車輛人機界面布局優化推理系統研究
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引言
目前，在車輛駕駛室人機工程學設計、分析和評價中常用的人工智能技術主要有專家系統、神經網絡以及遺傳算法。專家系統是人工智能最重要的應用之一，目的是讓計算機根據某領域一個或多個專家提供的知識和經驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復雜問題。國內外研究中，Gilad等人[1]于20世紀90-年代提出的基于人機對話框的人機咨詢專家系統，屬于這方面較早的嘗試。文獻[2～3]研究了基于知識的工作空間設計系統的構建方法。FeyenR等人[4]將計算機輔助設計軟件與人機工程學分析軟件相結合，開發出用于評價工作空間設計對工人生物力學特性影響的軟件系統。任金東等人[5]針對車身內部布置，在CATIA平臺上研制出基于知識的汽車駕駛員座椅布置系統。這些研究成果都具有較高的學術價值，并且各具特點。到目前為止，盡管人工智能技術在計算機輔助設計與人機工程學分析中的應用已取得了一定進展，但還未真正解決設計人員與人機工程學家之間的溝通問題。
本文提出的車輛人機界面布局優化推理方法，是在分析車輛人機界面布局優化的任務和特點的前提下，從車輛駕駛室人機工程布局知識表達和推理出發，實現從設計、仿真、評價到反饋修改、優化的過程；并實現人機界面布局推理系統與三維CAD平臺的緊密集成。
1 人機界面布局知識表示
知識表示是把事實知識和專家所有的經驗知識形式化，用計算機能夠接受并進行處理的符號和方法來表示[6] 。目前常用的知識表示方法主要有產生式表示法、框架表示法、語義網絡表示法和面向對象表示法等。人機界面布置設計過程是相當復雜的，其涉及到的因素、條件很多，是多因素的協調設計、不斷迭代反饋的過程。設計知識也是多樣化的，除了涉及到相關部件的空間布置尺寸參數外，要更考慮乘坐舒適性、操縱舒適性、視野可見性等諸多影響因素。設計過程中不但需要大量的專業領域知識及專家經驗和技巧，還需要進行大量的科學計算和分析。設計人員既要考慮設計對象的結構特征、功能特征，又要綜合設計對象的行為特征、操作。因此集中各種單一知識表示方法的優點，采用面向對象技術將框架、規則和過程體結合在一起，構成混合知識表達方法。
在面向對象方法中，類、子類、具體對象構成了一個層次結構，而且子類可以繼承父類的數據及操作。類結構是知識庫的最基本單元，不僅可以表達設計對象的屬性數據，還可以表達設計對象之間的相互關系。每個對象的知識表達都應包括屬性、約束、方法和規則4個部分，其描述形式如下：
Class對象名>：基類>
｛
Attribute屬性描述>
｛屬性項，屬性名，繼承關系，屬性類型。屬性集｝
Methods方法描述>
｛方法項，方法名，繼承關系，法類型，方法集｝
Restraint 約束條件>
｛約束項，約束名，繼承關系，約束類型，約束集｝
Rules規則描述>
｛規則項，規則名，繼承關系，規則類型，規則集｝
例如座椅知識表示的結構如圖１所示。
人機界面布局知識庫系統由實例庫、規則庫、約束庫和知識庫構成。實例庫用于存放成功實例及推理機所產生的新實例；規則庫存儲的是進行知識推理的規則，如實例的搜索、相似算法等；約束庫用于存放設計的各類約束，如幾何約束、性能參數以及其他與人機界面設計相關的法規及各種標準，包括人體尺寸、視覺特性、肢體伸及范圍等；知識庫用于存儲大量專家的經驗知識、實驗數據、設計準則及公式，由知識庫管理系統對知識庫進行管理。知識庫中的知識數據能夠被推理機所采納并通過系統的知識獲取進行維護。
2 人機界面布局推理架構
2.1總體結構
車輛人機界面布局推理系統的總體結構如圖２所示。為了對設計狀態空間進行簡化，系統采用分層構造的方式，位于最頂層的是方案設計層，其次是主參數設計層，位于底層的是詳細設計層。方案設計的任務就是要推出各方案要素的取值，所有方案要素確定后，進行主參數設計；根據方案設計和主參數設計的結果，進行詳細設計，產生圖形以及技術文件。本系統可以根據用戶的需要，從上兩層的設計數據出發，推理、匹配、產生詳細設計參數，最終輸出結果。
2.2推理與評價體系
車輛人機界面布局優化系統是分層建造的，而不同的層各有其特點，因此也相應地存在著不同類型的推理機制，不僅有主推理機，還有嵌入到各對象內的子推理機。
（1）方案設計的推理與評價體系
在方案設計階段，因主要利用的是經驗設計，故推理方式采用模糊邏輯推理與評價相結合的方式。
①推理的模糊矩陣法。對于模糊規則：IF x is A THEN y is B,A、B分別是論域U、V上的模糊子集，表示A、B之間存在模糊的因果關系；設為R。若已知模糊事實A，通過A與R的合成可得到B，即B＝R＊A。②方案設計中的評價策略。評價的過程與推理過程相似，評價一方面輔助推理，另一方面對產生的多方案進行篩選。在方案設計階段對方案要素進行評價，可以彌補推理過程中的知識不足或不確定。是否進行評價有2種策略：無論如何都對推理結果進行評價；推理產生的結果隸屬度比較接近時，再使用評價。
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