壓強隨BMI指數的增大而略有下降外，其余體壓數據均隨BMI指數的增大而增大。對比不同部位的體壓數據可以看出，臀部體壓數據隨BMI指數增大而增大的趨勢明顯，背部體壓數據隨BMI指數增大而增大的趨勢相對平緩。對比不同類型的體壓數據可以看出，接觸面積隨BMI指數增大而增大的趨勢最明顯，平均壓力次之，平均壓強增幅最為平緩。

IT設備耗電的測量可選取在M3點：UPS系統的輸出電量可很容易地獲取。根據PUE的定義，IT設備耗電量的測量應當選取在M5點更為準確，但在實際工程中，IT設備的數往往相當龐大，且設備類型眾多，要把他們的耗電量全部準確測出成本太高。

圖6 背部平均壓強與BMI關系圖

圖7 臀部平均壓強與BMI關系圖 圖8 背部接觸面積與BMI關系圖

圖9 臀部接觸面積與BMI關系圖

進一步分析不同體壓數據的分布區間，可以得到：背部平均壓力主要集中在0-150N，臀部平均壓力主要集中在200-500N；背部平均壓強主要集中在1.5-3kpa，臀部平均壓強主要集中在3-5kpa；背部接觸面積主要集中在150-700cm2，臀部接觸面積主要集中在700-1250cm2。

3 結論

汽車座椅體壓數據是指導汽車設計的基礎，本文對不同性別、不同體質駕駛員的背部與臀部體壓數據進行了分析，研究結果表明，不同性別、不同體質駕駛員的體壓數據具有明顯差異。進一步分析發現，男性體壓數據數值明顯大于女性，臀部的體壓數據數值遠大于背部，且多數體壓數據均隨BMI指數的增大而增大。該研究可為汽車座椅設計提供參考，對提高汽車空間的有效利用率具有重要意義。

參考文獻

[1] Zenk R, Mergl C, Hartung J, et al. Objectifying the comfort of car seats[R]. SAE Technical Paper, 2006.

[2] 陳俊豪,任金東,劉濤.基于不同身材駕駛員體壓分布的座椅舒適性研究[J].汽車工程,2017, 39(03): 351-356+342.

[3] 劉鵬,雷明星,段小剛.汽車座椅體壓分布研究[J].汽車科技,2015 (02):23-27.

[4] 賈豐源,陳君毅,吳海波,于翔.基于靜態體壓分布的座墊舒適度影響因素分析[J].同濟大學學報(自然科學版),2015,43(04):611-616.

[5] 張志飛,袁瓊,徐中明,黃深榮,賀巖松.基于體壓分布的汽車座椅舒適性研究[J].汽車工程,2014,36(11):1399-1404.

[6] 侯件件,張學榮,任利惠.轎車座椅R點及體壓分布仿真計算[J].現代交通技術,2011,8(04):65-67.

[7] 舒華,張學民,韓在柱.實驗心理學的理論,方法與技術[M].北京:人民教育出版社,2006.

[8] 孫文生.統計學.北京:中國農業出版社,2014.

Research on Human Body Pressure Based on Benchmarking Car

Wen Quan, Ju Weinan, Liu Liping, Shi Pan, Li Yue

( China Automotive Technology and Research Center, Tianjin 300393 )

Abstract:Driving comfort is a factor that cannot be ignored in the design of car space. The body pressure data is the basis of car seat design. In this paper, the body pressure data such as average pressure, peak pressure, average pressure, peak pressure and contact area of the driver's back and buttocks were collected. The body pressure of different types of drivers was measured by one-way analysis of variance and regression analysis. The data was statistically analyzed to explore the changes in the body pressure data of different types of drivers. This research provides basic data and theoretical guidance for the space design of automobiles, and is of great significance for improving the efficiency of the human-vehicle-environment system.

Keywords: Car seat; Body pressure data; One-way Analysis of Variance; Regression analysis; Car space design

CLC NO.: U461.4

Document Code: A

Article ID: 1671-7988(2018)21-148-04

中圖分類號：U461.4

文獻標識碼：A

文章編號：1671-7988(2018)21-148-04

作者簡介：溫泉，男，漢族，1984年生，天津人，天津大學研究生，高級工程師職稱，目前擔任中國汽車技術研究中心有限公司數據資源中心工程數據部部長一職。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2018.21.051