41、数字人体建模自动化框架与无人机机翼装配车间布局优化研究

数字人体建模自动化框架与无人机机翼装配车间布局优化研究

数字人体建模自动化框架研究

在产品和流程的早期概念设计阶段，尤其是涉及复杂且昂贵的原型制作时，计算人体工程学面临着迫切的需求。当前数字人体建模（DHM）平台缺乏自动化工具，这成为了阻碍DHM设计方法广泛应用的瓶颈之一。

研究方法与流程

• 对比模拟 ：将基于DHM的设计自动化框架应用于驾驶舱包装案例研究。在研究中，分别进行了手动模拟和自动化模拟。手动模拟需要设计师在西门子Jack的图形用户界面（GUI）中进行大量的人体模型和场景操作，包括精细调整人体模型和环境模型，如颈部、头部、关节角度和全身姿势调整，以及CAD驾驶舱模型的布置和定位。自动化模拟则通过Jackscript代码实现。
• 分析指标 ：主要分析了两个人体工程学结果，即伸手间隙（reach gap）和亮度损失百分比（percent loss in luminance），以评估它们对飞行员性能的影响。

伸手间隙测量结果

人群	目标1（手动）	目标1（自动化）	目标2（手动）	目标2（自动化）	目标3（手动）	目标3（自动化）
女性（1%）	1.51	4.97	19.43	18.08	24.27	24.57
女性（5%）	1.84	5.08	19.39	18.05	26.35	24.97
女性（50%）	2.77	5.89	18.64	18.41	27.29	26.90
男性（95%）	11.49	12.79	22.75	22.98	34.98	34.77
男性（99%）	13.50	14.65	23.98	24.11	36.73	36.44
平均差异	2.45		0.66		0.51

从表格数据可以看出，自动化框架计算的伸手间隙值与手动DHM模拟的结果具有可比性。目标2和目标3的伸手间隙测量差异约为0.5cm，而目标1的差异较大，这并非是距离计算误差，而是由于逆运动学（IK）方案导致的运动方式略有不同。在手动模拟中使用了带有操作选项的伸手IK方案，而自动化框架中使用了通过Jackscript编码的ReachHold函数。

亮度损失百分比测量结果

烟雾条件	目标1均值	目标2均值	目标3均值	目标1标准差	目标2标准差	目标3标准差	目标1最小值	目标2最小值	目标3最小值	目标1中位数	目标2中位数	目标3中位数	目标1最大值	目标2最大值	目标3最大值
轻烟雾	4.88	7.62	4.29	1.17	1.29	1.16	2.88	3.49	2.36	5.08	7.70	4.30	6.73	10.04	6.02
中烟雾	14.36	15.64	16.89	1.40	1.12	1.34	12.00	12.96	14.02	14.35	15.87	16.10	16.63	17.90	19.42
重烟雾	23.61	20.65	23.00	2.59	2.69	2.32	17.69	15.14	18.65	23.75	21.22	23.02	27.40	25.12	26.42

结果表明，在中、重烟雾场景中，伸手触及所有目标时亮度损失显著。而在轻烟雾场景中，亮度损失读数明显较低，这可能是因为烟雾积累尚未覆盖整个仪表板。从表格中的平均亮度损失百分比值可以看出，目标位置对亮度读数影响不大，而烟雾条件则有显著影响。

自动化框架优势

• 节省时间 ：在DHM模拟和人因工程（HFE）评估研究中引入自动化可以节省时间。自动化姿势、人体测量、任务和环境设置在运行HFE分析时提供了标准化。
• 减少偏差 ：通过自动化姿势和关节调整，提供了更系统的方法，减少了设计师的偏差。例如，通过自动化保持中性姿势并定位大量人体模型，消除了在每次模拟开始时手动微调人体模型位置的需求。
• 引入新能力 ：通过技术集成（如Blender和MATLAB），自动化框架带来了新的模拟（如CFD烟雾模型）和人体工程学评估（如烟雾积累可见性分析）能力。这些基于物理的能力目前在独立的DHM平台中并不存在。

mermaid图展示自动化框架流程：

graph LR
    A[开始] --> B[设置模拟条件]
    B --> C{模拟类型}
    C -->|手动模拟| D[手动操作人体模型和场景]
    C -->|自动化模拟| E[运行Jackscript代码]
    D --> F[收集手动模拟数据]
    E --> G[收集自动化模拟数据]
    F --> H[分析伸手间隙和亮度损失]
    G --> H
    H --> I[得出结论]
    I --> J[结束]

无人机机翼装配车间设施布局设计优化

在二十一世纪，中国物流和运输行业发展迅速，越来越多的运输企业选择无人机作为城际货运的一种形式。然而，由于技术限制，载重几百公斤以上的干支线无人机供需仍存在差距。无人机结构复杂、零部件众多且装配关系多样，其生产物流的落后已成为企业进一步提高装配技术和缩短装配周期的瓶颈。

布局设计发展历程

• 早期定性研究 ：20世纪30年代，管理科学之父泰勒首次正式提出车间设施的布局和设计。这一时期的研究采用定性方法，结果受研究人员主观性影响较大。
• 系统布局设计方法 ：1973年，美国科学家理查德·穆瑟在总结大量工厂布局设计经验后提出了系统布局设计方法，克服了以往仅依赖主观定性分析而缺乏客观定量分析的缺点。但当布局涉及的对象数量较多时，离散和连续的车间布局问题均被证明是NP难问题，使用传统系统布局设计方法在有限时间内难以获得中等规模以上的最优解。
• 智能优化算法 ：随着计算机技术的快速发展，智能优化算法为解决车间布局设计问题带来了新的思路。智能算法采用快速并行处理，可同时获得多个替代解决方案，设计师可根据自身需求挑选合适的结果。与传统启发式算法相比，智能算法能寻求全局最优解。

研究方法与目标

本研究以无人机机翼装配车间为例，在充分考虑复杂装配关系的基础上，以最小化总物流成本和最大化非物流关系紧密程度为优化目标，建立了多目标优化数学模型，并使用粒子群优化算法求解设施布局优化模型，以找到能提高无人机机翼装配车间效率的布局方案。

mermaid图展示布局设计优化流程：

graph LR
    A[开始] --> B[收集车间设施布局原始数据]
    B --> C[使用系统布局规划方法确定工作单元关系]
    C --> D[建立多目标优化数学模型]
    D --> E[使用粒子群优化算法求解模型]
    E --> F[得到布局方案]
    F --> G[评估方案效果]
    G -->|效果不佳| D
    G -->|效果良好| H[结束]

综上所述，数字人体建模自动化框架和无人机机翼装配车间设施布局设计优化的研究都具有重要的实际意义。数字人体建模自动化框架为早期设计阶段的人体工程学评估提供了准确高效的方法，而无人机机翼装配车间布局优化研究则为提高无人机生产效率提供了技术支持。未来，这两个领域都有进一步发展和完善的空间。

数字人体建模自动化框架与无人机机翼装配车间布局优化研究

研究成果的实际应用与价值

上述两项研究成果在实际应用中具有显著的价值，以下从不同方面进行详细阐述。

数字人体建模自动化框架的应用价值

• 设计决策支持 ：在产品和流程的早期概念设计阶段，该自动化框架能够快速准确地生成大量的假设情景，为设计师提供丰富的决策依据。例如在驾驶舱设计中，通过模拟不同人体模型在各种烟雾条件下的伸手间隙和亮度损失情况，设计师可以提前考虑火灾和烟雾紧急情况，将紧急情况评估纳入早期设计的人体工程学决策中，避免后期设计修改带来的高昂成本。
• 提高设计效率 ：自动化框架节省了大量的时间和人力成本。传统的手动模拟需要设计师进行大量的人体模型和场景操作，而自动化模拟通过Jackscript代码实现，大大提高了模拟的速度和准确性。同时，自动化姿势、人体测量、任务和环境设置提供了标准化，减少了设计师的主观偏差，使设计过程更加高效和可靠。
• 拓展设计能力 ：通过技术集成，自动化框架引入了新的模拟和人体工程学评估能力，如CFD烟雾模型和烟雾积累可见性分析。这些基于物理的能力目前在独立的DHM平台中并不存在，为设计师提供了更全面的设计视角，有助于解决复杂的设计问题。

无人机机翼装配车间布局优化的应用价值

• 提高生产效率 ：合理的车间布局可以缩短无人机的装配周期，减少装配过程中的物流成本，提高工厂空间的利用率。通过最小化总物流成本和最大化非物流关系紧密程度，优化后的布局方案能够使生产物流更加顺畅，减少物料搬运和等待时间，提高生产线的整体效率。
• 降低生产成本 ：优化的布局设计可以降低物流成本，包括物料搬运、存储和管理成本。同时，合理的设备和人员安排可以提高生产效率，减少生产过程中的浪费和损耗，从而降低生产成本。
• 增强企业竞争力 ：在无人机市场竞争日益激烈的今天，提高生产效率和降低成本是企业取得竞争优势的关键。通过采用优化的车间布局设计，企业可以更快地响应市场需求，提高产品质量，增强企业的竞争力。

研究的局限性与未来发展方向

尽管上述两项研究取得了一定的成果，但仍然存在一些局限性，需要在未来的研究中加以改进和完善。

数字人体建模自动化框架的局限性与未来发展方向

• 缺乏认知考虑 ：目前的框架仅基于生理参数（如关节角度）自动化人体模型任务和姿势，缺乏对工作认知方面（如心理负荷）的考虑。在实际的紧急情况下，飞行员的认知能力和心理状态对任务执行起着至关重要的作用。未来的研究应该开发集成认知和生理的框架，将心理负荷、情境意识和持续注意力等因素纳入考虑，以提高早期设计HFE评估的保真度。
• 缺乏动态模拟 ：当前的自动化框架在提供人体工程学评估时使用静态姿势假设和单张静态图像（双目视野），忽略了工作的动态方面。在实际的飞行操作中，飞行员的姿势和动作是动态变化的，烟雾的扩散和积累也是一个动态过程。未来的研究应该考虑动态因素，开发动态模拟模型，以更真实地反映实际情况。
• 缺乏用户验证 ：由于DHM设计不包括实际用户参与，缺乏对人机交互的真实理解。未来的研究应该进行用户验证研究，收集人类受试者的数据，将用户输入纳入设计过程，以提高对紧急情况下人机交互的理解。

无人机机翼装配车间布局优化的局限性与未来发展方向

• 模型简化 ：本研究建立的多目标优化数学模型对实际情况进行了一定的简化，可能无法完全反映复杂的装配过程和生产环境。未来的研究可以考虑更复杂的因素，如设备故障、人员技能差异、生产计划变更等，以提高模型的准确性和实用性。
• 算法改进 ：虽然粒子群优化算法在解决布局优化问题方面具有一定的优势，但仍然存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。未来的研究可以探索更高效的优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，以提高布局优化的效果。
• 实时优化 ：随着生产环境的不断变化，车间布局需要实时调整以适应新的生产需求。未来的研究可以开发实时优化系统，根据生产数据和实时反馈，动态调整车间布局，以提高生产系统的灵活性和适应性。

总结

数字人体建模自动化框架和无人机机翼装配车间设施布局设计优化的研究为相关领域的发展提供了重要的理论和实践支持。自动化框架通过引入自动化和技术集成，提高了设计效率和准确性，减少了设计师的偏差，为早期设计阶段的人体工程学评估提供了新的方法和工具。无人机机翼装配车间布局优化研究通过建立多目标优化数学模型和使用粒子群优化算法，找到了提高车间效率的布局方案，为无人机生产企业提供了技术支持和决策依据。

然而，这两项研究仍然存在一些局限性，需要在未来的研究中加以改进和完善。未来的研究应该关注认知因素、动态模拟、用户验证等方面，开发更高效的优化算法和实时优化系统，以提高研究的保真度和实用性。通过不断的研究和创新，有望为产品设计和生产过程带来更大的改进和提升。

以下是一个表格总结两项研究的关键信息：
| 研究领域 | 研究方法 | 主要成果 | 优势 | 局限性 | 未来发展方向 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 数字人体建模自动化框架 | 手动模拟与自动化模拟对比，分析伸手间隙和亮度损失 | 自动化框架计算的伸手间隙值与手动模拟可比，烟雾条件对亮度损失影响显著 | 节省时间、减少偏差、引入新能力 | 缺乏认知考虑、缺乏动态模拟、缺乏用户验证 | 开发集成认知和生理的框架、考虑动态因素、进行用户验证研究 |
| 无人机机翼装配车间布局优化 | 系统布局规划方法确定工作单元关系，建立多目标优化数学模型，使用粒子群优化算法求解 | 找到能提高车间效率的布局方案 | 提高生产效率、降低生产成本、增强企业竞争力 | 模型简化、算法有局限、缺乏实时优化 | 考虑更复杂因素、改进优化算法、开发实时优化系统 |

mermaid图展示未来研究方向的关系：

graph LR
    A[数字人体建模自动化框架] --> B[考虑认知因素]
    A --> C[动态模拟]
    A --> D[用户验证]
    E[无人机机翼装配车间布局优化] --> F[考虑复杂因素]
    E --> G[改进优化算法]
    E --> H[实时优化]
    B --> I[集成认知和生理框架]
    C --> I
    D --> I
    F --> J[更准确实用的模型]
    G --> J
    H --> J
    I --> K[提高设计保真度]
    J --> K

通过以上的研究和分析，我们可以看到这两个领域的研究具有重要的实际意义和广阔的发展前景。未来的研究将不断推动相关技术的进步，为产品设计和生产过程带来更大的创新和改进。