寬軌貨運電力機車涂裝設計與評價

范沁紅，賈顯淯，江星辰，李浩林，王佳棋，2

(1.太原科技大學 機械工程學院，太原 030024；2.燕山大學 藝術與設計學院，河北 秦皇島 066004)

隨著全球軌道交通運輸方式需求的持續提升，我國軌道交通裝備的性能水平也得到迅速發展，出口份額在國際上占有了一席之地。貨運電力機車也將像高鐵一樣成為我國另一張靚麗的名片，發揮促進“一帶一路”沿線國家文化交流的作用，貨運電力機車涂裝設計也因此越發重要。

針對用于出口到白俄羅斯的寬軌貨運電力機車的涂裝設計，采用基于模糊層次分析法(fuzzy analytic hierarchy process，FAHP)的設計方法，對影響機車涂裝設計的因素進行了深入分析并指導設計。模糊層次分析法通過充分利用模糊數學的研究成果，將層次分析法擴展到模糊環境中[1]，以解決判斷矩陣是否具有一致性比較困難、判斷矩陣的一致性與人類思維的一致性有差異的問題[2]。模糊層次分析法可以將復雜的設計要素層次化、有序化，從而呈現出更具有設計邏輯的設計方案，近幾年在工業設計領域內被廣泛應用。文獻[3]運用模糊層次分析法構建多層設計指標體系，使得設計方案實現了裝飾性、功能性和文化性的有效融合。文獻[4]運用模糊層次分析法有效地挖掘用戶的真實需求，強化了用戶需求與產品功能的關系，最大程度地滿足了用戶不同層次的需求。文獻[5]通過將模糊層次分析法針對產品需求點進行重要程度分析，并作為依據進行方案設計，實現了產品屬性與設計要素之間的匹配。本文運用模糊層次分析法，充分考慮機車涂裝設計的影響因素，以實現機車涂裝設計上美學性、技術性、文化性的和諧統一。

在完成機車的涂裝設計后，采用模糊評價法對設計方案進行主觀評價，并結合眼動試驗的客觀評價結果，從備選方案中選出令工業設計師生與機車設計人員滿意的方案。

模糊評價法是常見的專家主觀評價方法，利用層次分析法確定的指標權重進行模糊評價，被廣泛地應用于產品方案的評價與優選中[6-9]。本文將模糊層次分析法得出的設計指標作為評價指標，根據模糊權重，對涂裝方案進行模糊評價。

人類在從外界獲取信息的過程中，有80%的信息是通過視覺進行搜集的[10]。眼動追蹤技術是通過記錄眼球的活動，來檢測被試者心理活動的有效手段[11]。近年來眼動追蹤技術在產品方案的評價優選中被廣泛應用[12-15]。本文將通過基于熵權法的眼動試驗對備選涂裝方案進行評價，并綜合模糊評價的結果，從而得出更加科學、全面的寬軌貨運電力機車涂裝設計方案。

1 機車涂裝設計

寬軌貨運電力機車的涂裝設計過程中不僅需要滿足各項技術指標而且要兼顧當地文化與企業特色，涉及美觀、功能、技術等多方面因素，故采用模糊層次分析法(FAHP)進行設計要素的分析。

寬軌貨運電力機車的設計流程如下：首先運用FAHP對設計要素指標進行權重確定與重要程度排序，并根據重要程度對設計要素進行深入分析；然后根據指標重要程度與分析結果對機車涂裝進行設計。

1.1 設計指標體系的構建

通過對寬軌貨運電力機車的涂裝設計進行調研，搜集工業設計師生以及機車設計人員的意見并查閱相關資料，構建寬軌貨運電力機車涂裝設計的設計要素指標體系。設計要素指標體系包括目標層、準則層和方案層3個層次。目標層為寬軌貨運電力機車涂裝設計(F)，準則層包括美學性指標(A)、技術性指標(B)以及文化性指標(C)，指標層由影響涂裝設計的9個指標組成，關系構成如圖1所示。對各設計要素指標進行分析說明如表1所示。

圖1 涂裝設計要素指標體系Fig.1 Index system of design elements

1.2 模糊層次分析法

1.2.1構建模糊判斷矩陣

根據指標對涂裝設計的指導作用，通過兩兩比較來確定各個指標的重要程度。采用如表 2所示的互補型0.1～0.9標度值來表示各個指標的重要性，構造模糊判斷矩陣。

由設計專業師生和機車設計人員，根據0.1～0.9的標度，對指標層通過兩兩比較。將設計要素指標i與設計指標要素j相比的重要度記為aij，如公式(1)所示建立模糊判斷矩陣A=(aij)n×n.

(1)

表1 設計要素指標說明Table 1 Description of design elements index

1.2.2涂裝設計要素指標體系模糊權重計算

文獻[16]給出了一種模糊判斷矩陣排序的通用方法，且所需的計算量較小，求解公式如下。

(2)

經過公式計算得到權重之后，還需進行一致性檢驗。本文采用相容性矩陣指標來檢驗矩陣的一致性，過程如下：

設模糊判斷矩陣A=(aij)n×n的權重向量為w=(w1,w2,w3,…,wn)T，根據公式進行變換得到wij，其組成的矩陣W=(wij)n×n既是矩陣A的特征矩陣，又是一個模糊判斷矩陣。

根據公式(2)計算矩陣A與矩陣W的相容性指標I(A,W).

wij=wi/(wi+wj),i,j=1,2,…,n.

(3)

(4)

設判斷標準為T，當相容性指標I(A,W)≤T時，可以認為模糊判斷矩陣A是滿足一致性的，一般取T=0.1.

若模糊判斷矩陣Ak以及特征矩陣Wk進一步滿足不等式(5)-(6).

I(Ak,Wk)≤T,k=1,2,…,m.

(5)

I(Ai,Ap)≤T,t,p=1,2,…,m.

(6)

式中：At,Ap為m個專家中任意兩位專家的模糊判斷矩陣。

則模糊判斷矩陣Ak通過其一致性檢驗，根據文獻[18]可知其綜合判斷矩陣也通過其一致性檢驗，故可用m個權重向量的均值作為設計要素指標體系的綜合權重wcom，并根據權重的大小確定設計要素指標的重要程度排序，指導更深入的設計分析。

2 設計分析

2.1 確定設計要素指標權重

邀請8位工業設計師生和8位機車設計人員，對所建立的基于FAHP的貨運寬軌電力機車涂裝設計要素指標體系中的指標層，按照如表2所示的9級標度法進行模糊重要性評價，并構建模糊評價矩陣。其中以一名專家對指標重要程度的模糊評價為例，根據公式計算出權重w，如表3所示。

表2 標度值及其含義Table 2 Scale values and meanings

表3 一名專家的涂裝設計要素模糊權重Table 3 Fuzzy weight of an expert’s modeling design elements

由公式(3)求出W1，根據公式計算驗證該模糊判斷矩陣的相容性I(A1,W1)=0.002 17<0.1，故模糊判斷矩陣A1一致性通過。

經檢驗，16名專家進行模糊打分構成模糊判斷矩陣Ak及Wk滿足公式(5)與公式(6)，故寬軌貨運電力機車涂裝設計的綜合權重wcom(保留小數點后4位)。

wcom=(0.116 7 0.111 1 0.122 2 0.095 8

0.123 6 0.106 9 0.113 9 0.109 7 0.100 0).

由權重可知，涂裝設計要素指標的重要程度由高到低的排序為:B3，B1，A1，C1，A2，C2，B4，C3，B2.前五位的指標分別為：方案的開發可行性、機車人機工程要求、預期目標感知意象、地域元素有機融合、整體局部的協調性。

2.2 涂裝方案的形成

根據設計要素指標的重要程度排序，對排名前幾位的美學性指標與文化性指標進行分析。

2.2.1白俄羅斯文化性分析

在進行列車涂裝設計時，結合地域文化是非常必要的，因此設計選色時，應將乘客心理因素、民族文化相結合[19-20]。針對設計要素指標體系的文化性指標中“地域元素有機融合”和“運行環境的適應性”兩個指標，分別對白俄羅斯的機車場景圖意象和白俄羅斯的人文文化進行分析。

如圖2所示為白俄羅斯的主要工業火車站：莫濟里(Mazyr ST.Barau)車站、克魯普基(Krypki)車站、明斯克(Minsk)車站、巴拉諾維奇(Baranavicy)車站、維帖布斯克(Vitebsk)車站。

圖2 白俄羅斯車站場景Fig.2 Scene of Belarus stations

白俄羅斯目前重要的車站以及鐵路樞紐的建筑樣式獨具年代感，這和其經濟發展及基礎設施的建設有著密切的關系，因此針對“運行環境的適應性”進行機車涂裝設計時，要注意和這些老式車站外觀之間的銜接，既不能過分前衛，又不能過于老舊而與時代脫節。

白俄羅斯車站的風格都帶有濃厚的宗教風格。白俄羅斯的宗教與民族事務管理機構提供數據顯示，60%～70%白俄羅斯人具有宗教信仰，其中東正教教徒占信徒總數的86%[21]。白俄羅斯推行“雙國語”模式，使得立陶宛、波蘭和俄羅斯文化符號的多元并存[22]。故針對“地域元素有機結合”的設計要素指標，進行涂裝圖案樣式的設計及涂裝顏色的選擇，都要與其獨特的宗教文化相適應。

2.2.2構建涂裝預期感知意象

選擇出適合描述寬軌貨運電力機車的意象詞并組成詞對，得到6組共12個用于描述機車外觀意象的感性詞對。

利用這些形容詞構建相應的Likert-7級量表，收集普通乘客、設計專業師生、機車公司工作人員對于寬軌貨運電力機車的感性意象形容詞的偏好程度，并對評價結果進行統計分析。對打分結果取平均值，該平均值為寬軌貨運電力機車涂裝的預期目標意象，如圖3所示。

圖3 寬軌貨運電力機車涂裝預期意象Fig.3 Expected image of coating of wide gauge freight electric locomotive

在進行后續的方案設計階段，圖3所示的Likert-7級量表，即為設計要素指標中的A1指標所要求的涂裝設計期望的目標感知意象。

2.2.3現有機車分析

為滿足美學性中“整體與局部的協調性”和文化性中“彰顯企業形象特征”的設計要素指標，在調研階段，對機車公司現有機車進行分析。

針對機車涂裝設計，對現有機車車頭的車身色彩分割與顏色分析，如表4、表5所示。通過分析可得：1) 貨運電力機車配色基本上都采用3種配色，大多數機車的主體色占比超過50%，較少的機車的主體色占比少于50%；2) 涂裝配色的區域會按照一定的功能進行劃分，比如照明燈與輔照燈的部分會進行顏色的區分，以及規定區域會采用橙色警戒顏色進行提醒；3) 涂裝配色區域的圖形為直線組成的幾何圖形，整體感知硬朗規整。

表4 機車涂裝分析1Table 4 Analysis of locomotive coating 1

表5 機車涂裝分析2Table 5 Analysis of locomotive coating 2

3 機車涂裝設計與評價

3.1 機車涂裝設計

綜合考慮設計要素指標及其重要程度，并進行深入調研分析后，設計出3個系列的涂裝圖形樣式，從左往右依次為啟辰系列、卓航系列、寰宇系列，如圖4所示。

色彩搭配設計過程中，要符合色彩搭配的基本協調原理，要考慮類似色、臨近色、對比色和互補色的協調應用[23]。根據涂裝設計要素指標，對上述3種涂裝樣式進行上色，共設計出5種配色，分別為灰影黃、魅力橙、素雅綠、工業藍、悅動紅，如圖5所示。根據涂裝樣式的設計與配色風格，最終設計出6款涂裝配色方案，如圖6所示。

圖4 機車涂裝圖案樣式設計Fig.4 Pattern design of locomotive coating

3.2 機車涂裝的模糊評價

對于設計方案不應僅采用肯定或者否定的評價，而應是多因素影響的決策過程[24]。因此，采用模糊評價法根據設計要素指標體系，對寬軌貨運電力機車的涂裝設計方案進行評價。

圖5 寬軌貨運電力機車涂裝配色Fig.5 Coating color matching of wide gauge freight electric locomotive

圖6 寬軌貨運電力機車6種涂裝方案Fig.6 Coating scheme of wide gauge freight electric locomotive

首先，設定評價指標，評價指標即為涂裝設計要素指標體系中的9個指標。根據5種偏好程度建立寬軌貨運電力機車涂裝設計方案的評語集V={非常滿意，滿意，一般滿意，不滿意，非常不滿意}。

其次，構建主觀打分表，組織被試人員對每個涂裝方案進行主觀評價打分并進行匯總統計。8名工業設計師生與8名機車設計人員，共16名被試人員對機車涂裝進行評價，結果如表6所示。

表6 涂裝配色方案A模糊評價打分Table 6 Fuzzy evaluation scoring of coating color scheme A

通過工業設計師生與機車設計人員依據評價標準進行投票，并對評價結果進行統計分析。專家的總人數為N，對i指標評價為j級別的人數為nij，其隸屬度為rij=nij/N，故求出所有指標的隸屬度，如公式(7)所示。

(7)

由此可得模糊評價模型J為

設定評語集V={非常滿意，一般滿意，滿意，不滿意，非常不滿意}對應的分數為{90，75，60，50，40}。故涂裝方案的得分為：

b=JQT.

(8)

式中：Q=(90 75 60 50 40).bA=75.40(保留兩位小數)，故涂裝方案A的得分為75.40.

涂裝方案的模糊評價得分，如表7所示。根據模糊評價法的得分排序，6款機車涂裝方案由高到低的優選排序為：方案A，方案B，方案E，方案C，方案F，方案D.

3.3 涂裝方案的眼動試驗評價

3.3.1試驗設計

試驗過程如下：首先對穿戴試驗設備進行校準，被試依次站立在屏幕前觀察圖片刺激材料，并通過眼動追蹤儀器記錄試驗數據，試驗結束，眼動追蹤儀器停止記錄。

表7 涂裝方案模糊評價結果Table 7 Fuzzy evaluation results of coating scheme

為保證試驗的準確性，將試驗樣本以拉丁方設計形式排列，并畫出興趣區AOI編號，并且保持每個涂裝設計方案的AOI編號一致。評價的涂裝配色設計方案為6個，分別用A、B、C、D、E、F代表6個涂裝方案，其拉丁方排列如圖7所示。

圖7 6個涂裝方案的拉丁方排列Fig.7 Latin square arrangement of six coating schemes

實際試驗過程中，圖片在屏幕上的展示方式為兩排展示，故將上述的拉丁方變換成兩排的布局如圖8所示。在試驗中，6款方案的布局在大屏幕上交替呈現，從而抵消圖片出現先后順序對于被試心理的影響。

圖8 6個涂裝方案試驗布局Fig.8 Test layout of six coating schemes

試驗采用由北京津發公司研發的V1.0-Tobii Pro Glasses 2眼動追蹤眼鏡。由被試人員佩戴該眼鏡后，面對大屏幕進行試驗，如圖9所示。運用北京津發公司研發的Ergo LAB軟件進行眼動映射，并進行數據處理收集，如圖10所示。映射后的視覺熱點圖如圖11所示。

圖9 試驗現場圖Fig.9 Experimental site map

圖10 眼動數據采集與處理Fig.10 Eye movement data acquisition and processing

3.3.2試驗數據分析

試驗結束后，通過Ergo LAB軟件的數據分析模塊，利用線框將機車輪廓劃分出興趣區，并導出眼動數據。興趣區的眼動數據主要包括：注視點個數、首次注視持續時間、總注視時間、轉換頻次。收集16名被試人員的眼動數據，其中有8名工業設計師生和8名機車設計人員，對8名工業設計師生眼動數據求取平均值(保留小數點后4位小數)，如表8所示。

3.3.3涂裝方案的眼動試驗評價分析

在眼動試驗評價部分，通過試驗得到的注視點個數，首次注視時間、持續注視時間以及平均注視時間為評價指標，各項指標的含義以及具體說明如表9所示。由于數據量綱、數量級不同，對試驗數據結果的分析帶來了困難。故而采用熵權法對各個數據指標進行客觀賦權，從而進行眼動試驗評價。

圖11 眼動試驗視覺熱點Fig.11 Eye movement experiment data collection

表8 工業設計師生眼動數據收集Table 8 Eye movement data collection of industrial design teachers and students

表9 眼動實試驗評價指標解釋說明Table 9 Explanation of eye movement experiment evaluation index

在本次眼動試驗評價中，共有m款機車涂裝方案，j個評價指標，由每組試驗中第i個評價方案的第j個評價指標的平均值構成被試評價判斷矩陣。

(9)

(10)

(11)

(12)

視點個數、首次注視時間、總注視時間、轉換頻次這些眼動試驗評價指標與對方案評價的高低程度都為正相關，數值越高相應的評價就越高，故采用公式(9)對矩陣進行標準化處理，從而得到標準化后的矩陣Y.運用公式(10)計算各個指標的比重值，得到矩陣f.運用公式(11)、(12)，根據熵權法的計算方法，計算出第i個眼動試驗評價指標的熵值，各個評價指標熵值Ei，以及各個指標的權重S.利用標準化后的矩陣Y和相應的指標權重S，從而得到各個涂裝方案在眼動試驗評價下的得分Z(保留小數點后4位)以及排名H，如表10所示，由基于熵權法的眼動試驗的評價結果由高到低的排序為方案A，方案B，方案C，方案E，方案F，方案D.

表10 涂裝方案眼動試驗評價得分與排名Table 10 Evaluation score and ranking of eye movement experiment of coating scheme

3.4 方案評價討論

模糊評價法的評價結果由高到低的排序為方案A，方案B，方案E，方案C，方案F，方案D，眼動試驗評價的結果由高到低的排序為方案A，方案B，方案C，方案E，方案F，方案D.

涂裝方案A、B為啟辰涂裝樣式，帶有明顯的方向感，蘊含對未來美好向往之意。涂裝方案C、D為卓航涂裝樣式，采用對稱式的設計，蘊含穩重前行之意。涂裝方案E、F為寰宇涂裝樣式，樣式元素提取自星辰大海。方案A、B的啟辰涂裝樣式的眼動評分最高。在模糊評價中，啟辰涂裝樣式在美學性指標中的滿意人數較高，啟辰涂裝樣式更符合機車涂裝的目標意向，且整體與局部的協調性較高。

根據評價結果，6款配色方案中，相同的涂裝樣式下，富含生機更具有生命力的配色方案更勝一籌，方案A>方案B；方案C>方案D；方案E>方案F.方案F、D在模糊綜合評價與眼動評價中都排在后兩位，根據模糊評價的投票可知，方案D與F配色不能滿足機車涂裝的美學性要求，大面積灰色的運用不符合貨運機車的目標意向。

綜合模糊評價和眼動評價結果，寬軌貨運電力機車涂裝方案A獲得了工業設計師生和機車設計人員主觀和客觀的共同認可。通過收集學校師生和機車公司工作人員的意見，一致認為方案A在美學上、技術上以及文化上滿足了寬軌貨運電力機車涂裝設計的要求。因此，選擇方案A作為出口白俄羅斯的寬軌貨運電力機車涂裝設計的優選方案。

4 結論

針對貨運電力機車的涂裝設計，首先運用模糊層次分析法對設計要素進行分析，確定涂裝設計的要素指標體系及其重要度排序，進而指導設計的完成，使得設計方案實現了美學性、技術性以及文化性的有機融合。在方案評價階段，運用模糊評價法進行評價，并結合眼動試驗選出最佳方案，改善了評價方法單一性的問題。通過出口白俄羅斯的寬軌貨運電力機車的涂裝設計與評價的實例，證明了本設計方法的可行性以及評價方法的準確性，最終獲得了令工業設計師生和機車設計人員都滿意的涂裝方案。