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文章信息
- 张志飞, 路晓辉, 高开展, 罗巧
- ZHANG Zhi-fei, LU Xiao-hui, GAO Kai-zhan, LUO Qiao
- 基于最大差异测量法的汽车座椅坐垫舒适性探讨
- Discussion on Comfort of Vehicle Seat Cushion Based on Best-worst Scaling Method
- 公路交通科技, 2023, 40(2): 230-237
- Journal of Highway and Transportation Research and Denelopment, 2023, 40(2): 230-237
- 10.3969/j.issn.1002-0268.2023.02.028
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文章历史
- 收稿日期: 2021-10-21
人椅界面是汽车人机接触的重要界面,汽车座椅舒适性直接影响驾乘人员的乘坐感受。座椅舒适性体现人与座椅、环境之间相互作用,是对周围环境的主观感知[1]。由于座椅舒适性是主观感受的特性,最直接的评价方法是主观评价,而以往评价舒适性多采用量表和调查表[2-4]。但评分表对受试者理解要求较高且受试者面临多个评价对象时容易产生疲劳,不同受试者的打分偏好差异大,使得主观评价的结果随意性大[5]。对于多个座椅对象开展舒适性主观评价时,提高主观评价的效果要求减小主观随意性的偏差。而最大差异测量法(Best-worst Scaling,BWS)是成对比较法的扩展方法,要求受试者在1组对象中选出差异最大的2个对象,能够有效避免评分量表的使用偏差问题,同时也大幅提升了成对比较法的效率[6-7]。
由于主观评价方法存在主观偏差,且耗时较长,工程应用中需要准确的客观测量方法。在汽车座椅舒适性评价中,振动加速度[8]、体压分布测量[9]、生物肌电力[10]、坐姿变化[11]等客观评价指标得到了较好的应用。其中体压分布能够较为全面地反映人体与座椅接触面的信息,被认为是衡量座椅舒适性的指标。De Looze等[1]对体压分布、姿势、肌肉表现、脊椎负荷等客观评价指标进行对比,发现体压分布与舒适性主观评价结果相关性最好,Kyung等[12]发现接触面积、平均压力和峰值压力是与人舒适性感受关系较为密切的指标。但体压分布获取的参数众多,主观感受与体压分布参数间的联系仍有待深入研究。
汽车座椅的填充物为发泡泡沫,且汽车座椅坐垫承载人体约75%的重量[13],泡沫是影响乘员座椅舒适性的重要因素。Ragan[14]、Eb [15]、Singh等[16]研究了坐垫厚度对静态乘坐舒适性的影响,发现座椅界面压力随坐垫厚度的增加而减小,增加压层厚度对提升座椅舒适性有一定积极作用,但存在收益递减点。张清雨等[17]测得垂向激励下不同坐垫、靠背泡沫厚度的传递函数并总结了泡沫厚度对座椅振动特性的影响规律。坐垫硬度、刚度等物理特性对坐垫体压分布具有较大的影响[5]。高振海等[13]通过人椅有限元仿真模型分析了发泡密度对体压分布的影响。王广彬等[18]通过有限元模型分析了座椅坐垫和靠背处发泡厚度对体压分布的影响。硬度和厚度等坐垫的物理属性作为座椅坐垫的主要设计因素,其对座椅乘坐舒适性的影响规律值得深入探讨,尤其是主客观相结合的评价方式,有助于汽车座椅舒适性设计。
为探讨聚氨酯泡沫坐垫的硬度与厚度对汽车座椅坐垫乘坐舒适性的影响,引入最大差异测量方法开展舒适性主观评价,利用体压垫获取人体座椅界面的压力分布参数,通过相关性分析验证主客观数据之间的相关性,结合统计分析探讨坐垫硬度、厚度对主观舒适性和体压分布的影响规律,并进一步通过差异性分析探讨主观感受与客观指标之间的联系。
1 试验准备参考典型汽车座椅泡沫材料制作不同硬度、厚度的坐垫作为样本,进行坐垫泡沫参数测量、主观舒适性评价和客观体压分布测量。参照ISO 3386-1标准,采用电子万能试验机测量试验泡沫材料的CLD40%压缩硬度。
本次试验选取典型泡沫材料的CLD40%压缩硬度如表 1所示,分别为50,62,88,110 N,其密度相近。将4种硬度的泡沫分别制成厚度为40,60,80,100 mm的坐垫,共得到16块长宽均为500 mm的方形泡沫坐垫,作为主客观试验的样本。
| 泡沫坐垫类别 | CLD40%硬度/N | 密度/(kg·m-3) |
| A | 50 | 46.7 |
| B | 62 | 46.6 |
| C | 88 | 49.3 |
| D | 110 | 50.9 |
为模拟座椅乘坐环境,搭建舒适性评价台,用于做主观测试和客观测试。试验坐垫厚度变换范围为40~100 mm,在试验过程中,通过增减坐垫下方的木板保持坐高一致。为避免坐垫外形对受试者产生心理暗示,更换坐垫时要求受试者背对试验座椅且入座时泡沫坐垫有深色遮光布覆盖。
试验共有16名被试者,平均年龄25岁,平均身高1.7 m,平均体重63.4 kg,平均身体质量指数21.51 kg/m2。受试者在前一天充分休息,无身体不适,具备良好精神状态。在做主观评价试验时,每次试验由3~4名受试者交替进行,以减缓评价疲劳的产生并避免被试者受上组任务的影响。
2 基于最大差异测量法的主观评价 2.1 试验设计与实施最大差异测量法是基于随机效用理论的离散选择方法,多用于调研市场的偏好差异。最大差异测量法建议每次任务安排3~5名对象[19],要求受试者在每次任务中选出潜在维度(主观感受)上偏好差异最大的2个对象,即选出最好(舒适)的1名和最差(最不适)的1名[20]。
为分析泡沫坐垫硬度、厚度对坐垫乘坐舒适性的影响,对反映泡沫坐垫参数的16块坐垫采用平衡不完全区组设计(Balanced Incomplete Block Design, BIBD)的方法设计BWS问卷[21]。在每个任务中,受试者体验并评价4个不同的坐垫,每个坐垫在不同任务中重复出现5次,BWS问卷设计结果见表 2。为避免坐垫编号影响受受试者的主观判断,受试者手中的评卷问卷如表 3所示,每次任务中的对象编号均为1~4。
| 任务序号 | 每个任务中的泡沫坐垫编号 | |||
| Ⅰ | 9 | 16 | 5 | 3 |
| Ⅱ | 11 | 2 | 13 | 14 |
| Ⅲ | 3 | 8 | 4 | 6 |
| Ⅳ | 4 | 3 | 10 | 11 |
| Ⅴ | 8 | 9 | 11 | 15 |
| Ⅵ | 15 | 4 | 13 | 16 |
| Ⅶ | 7 | 13 | 8 | 10 |
| Ⅷ | 2 | 7 | 5 | 4 |
| Ⅸ | 2 | 15 | 1 | 3 |
| Ⅹ | 7 | 12 | 3 | 14 |
| Ⅺ | 1 | 13 | 12 | 6 |
| Ⅻ | 9 | 6 | 15 | 7 |
| ⅩⅢ | 6 | 10 | 16 | 14 |
| ⅩⅣ | 1 | 10 | 9 | 2 |
| ⅩⅤ | 11 | 6 | 5 | 13 |
| ⅩⅥ | 15 | 12 | 5 | 10 |
| ⅩⅦ | 2 | 16 | 12 | 8 |
| ⅩⅧ | 1 | 5 | 14 | 8 |
| ⅩⅨ | 12 | 9 | 4 | 14 |
| ⅩⅩ | 16 | 1 | 11 | 7 |
2.2 主观评价试验结果
运用最大差异测量法进行主观评价时,利用计数方法[22-23]获取每个样本的B-W评分来表示受试者的主观偏好顺序。每次任务中某泡沫坐垫被选为最舒适时记为“1”,被选为最不适时记为“-1”,没有被选的泡沫坐垫记为“0”。每块泡沫坐垫的B-W分数为该泡沫坐垫被选为最舒适的次数(B次数)减去被选为最不舒适的次数(W次数)。
主观评价得到16块泡沫坐垫的B-W分数如表 4所示,4号泡沫坐垫被选为最舒适的次数最多,高达47次,其B-W总分35分为最高分。7号泡沫坐垫被选为最舒适的次数为41次,B-W总分与4号泡沫坐垫相同。7号坐垫被选为不适的次数少于4号坐垫,且7号坐垫的标准差1.759小于4号坐垫的标准差2.562。7号坐垫和4号坐垫的CLD40%硬度分别为62 N和50 N,厚度分别为80 mm和100 mm,说明坐垫并非越软越厚越舒适,需要合理地设计坐垫物理特性来提高乘坐舒适性。
| 坐垫编号 | 坐垫参数/(N·mm) | B次数 | W次数 | B-W总分 | 标准差 | 排序 |
| 1 | 50×40 | 9 | -4 | 5 | 0.793 | 8 |
| 2 | 50×60 | 34 | -5 | 29 | 1.682 | 4 |
| 3 | 50×80 | 37 | -8 | 29 | 2.228 | 4 |
| 4 | 50×100 | 47 | -12 | 35 | 2.562 | 1 |
| 5 | 62×40 | 22 | -11 | 11 | 1.195 | 7 |
| 6 | 62×60 | 41 | -11 | 30 | 1.360 | 6 |
| 7 | 62×80 | 41 | -6 | 35 | 1.759 | 1 |
| 8 | 62×100 | 41 | -9 | 32 | 2.338 | 3 |
| 9 | 88×40 | 2 | -30 | -28 | 1.342 | 12 |
| 10 | 88×60 | 13 | -11 | 2 | 1.147 | 9 |
| 11 | 88×80 | 13 | -16 | -3 | 2.167 | 11 |
| 12 | 88×100 | 15 | -17 | -2 | 2.125 | 10 |
| 13 | 110×40 | 0 | -49 | -49 | 1.340 | 15 |
| 14 | 110×60 | 2 | -34 | -32 | 1.414 | 13 |
| 15 | 110×80 | 1 | -51 | -50 | 1.360 | 16 |
| 16 | 110×100 | 2 | -46 | -44 | 1.065 | 14 |
为直观地分析坐垫CLD40%压缩硬度和厚度对坐垫舒适性的影响,绘制坐垫B-W得分随CLD40%压缩硬度、厚度变化的趋势图(图 3)。可见随着坐垫CLD40%硬度的降低,坐垫舒适性B-W得分增加,说明坐垫舒适性得到有效提升。坐垫硬度为50 N和62 N时,主观舒适性得分较为相近,这是由于硬度梯度相对较小,也说明在此硬度区间内的乘坐体验较为接近。除坐垫厚度为100 mm时,坐垫硬度为62 N的舒适性评分略高于50 N,说明并非坐垫硬度越小乘坐越舒适。另一方面随着坐垫厚度的增加,坐垫舒适性B-W得分逐步增加,厚度增加到60 mm后变化趋势变缓,而且在较大硬度时主观舒适性得分有所降低,例如硬度为88 N和110 N下,这说明坐垫也并非越厚越舒适。
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| 图 3 坐垫B-W得分随硬度和厚度变化趋势 Fig. 3 Variation trend of B-W scores of cushion with hardness and thickness |
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3 基于体压分布的客观试验 3.1 体压指标测量
体压测量试验采用型号为LX210:40.40的XSENSOR体压垫,有效测量面积为50.8×50.8 cm2,量程0.69~103.43 kPa,最高采样频率40 Hz。选取与主观评价试验相同的16名受试者完成体压分布测试,测量每名被试者乘坐16块坐垫的臀部压力。为避免对体压测试数据产生影响,要求受试者身着柔软裤子并取出口袋中物品。待受试者稳定坐姿,查看压力时域图确认压力数据无明显波动后,开始记录体压数据,记录时间60 s。
3.2 体压分布测试结果将体压分布云图的平均压力、峰值压力和接触面积3个参数作为坐垫体压表征指标[24]。试验采用方形泡沫坐垫,人体压力主要集中在臀部,腿部压力较小,且受试者腿部压力分布差异较大,故只分析受试者臀部压力分布,压力分区如图 4所示。
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| 图 4 某位受试者臀部体压分布(单位: kPa) Fig. 4 Hip pressure distribution of a subject (unit: kPa) |
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选取受试者入座后稳定数据段,汇总16名受试者体压分布测试数据,并计算臀部体压分布结果,受试者臀部平均压力、峰值压力和接触面积的箱形图见图 5。从整体分布来看,平均压力与峰值压力随着厚度的增加而降低、随着硬度的增加而增加;接触面积则与上述2个指标的变化趋势相反。
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| 图 5 臀部体压分布结果 Fig. 5 Hip pressure distribution result |
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为分析坐垫CLD40%压缩硬度、厚度对体压分布指标的影响,平均16名受试者在各坐垫下的臀部体压分布数据,得到各硬度水平泡沫坐垫的平均压力、峰值压力和接触面积随厚度的变化趋势图,见图 6。随着坐垫硬度的增加,平均压力和峰值压力逐渐增加,但峰值压力的最大值出现硬度50 N、厚度40 mm处,这可能是因为泡沫厚度较小,能产生的变形也较小,不能更好的贴合臀部。接触面积随坐垫硬度增加而减小。随着坐垫厚度的增加,平均压力和峰值压力逐渐降低,接触面积逐渐增加,但厚度增加到60 mm后体压分布指标的变化趋势变缓。硬度为50 N和62 N的泡沫坐垫的3个压力指标随厚度变化趋势相同,且两趋势线距离最小,与B-W得分随厚度变化趋势图一致。
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| 图 6 压力指标随厚度变化趋势 Fig. 6 Curves of pressure varying with thickness |
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3.3 相关性分析
为从统计学上表明3个体压分布指标与B-W得分的关系及3个压力指标之间的关系,对3个压力指标和B-W得分进行相关性分析。
双变量Spearman检验结果见表 5,平均压力与峰值压力呈正相关(r=0.759,p < 0.01), 平均压力与接触面积呈负相关(r=-0.935,p < 0.01),峰值压力与接触面积呈负相关(r=-0.871,p < 0.01),与部分文献中关于平均压力、峰值压力与接触面积负相关的结论一致[5, 25]。平均压力(r=-0.904,p < 0.01)和峰值压力(r=-0.679,p < 0.01)与评价得分呈负相关,接触面积与评价得分呈正相关(r=0.856,p < 0.01)。
| 因变量 | B-W得分 | 平均压力 | 峰值压力 | 接触面积 |
| B-W得分 | 1 | — | — | — |
| 平均压力 | -0.904** | 1 | — | — |
| 峰值压力 | -0.679** | 0.759** | 1 | — |
| 接触面积 | 0.856** | -0.935** | -0.871** | 1 |
| 注:* *表示在p < 0.01水平极显著相关。 | ||||
从泡沫坐垫物理特性来看,泡沫参数影响坐垫受压变形量从而影响乘坐感受。静态乘坐舒适性主要表现为主观评价B-W得分,实际上是受臀部接触面积、峰值压力和平均压力影响。人椅接触面的压力分布指标间存在相关关系,接触面积和舒适性得分呈正相关,平均压力、峰值压力与舒适性得分呈负相关,且平均压力与主观舒适性得分的相关性最大。
4 坐垫舒适性差异性分析本次主观舒适性评价试验和体压分布测试均由16名被试者完成,试验属于小样本,适用Shapiro-Wilk检验试验指标分布。表 6正态检验输出结果显示B-W得分和峰值压力以及接触面积均不符合正态分布,且主观和客观结果属于非独立变量,所以采用Friedman非参数检验坐垫泡沫CLD40%压缩硬度和厚度对评价得分和压力指标影响规律的差异显著性水平。
| 因变量 | Shapiro-Wilk | ||
| 统计量 | 自由度 | 显著性 | |
| B-W得分 | 0.965 | 256 | 0.000 |
| 平均压力 | 0.990 | 256 | 0.078 |
| 峰值压力 | 0.852 | 256 | 0.000 |
| 接触面积 | 0.967 | 256 | 0.000 |
从各硬度下差异显著性水平(表 7)来看,50,62,110 N硬度水平下,不同厚度水平坐垫的B-W得分变化均存在差异,而88 N硬度水平下不存在显著性差异;50,62,88 N硬度水平下,不同厚度水平坐垫对应3个压力指标参数变化均存在差异,而110 N硬度水平下不同厚度对应的压力指标只有接触面积存在差异性。从各厚度下差异显著性水平(表 8)来看,40 mm厚度水平下不同硬度对应的峰值压力变化(p=0.409)不存在差异,但其余厚度水平下不同硬度对应的B-W得分和压力指标变化均存在差异。
| 硬度水平/N | 显著性 | |||
| B-W得分 | 平均压力 | 峰值压力 | 接触面积 | |
| 50 | 0.020* | 0.000* | 0.000* | 0.000* |
| 62 | 0.021* | 0.000* | 0.000* | 0.000* |
| 88 | 0.065 | 0.001* | 0.000* | 0.000* |
| 110 | 0.015* | 0.567 | 0.075 | 0.000* |
| 注:*表示p < 0.05,下同。 | ||||
| 厚度水平/mm | 显著性 | |||
| B-W得分 | 平均压力 | 峰值压力 | 接触面积 | |
| 40 | 0.000* | 0.000* | 0.409 | 0.000* |
| 60 | 0.000* | 0.000* | 0.000* | 0.000* |
| 80 | 0.000* | 0.000* | 0.000* | 0.000* |
| 100 | 0.000* | 0.000* | 0.000* | 0.000* |
为进一步分析坐垫主客观参数在不同硬度和厚度水平间的差异性,在各硬度下将厚度水平两两比较,结果见表 9,厚度由40 mm增加至60 mm对4种硬度坐垫的B-W得分均有显著影响,而厚度由60 mm增加至80 mm只在110 N硬度下对B-W得分有显著影响,这说明厚度继续增加对乘坐舒适性主观感受影响变小,但与不同硬度水平有关。同时可以看出,压力指标和B-W得分随厚度变化的差异显著性存在一定的不一致性,厚度由60 mm增加至80 mm,62 N和88 N硬度水平下3个压力指标均变化显著,50 N硬度水平下除平均压力之外的压力指标均有显著变化,而在这3种硬度下,B-W得分变化并不显著,这说明压力指标发生显著性变化时未必伴随着B-W得分的显著性变化。
| 硬度水平/N | 坐垫厚度/mm | 差异显著性 | ||||
| B-W得分 | 平均压力 | 峰值压力 | 接触面积 | |||
| 50 | 40 | 60 | 0.021* | 0.000* | 0.000* | 0.001* |
| 60 | 80 | 0.839 | 0.642 | 0.049* | 0.010* | |
| 80 | 100 | 0.499 | 0.293 | 0.717 | 0.423 | |
| 62 | 40 | 60 | 0.011* | 0.001* | 0.000* | 0.001* |
| 60 | 80 | 0.487 | 0.006* | 0.002* | 0.001* | |
| 80 | 100 | 0.690 | 0.679 | 0.518 | 0.053 | |
| 88 | 40 | 60 | 0.002* | 0.002* | 0.001* | 0.001* |
| 60 | 80 | 0.585 | 0.047* | 0.001* | 0.008* | |
| 80 | 100 | 0.917 | 0.776 | 0.134 | 0.008* | |
| 110 | 40 | 60 | 0.039* | 0.938 | 0.215 | 0.001* |
| 60 | 80 | 0.002* | 0.379 | 0.408 | 0.090 | |
| 80 | 100 | 0.268 | 0.501 | 0.215 | 0.053 | |
在4种厚度下将硬度水平两两比较,分析结果见表 10,硬度50 N和62 N的泡沫材料在4种厚度下的B-W得分均没有显著性差异,表明受试者对2种硬度坐垫的乘坐感受差异不大,受试者在50 N硬度的基础上对12 N硬度梯度感受不明显。当硬度由62 N增加至88 N和由88 N增加至110 N时,B-W得分变化显著。100 mm厚度水平下B-W得分受硬度影响较小,只有当硬度由88 N增加至110 N时会变化显著。
| 厚度水平/mm | 坐垫硬度/N | 差异显著性 | ||||
| B-W得分 | 平均压力 | 峰值压力 | 接触面积 | |||
| 40 | 50 | 62 | 0.272 | 0.046* | 0.918 | 0.443 |
| 62 | 88 | 0.001* | 0.000* | 0.897 | 0.003* | |
| 88 | 110 | 0.006* | 0.552 | 0.469 | 0.049* | |
| 60 | 50 | 62 | 0.928 | 0.000* | 0.006* | 0.073 |
| 62 | 88 | 0.008* | 0.000* | 0.001* | 0.001* | |
| 88 | 110 | 0.001* | 0.001* | 0.083 | 0.019* | |
| 80 | 50 | 62 | 0.373 | 0.019* | 0.098 | 0.066 |
| 62 | 88 | 0.022* | 0.000* | 0.003* | 0.000* | |
| 88 | 110 | 0.000* | 0.001* | 0.000* | 0.023* | |
| 100 | 50 | 62 | 0.448 | 0.004* | 0.049* | 0.642 |
| 62 | 88 | 0.094 | 0.000* | 0.002* | 0.001* | |
| 88 | 110 | 0.001* | 0.002* | 0.036* | 0.036* | |
尽管体压分布指标与B-W得分具有较好的相关性,但当B-W得分受硬度影响显示出差异性时,平均压力、峰值压力和接触面积3个指标变化也会显示一定的不一致性,且与硬度水平有关。由表 10可知,在4个厚度水平下,硬度由50 N增至62 N时,接触面积均不存在显著变化,而平均压力则均存在显著差异;硬度由62 N增加至88 N时,3个压力指标均有显著性变化,B-W得分除100 mm厚度水平外均有显著性变化,这说明受试者对62 N到88 N的硬度变化感受到的差异较其他硬度水平变化更明显。而坐垫的硬度由88 N增加至110 N时,40 mm与60 mm厚度水平下,B-W得分差异显著,而压力指标的差异性存在一定程度的不一致性,但在80 mm与100 mm厚度水平下,B-W得分与3个压力指标均有显著差异性。
5 结论以方形聚氨酯泡沫坐垫为对象,结合最大差异测量法和体压分布测量探讨了坐垫CLD40%硬度和厚度对汽车座椅乘坐舒适性的影响。最大差异测量法能够有效避免评分量表的使用偏差,同时也能够大幅提升成对比较法的效率。从坐垫主观舒适性评价结果看,随CLD40%硬度的降低和厚度的增加,坐垫舒适性B-W得分可以得到提高。但硬度62 N、厚度80 mm坐垫的舒适性得分高于硬度50 N、厚度100 mm的坐垫,说明坐垫并非越软越厚越舒适,需要合理地设计坐垫物理特性来改善坐垫舒适性。
从差异显著性水平看,坐垫CLD40%硬度50 N和62 N的B-W得分没有显著差异。坐垫厚度40 mm和60 mm的B-W得分具有显著性差异,但继续增加厚度对坐垫B-W得分影响较小,增加厚度以提高坐垫乘坐舒适性具有临界值。统计分析表明,与主观感受相关性最大的体压指标是臀部平均压力,但主观感受B-W得分和压力分布指标随坐垫硬度、厚度变化的差异显著性存在一定程度的不一致性,体压分布指标与主观舒适性间的联系规律值得进一步探讨。
| [1] |
DE LOOZE M, KUIJT-EVERS L F M, VAN DIEEN J. Sitting Comfort and Discomfort and the Relationships with Objective Measures[J].
Ergonomics, 2003, 46(10): 985-997.
DOI:10.1080/0014013031000121977 |
| [2] |
王正华, 喻凡, 庄德军. 汽车座椅舒适性的主观和客观评价研究[J]. 汽车工程, 2006, 28(9): 817-819. WANG Zheng-hua, YU Fan, ZHUANG De-jun. A Study on Objective and Subjective Evaluations for Ride Comfort of Vehicle Seats[J]. Automotive Engineering, 2006, 28(9): 817-819. |
| [3] |
黄深荣, 张志飞, 袁泉, 等. 人体各部位对坐姿静态舒适性的权重系数[J]. 汽车工程, 2016, 38(7): 889-895. HUANG Shen-rong, ZHANG Zhi-fei, YUAN Quan, et al. Weight Coefficients of Different Body Parts to Whole Body in Terms of Static Comfort in Sitting Posture[J]. Automotive Engineering, 2016, 38(7): 889-895. |
| [4] |
MENEGON L D S, VINCENZI S L, DE ANDRADE D, et al. An Aircraft Seat Discomfort Scale Using Item Response Theory[J].
Applied Ergonomics, 2019, 77: 1-8.
DOI:10.1016/j.apergo.2018.12.015 |
| [5] |
王生昌, 胡慧敏, 刘丹, 等. 乘用车振动舒适性评价及预测[J]. 公路交通科技, 2021, 38(5): 115-122. WANG Sheng-chang, HU Hui-min, LIU Dan, et al. Study on Vibration Comfort Evaluation and Prediction of Passenger Cars[J]. Journal of Highway and Transportation Research and Development, 2021, 38(5): 115-122. |
| [6] |
POTOGLOU D, BURGE P, FLYNN T, et al. Best-worst Scaling vs. Discrete Choice Experiments: An Empirical Comparison Using Social Care Data[J].
Social Science & Medicine, 2011, 72(10): 1717-1727.
|
| [7] |
LEE C C, CHENG H K, CHENG H H. An Empirical Study of Mobile Commerce in Insurance Industry: Task-technology Fit and Individual Differences[J].
Decision Support Systems, 2007, 43(1): 95-110.
DOI:10.1016/j.dss.2005.05.008 |
| [8] |
张志飞, 李春雨, 梁玲, 等. 基于体压数据映射的定制坐垫接触面设计方法[J]. 机械工程学报, 2019, 55(17): 162-171. ZHANG Zhi-fei, LI Chun-yu, LIANG Ling, et al. Custom-contoured Cushion Interface Design Method Based on Interface Pressure Mapping[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2019, 55(17): 162-171. |
| [9] |
ZEMP R, TAYLOR W R, LORENZETTI S. Seat Pan and Backrest Pressure Distribution While Sitting in Office Chairs[J].
Applied Ergonomics, 2016, 53: 1-9.
DOI:10.1016/j.apergo.2015.08.004 |
| [10] |
ELLEGAST R P, KRAFT K, GROENESTEIJN L, et al. Comparison of Four Specific Dynamic Office Chairs with a Conventional Office Chair: Impact Upon Muscle Activation, Physical Activity and Posture[J].
Applied Ergonomics, 2012, 43(2): 296-307.
DOI:10.1016/j.apergo.2011.06.005 |
| [11] |
VAN MASTRIGT S H, KAMP I, VAN VEEN S A T, et al. The Influence of Active Seating on Car Passengers ' Perceived Comfort and Activity Levels[J].
Applied Ergonomics, 2015, 47: 211-219.
DOI:10.1016/j.apergo.2014.10.004 |
| [12] |
KYUNG G, NUSSBAUM M A. Driver Sitting Comfort and Discomfort (Part Ⅱ): Relationships with and Prediction from Interface Pressure[J].
International Journal of Industrial Ergonomics, 2008, 38(5/6): 526-538.
|
| [13] |
高振海, 李明月, 高菲, 等. 车用座椅发泡密度对乘坐舒适性的影响分析[J]. 湖南大学学报(自然科学版), 2019, 46(10): 19-25. GAO Zhen-hai, LI Ming-yue, GAO Fei, et al. Analysis on Effect of Foaming Density of Automotive Seats on Sitting Comfort[J]. Journal of Hunan University (Natural Science Edition), 2019, 46(10): 19-25. |
| [14] |
RAGAN R, KERNOZEK T W, BIDAR M, et al. Seat-interface Pressures on Various Thicknesses of Foam Wheelchair Cushions: A Finite Modeling Approach[J].
Archives of Physical Medicine and Rehabilitation, 2002, 83(6): 872-875.
|
| [15] |
EB E K, GRIFFIN M J. Factors Affecting Static Seat Cushion Comfort[J].
Ergonomics, 2001, 44(10): 901-921.
|
| [16] |
SINGH P, RAINA S, PANDEY K K, et al. Effect of Fabric Type and Construction on Automotive Seating Comfort[R]. [S. l. ]: SAE, 2013.
|
| [17] |
张清雨, 张筱璐, 李跃娟, 等. 垂向激励下聚氨酯泡沫对座椅振动特性的影响规律研究[J]. 噪声与振动控制, 2020, 40(5): 217-222, 247. ZHANG Qing-yu, ZHANG Xiao-lu, LI Yue-juan, et al. Study on the Effect of Open-cell Polyurethane Foam on the Seat Vibration Characteristics under Vertical Vibration Excitation[J]. Noise and Vibration Control, 2020, 40(5): 217-222, 247. |
| [18] |
王广彬, 任金东, 刘洪浩. 基于体压分布仿真的驾驶员座椅舒适性设计研究[J]. 汽车工程, 2018, 40(6): 741-748. WANG Guang-bin, REN Jin-dong, LIU Hong-hao. A Research on Comfort Design of Driver Seat Based on Body Pressure Distribution Simulation[J]. Automotive Engineering, 2018, 40(6): 741-748. |
| [19] |
HOLLIS G. The Role of Number of Items per Trial in Best-worst Scaling Experiments[J].
Behavior Research Methods, 2020, 52: 694-722.
|
| [20] |
FINN A, LOUVIERE J J. Determining the Appropriate Response to Evidence of Public Concern: The Case of Food Safety[J].
Journal of Public Policy & Marketing, 1992, 11(2): 12-25.
|
| [21] |
张录法, 黄姣姣, 王慧, 等. 优劣尺度法理论及应用研究述评[J]. 统计与信息论坛, 2019, 34(3): 25-31. ZHANG Lu-fa, HUANG Jiao-jiao, WANG Hui, et al. An Overview on Theoretic and Applied Research of Best-worst Scaling[J]. Statistics & Information Forum, 2019, 34(3): 24-30. |
| [22] |
FLYNN T N, LOUVIERE J J, PETERS T J, et al. Best-worst Scaling: What It Can Do for Health Care Research and How to Do It[J].
Journal of Health Economics, 2007, 26(1): 171-189.
|
| [23] |
CHEUNG L K, MAYER S, SIMON J, et al. Comparison of Statistical Analysis Methods for Object Case Best-worst Scaling[J].
Journal of Medical Economics, 2019, 22(6): 509-515.
|
| [24] |
徐明, 夏群生. 体压分布的指标[J]. 中国机械工程, 1997(1): 65-68, 124. XU Ming, XIA Qun-sheng. The Parameters of Body Pressure Distribution on Seat[J]. China Mechanical Engineering, 1997(1): 65-68, 124. |
| [25] |
张志飞, 袁琼, 徐中明, 等. 基于体压分布的汽车座椅舒适性研究[J]. 汽车工程, 2014, 36(11): 1399-1404. ZHANG Zhi-fei, YUAN Qiong, XU Zhong-ming, et al. A Study on the Ride Comfort of Vehicle Seats Based on Body Pressure Distribution[J]. Automotive Engineering, 2014, 36(11): 1399-1404. |
2023, Vol. 40


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