摘要：为了降低高速列车舒适度调查的成本,避免进行大量的问卷调查和统计分析,对高速列车座椅静态舒适度评价方法进行了研究.首先,通过确定高速列车座椅舒适度评价指标和指标权重,获得座椅舒适度计算方法;其次,利用BP神经网络构建以高速列车座椅8项人机几何参数为输入、以座椅舒适度评价为输出的座椅静态舒适度评价模型;最后,进行实例研究,对构建的神经网络评价模型进行训练和验证,并对神经网络进行权值和阈值的提取,构建神经网络的数学表达公式.研究结果表明:当神经网络为1个隐含层、13个节点时,训练达到误差均值2.13×10^-3、均方误差6.091×10^-6的理想效果,且不存在过拟合现象;利用CHR2的一、二等座椅人机几何参数测量数据及对应舒适度评价对该网络进行验证,验证显示一等座的神经网络预测值跟实际评价值误差为3.07%,二等座评价误差为1.42%,该网络模型预测精度较高,且优于多元回归模型预测的结果.

摘要：对人-椅界面体压分布指标、计算方法及其表征进行阐述,将体压分布指标分为基本指标、静态指标和动态指标3类。其中静态指标包括座椅压力分布SPD%、圆型压力梯度GC以及线型压力梯度GT,动态指标包括动态座椅压力分布DSPD%、压力变化率均方根Pcrms以及区域压力变化率aPcrms。通过不同曲面造型及不同硬度坐垫的体压分布实验研究,结果表明:GC、GT以及SPD%与座椅舒适度成线性关系,GC与GT值越小,坐骨结节处越舒适,SPD%值越小则座椅整体舒适度评价越高;曲面下凹适中的坐垫比平坦的坐垫较舒适;最大压力Pm以及SPD%可以明显的表征坐垫材料的软硬度,硬坐垫的Pm、SPD%值较大,但是当被试体重过大,超过一定的阈值后,SPD%表征材料软硬度的能力失效。

摘要：为将高速列车乘客座椅舒适度影响因素中的定性问题进行综合定量评价与分析,以乘客的生理、安全、行为、心理和审美为出发点建立了基于乘客需求分析的高速列车乘客座椅舒适度评价指标体系,运用模糊层次分析法构建了座椅舒适度的综合评价模型。在用户体验的基础上,以高速列车二等座椅的设计方案为例进行了舒适度综合评价分析和应用。结果表明:该评价模型能够有效针对不同列车座椅设计方案进行舒适度影响因素的比较和分析,为座椅的设计评估和企业的选型提供了可量化参考的依据。

摘要：文中介绍了一种集力、温度和湿度传感器信息的座椅舒适度检测系统。传感器的布放采用已发表文章中所介绍的布放方式:温度和湿度传感器分别放置在左、右腿和尾臀骨下方;4个力传感器分别放在左、右腿和左、右坐骨结节的下方。在进行人体实验前,对力、温度和湿度传感器的输出一致性进行了测试。测量数据显示:温度传感器标准方差为±0.2℃;湿度传感器标准方差为±0.3%,压力传感器标准方差为±0.09 V(其中加载负荷5 kg～15 kg,力传感器输出电压的变化为3.67～4.31 V),这表明所有的传感器具有一致的输出特性。在三天内,共有10人/次利用该检测系统对3种坐垫(泡沫、木质和压模坐垫)的舒适度进行了评估。为了避免次序效应对测量结果的影响,整个实验采用了拉丁方设计方法。通过将坐姿调整时间、最大温度和平均相对湿度与舒适度主观评测问卷进行对比分析,结果表明传感器的原始数据和相关参数的变化与人对座椅舒适度的主观评价之间存在一定的联系。