JP5034810B2 - Vehicle design support system - Google Patents
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Description
本発明は、車両用ドア部周辺の設計諸元データを決定するための車両用設計支援システムに関する技術分野に属する。 The present invention belongs to a technical field related to a vehicle design support system for determining design data around a vehicle door.
従来より、車両の乗員の乗降動作時の負担感を軽減するために、乗員を多関節モデルに置換して該多関節モデルにより乗員の乗降動作を模擬演算(シミュレーション)することで、車両のドア部周辺の設計諸元データを決定する設計支援システムは知られている。 2. Description of the Related Art Conventionally, in order to reduce the burden on a passenger in getting on and off the vehicle, the passenger is replaced with an articulated model, and the passenger's getting on and off operation is simulated by the articulated model. A design support system for determining design specification data around the head is known.
例えば、特許文献1に示す設計支援システムでは、乗員の乗降動作時の負担感を、乗降動作の開始時から終了時までの間における各関節トルクの時間積分値の合計値により評価するとともに、この評価した値を最小化するように車両の設計諸元データを決定している。
しかしながら、上述の設計支援システムでは、乗員の乗降動作時の負担感を、乗降動作の開始時から終了時までの関節トルクの時間積分値に基づいて評価するようにしているため、この評価を基に決定された設計諸元値を採用した場合に、乗員の乗降動作中の負担感を時間平均では最小化することができるものの、乗降動作中のある特定の動作フェーズ(段階)においては乗員の受ける負担感が許容度合を上回り、結果として乗員が乗降動作時に感じる負担感が増大するという問題がある。 However, in the above-described design support system, the occupant's feeling of burden at the time of getting on and off is evaluated based on the time integral value of the joint torque from the start to the end of the getting on and off operation. When the design specification values determined in the above are adopted, the occupant's sense of burden during getting on and off can be minimized in terms of time average, but in a specific operating phase (stage) during getting on and off, There is a problem that the feeling of burden received exceeds the allowable level, and as a result, the feeling of burden that the occupant feels when getting on and off is increased.
本発明は、斯かる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、車両の乗員の乗降動作をシミュレーションすることで車両用ドア部周辺の設計諸元データを決定する車両用設計支援システムに対して、乗員の乗降動作時の負担感の評価方法に工夫を凝らすことで、該乗員の乗降動作時の負担感を確実に低減することができる設計諸元データを決定可能にしようとすることにある。 The present invention has been made in view of such a point, and an object of the present invention is to design a vehicle design that determines design specification data around a vehicle door portion by simulating a boarding / alighting operation of a vehicle occupant. Let's make it possible to determine design specification data that can reliably reduce the feeling of burden when getting on and off the occupant by devising the evaluation system of the burden feeling when getting on and off the occupant for the support system It is to do.
上記の目的を達成するために、この発明では、車両の乗員の乗降動作を人体モデルによりシミュレーションすることでその動作軌跡を算出するとともに、該動作軌跡が所定の複数の動作フェーズからなるものとして、該乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の負担感の大きさを算出し、該算出した各動作フェーズ毎の負担感の大きさが全て、該各動作フェーズ毎に設定された設定閾度合以下となるように設計諸元データを決定するようにした。 In order to achieve the above object, in the present invention, the motion trajectory is calculated by simulating the passenger's getting-on / off motion of a vehicle using a human body model, and the motion trajectory is composed of a plurality of predetermined motion phases. The magnitude of the burden feeling for each operation phase at the time of getting on and off the occupant is calculated, and the magnitude of the burden feeling for each operation phase is less than the set threshold degree set for each operation phase. The design specification data was determined so that
具体的には、請求項1の発明では、車両の乗員の乗降動作時の負担感をシミュレーションにより評価することで車両用ドア部周辺の設計諸元値を決定する車両用設計支援システムを対象とする。
Specifically, the invention according to
そして、上記乗員を模擬した人体モデルに関する人体特性データを記憶する人体特性データ記憶手段と、上記車両用ドア部周辺の仮の設計諸元データを記憶する設計諸元データ記憶手段と、上記人体特性データ記憶手段により記憶された人体特性データと上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、該仮の設計諸元データに対応する設計諸元値を有する仮想車両に対する乗員の乗降動作を上記人体モデルによりシミュレーションすることでその動作軌跡を算出する乗降動作軌跡算出手段と、上記仮想車両に対する乗員の乗降動作が複数の動作フェーズからなるものとして、該乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の負担感の大きさを、上記乗降動作軌跡算出手段により算出された動作軌跡を基に数値化して算出する負担感算出手段と、上記負担感算出手段により算出された各動作フェーズ毎の負担感の大きさが全て、該各動作フェーズ毎に設定された設定閾値以下となる目標条件を満足させる設計諸元データを決定する設計諸元データ最適化手段と、上記設計諸元データ最適化手段により決定された設計諸元データを出力する出力手段とを備え、上記設計諸元データ最適化手段は、上記複数の動作フェーズのうち上記負担感算出手段により算出された負担感の大きさが上記設定閾値を上回る動作フェーズを抽出するとともに、該抽出した動作フェーズに関連する複数の設計諸元項目を抽出した後に、該抽出した複数の設計諸元項目の中から、変更する設計諸元項目を所定の優先順位にしたがって順に選択するとともに、該選択の度毎に、上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データにおける該選択した設計諸元項目に対応するデータ値を所定範囲内で所定の刻み幅で変化させて該設計諸元データを更新しながら、上記目標条件を満足させる設計諸元データを探索決定するように構成されているものとする。 And human body characteristic data storage means for storing human body characteristic data related to the human body model simulating the occupant, design specification data storage means for storing temporary design specification data around the vehicle door portion, and the human body characteristics Based on the human body characteristic data stored by the data storage means and the temporary design specification data stored by the design specification data storage means, a virtual having a design specification value corresponding to the temporary design specification data A boarding / trailing operation trajectory calculating means for calculating the movement trajectory by simulating the passenger's boarding / alighting operation with respect to the vehicle by the human body model, and the boarding / alighting operation of the occupant with respect to the virtual vehicle are composed of a plurality of operation phases. Quantify the sense of burden for each motion phase during motion based on the motion trajectory calculated by the above-mentioned getting-on / off motion trajectory calculation means The sense of burden calculation means calculated by the above and the sense of burden for each operation phase calculated by the sense of burden calculation means all satisfy a target condition that is equal to or less than a set threshold value set for each operation phase. Design specification data optimization means for determining design specification data, and output means for outputting design specification data determined by the design specification data optimization means, the design specification data optimization means The operational phase in which the magnitude of the sense of burden calculated by the sense of burden calculation means exceeds the set threshold value is extracted from the plurality of operational phases, and a plurality of design specification items related to the extracted operational phase are extracted. After the extraction, the design specification items to be changed are selected in order according to a predetermined priority order from the plurality of extracted design specification items. The design specification data is updated by changing the data value corresponding to the selected design specification item in the temporary design specification data stored by the total specification data storage means within a predetermined range with a predetermined step size. However, it is assumed that the design specification data satisfying the target condition is searched and determined .
上記の構成により、車両用ドア部周辺の設計諸元データを決定する際には、上記人体特性データ記憶手段により記憶された乗員の人体モデルの人体特性データと上記設計諸元データ記憶手段により記憶されたドア部周辺の仮の設計諸元データとを基に、乗降動作軌跡算出手段により、該設計諸元データに対応する設計諸元値を有する仮想車両に対する乗員の乗降動作が上記人体モデルによってシミュレーションされてその動作軌跡が算出され、更に、負担感算出手段により、乗員の乗降動作が所定の複数の動作フェーズからなるものとして、該乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の負担感の大きさが数値化されて算出される。 With the above configuration, when determining the design specification data around the vehicle door portion, the human body characteristic data of the occupant's human body model stored by the human body property data storage means and the design specification data storage means are stored. On the basis of the provisional design specification data around the door portion, the boarding / exiting operation trajectory calculation means allows the passenger to get on and off the virtual vehicle having the design specification value corresponding to the design specification data by the human body model. The movement trajectory is calculated by simulation, and further, the burden feeling calculation means assumes that the passenger's boarding / exiting operation is composed of a plurality of predetermined operation phases, and the feeling of burden for each operation phase during the passenger's boarding / exiting operation is large. Is calculated numerically.
そして、設計諸元データ最適化手段により、上記負担感割合算出手段にて算出された乗員の各動作フェーズ毎の負担感の大きさが該各動作フェーズ毎に設定された設定閾値以下となる目標条件を満足させる設計諸元データが決定され、上記出力手段により、設計諸元データ最適化手段にて決定された設計諸元データが出力される。 Then, by the design specification data optimizing means, a target in which the magnitude of the burden feeling for each operation phase of the occupant calculated by the burden ratio calculation means is not more than a set threshold value set for each operation phase. Design specification data that satisfies the conditions is determined, and the design specification data determined by the design specification data optimization means is output by the output means.
こうして、乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の負担感の大きさが全て設定閾値以下となるような設計諸元データを得ることができる。従って、この設計諸元データを基に車両用ドア部周辺の設計諸元値を決定して設計を行うことで、該車両に対する乗員の乗降動作時の負担感を確実に低減することが可能となる。 In this way, it is possible to obtain design specification data in which the magnitude of the burden feeling for each operation phase during the occupant's getting-on / off operation is less than or equal to the set threshold value. Therefore, by determining the design specification values around the vehicle door based on the design specification data and performing the design, it is possible to reliably reduce the feeling of burden when the passenger gets on and off the vehicle. Become.
ここで、上記負担感算出手段による負担感の大きさの算出は、該乗降動作軌跡算出手段にて算出された動作軌跡を基に行われる。こうすることで、乗降動作軌跡算出手段によりシミュレーションされた乗員の乗降動作軌跡を基に、例えば、該乗員の各関節回りのトルクを算出することで負担感(肉体的負担感)の大きさを算出(推定)したり、該乗員の視線の先にあるものを推定して該推定物を基に乗員の負担感(精神的負担感)の大きさを算出(推定)したりすることができる。よって、負担感算出手段により、乗員の乗降動作時の負担感を精度良く推定することができ、延いては、設計諸元データ最適化手段により、乗員の乗降動作時の負担感を確実に低減可能な設計諸元データを決定することが可能となる。 Here, the calculation of the sense of burden by the burden feeling calculation means is performed based on the motion trajectory calculated by the getting on / off motion trajectory calculation means. In this way, for example, by calculating the torque around each joint of the occupant based on the occupant's boarding / exiting motion trajectory simulated by the boarding / exiting motion trajectory calculation means, the magnitude of the sense of burden (physical burden) can be reduced. It is possible to calculate (estimate) or estimate (estimate) the size of the occupant's sense of burden (mental burden) based on the estimator by estimating what is ahead of the occupant's line of sight . Therefore, the burden feeling calculation means can accurately estimate the burden feeling during the passenger's getting on and off operation, and the design specification data optimization means can reliably reduce the burden feeling during the passenger's getting on and off operation. Possible design specification data can be determined .
またさらに、車両用ドア部周辺の設計諸元データを決定する際には、上記設計諸元データ最適化手段により、上記複数の動作フェーズのうち上記負担感算出手段により算出された負担感の大きさが設定閾値を上回る動作フェーズが抽出されるとともに、該抽出された動作フェーズに関連する設計諸元項目が複数抽出され、更に該抽出された複数の設計諸元項目の中から、その値を変更する設計諸元が所定の優先順位にしたがって順に選択される。ここで、設計諸元データ最適化手段により、設計諸元項目が選択される度に、上記設計諸元データ記憶手段により記憶された設計諸元データにおける該選択された設計諸元項目に対応するデータ値が所定範囲内で所定の刻み幅で変更されて該設計諸元データが更新されるとともに、上記目標条件を満足させる設計諸元データ(以下、最適設計諸元データという)が探索決定される。 Furthermore, when determining the design specification data around the vehicle door, the design specification data optimizing means calculates the sense of burden calculated by the sense of burden calculation means among the plurality of operation phases. The operation phase whose length exceeds the set threshold is extracted, a plurality of design specification items related to the extracted operation phase are extracted, and the value is selected from the extracted plurality of design specification items. The design specifications to be changed are selected in order according to a predetermined priority. Here, every time a design specification item is selected by the design specification data optimization means, it corresponds to the selected design specification item in the design specification data stored by the design specification data storage means. The design specification data is updated by changing the data value within a predetermined range with a predetermined step size, and design specification data (hereinafter referred to as optimum design specification data) that satisfies the above target conditions is searched and determined. The
このように、設計諸元データ最適化手段により、所定の優先順位にしたがって設計諸元項目を選択して、該選択した設計諸元項目に対応するデータ値を優先的に変化させながら最適設計諸元データを探索するようにしたことで、優先順位の低い設計諸元項目に対応するデータ値を極力変化させずに最適設計諸元データを探索することができる。 As described above, the design specification data optimizing means selects the design specification item according to a predetermined priority order, and changes the data value corresponding to the selected design specification item with priority, while changing the optimal design specification item. By searching the original data, it is possible to search for the optimum design specification data without changing the data value corresponding to the design specification item having a low priority as much as possible.
従って、例えば、各設計諸元項目に対して設定される優先順位を、該各設計諸元項目が外観に与える影響が少ない順とすることで、設計諸元データのうち優先順位の低い設計諸元項目に対応するデータ値つまり外観に与える影響が大きい設計諸元に対応するデータ値を極力変化させずに、上記設計諸元データ最適化手段による最適設計諸元データの探索が可能となる。よって、この優先順位を、例えばユーザがドア部周辺の設計に際して重要視する設計コンセプト(外観重視や空力性能重視等のコンセプト)に応じて設定しておくことで、ユーザの求める設計コンセプトを満足させる最適設計諸元データを上記設計諸元データ最適化手段により探索決定することが可能となる。 Therefore, for example, by setting the priority order set for each design specification item in the order in which each design specification item has less influence on the appearance, the design specification data having a low priority order in the design specification data is set. The optimum design specification data can be searched by the design specification data optimizing means without changing the data value corresponding to the original item, that is, the data value corresponding to the design specification having a great influence on the appearance as much as possible. Therefore, by setting this priority according to the design concept (concept such as emphasis on appearance and aerodynamic performance) that the user places importance on when designing around the door, the design concept required by the user is satisfied. The optimum design specification data can be searched and determined by the design specification data optimization means.
請求項2の発明では、車両の乗員の乗降動作時の負担感をシミュレーションにより評価することで車両用ドア部周辺の設計諸元値を決定する車両用設計支援システムを対象とする。
In the invention of
そして、上記乗員を模擬した人体モデルに関する人体特性データを記憶する人体特性データ記憶手段と、
上記車両用ドア部周辺の仮の設計諸元データを記憶する設計諸元データ記憶手段と、
上記人体特性データ記憶手段により記憶された人体特性データと上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、該仮の設計諸元データに対応する設計諸元値を有する仮想車両に対する乗員の乗降動作を上記人体モデルによりシミュレーションすることでその動作軌跡を算出する乗降動作軌跡算出手段と、上記仮想車両に対する乗員の乗降動作が複数の動作フェーズからなるものとして、該乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の負担感の大きさを、上記乗降動作軌跡算出手段により算出された動作軌跡を基に数値化して算出する負担感算出手段と、上記負担感算出手段により算出された各動作フェーズ毎の負担感の大きさが全て、該各動作フェーズ毎に設定された設定閾値以下となる目標条件を満足させる設計諸元データを決定する設計諸元データ最適化手段と、上記設計諸元データ最適化手段により決定された設計諸元データを出力する出力手段とを備え、上記乗員の乗降動作時の負担感は、肉体的負担感と精神的負担感とからなるものとされ、上記車両用ドア部周辺の各設計諸元項目の値の変化が乗員の乗降動作時の精神的負担感に与える影響度を上記各動作フェーズ毎に数値化した精神負担算出用データを記憶する精神負担算出用データ記憶手段を更に備え、上記負担感算出手段は、上記乗降動作軌跡算出手段により算出された動作軌跡と上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、上記仮想車両に対する上記乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の肉体的負担感の大きさを算出する肉体的負担感算出手段と、上記精神負担算出用データ記憶手段により記憶された精神負担算出用データと上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、上記仮想車両に対する上記乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の精神的負担感を数値化して算出する精神的負担感算出手段とを有していて、該肉体的負担感算出手段により算出された各動作フェーズ毎の肉体的負担感の大きさと該精神的負担感算出手段により算出された各動作フェーズ毎の精神的負担感の大きさとを基に、上記仮想車両に対する乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の負担感の大きさを数値化して算出するように構成されているものとする。
And human body characteristic data storage means for storing human body characteristic data related to the human body model simulating the occupant,
Design specification data storage means for storing temporary design specification data around the vehicle door;
Based on the human body characteristic data stored by the human body characteristic data storage means and the temporary design specification data stored by the design specification data storage means, the design specification values corresponding to the temporary design specification data A boarding / trailing operation trajectory calculating means for calculating an operating trajectory by simulating an occupant's boarding / alighting operation with respect to a virtual vehicle having the above-mentioned human body model; and A sense of burden calculation means for calculating the magnitude of the sense of burden for each operation phase at the time of getting on and off of the occupant based on the motion trajectory calculated by the above-mentioned boarding / trait motion trajectory calculating means, and the burden feeling calculating means All the calculated feelings of burden for each operation phase satisfy the target condition that is not more than the set threshold value set for each operation phase. Design and design specification data optimization means for determining the specification data, and output means for outputting the design specifications data determined by the design specification data optimization means, burden when the occupant getting on and off operation Is composed of a sense of physical burden and a sense of mental burden.The degree of influence that changes in the values of each design specification item around the vehicle door part have on the sense of mental burden during passengers' getting on and off. Mental burden calculation data storage means for storing mental burden calculation data quantified for each motion phase is further provided, wherein the burden feeling calculation means includes the motion trajectory calculated by the getting on / off motion trajectory calculation means and the design. Physical burden feeling for calculating the physical burden feeling for each motion phase during the occupant's getting-on / off operation with respect to the virtual vehicle based on provisional design feature data stored by the specification data storage means The occupant for the virtual vehicle based on the output means, the mental burden calculation data stored in the mental burden calculation data storage means, and the temporary design specification data stored in the design specification data storage means A mental burden calculation means for calculating and calculating the mental burden for each movement phase during a boarding / exiting movement, and the physical body for each movement phase calculated by the physical burden calculation means The sense of burden for each operation phase when the occupant gets on and off the virtual vehicle based on the size of the sense of burden and the size of the mental burden for each operation phase calculated by the mental burden calculation means It is assumed that the size of the signal is calculated by quantification.
この構成によれば、上記負担感算出手段は、上記仮想車両に対する、上記乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の肉体的負担感の大きさを数値化して算出する肉体的負担感算出手段と、精神的負担感の大きさを数値化して算出する精神的負担感算出手段とを有しており、本発明の車両用設計支援システムにより車両用ドア部周辺の設計諸元データを決定する際には、この負担感算出手段は、肉体的負担感算出手段にて算出した各動作フェーズ毎の肉体的負担感の大きさと該精神的負担感算出手段にて算出した各動作フェーズ毎の精神的負担感の大きさとを基に、上記乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の負担感を数値化して算出するようになっている。 According to this configuration, the sense of burden calculation means is a physical burden calculation means for calculating the magnitude of the sense of physical burden for each operation phase at the time of getting on and off the occupant with respect to the virtual vehicle. And a mental burden calculation means for calculating the magnitude of the mental burden by quantifying and determining design specification data around the vehicle door by the vehicle design support system of the present invention. The sense of burden calculation means includes the magnitude of the physical burden feeling for each motion phase calculated by the physical burden calculation means and the mental feeling for each motion phase calculated by the mental burden feeling calculation means. Based on the magnitude of the feeling of burden, the feeling of burden for each operation phase at the time of the passenger's getting on and off operation is digitized and calculated.
従って、上記負担感算出手段により、乗員の乗降動作時の肉体的負担感と精神的負担感との双方を考慮して負担感の大きさを算出することができて、乗員が実際に受ける負担感の大きさを精度良く推定することが可能となる。この結果、設計諸元データ最適化手段により、肉体的負担感と精神的負担感との双方を考慮に入れた最適設計諸元データの決定が可能となる。 Therefore, the burden feeling calculation means can calculate the magnitude of the burden feeling in consideration of both the physical burden feeling and the mental burden feeling when the passenger gets on and off, and the burden that the passenger actually takes It is possible to accurately estimate the size of the feeling. As a result, the design specification data optimizing means can determine the optimum design specification data taking into consideration both physical and mental burdens.
ここで、上記肉体的負担感算出手段は、上記乗降動作軌跡算出手段により算出された動作軌跡を基に、乗員の乗降動作時の各動作フェーズ毎の肉体的負担感の大きさを算出するようになっており、これにより、乗降動作軌跡算出手段によりシミュレーション(擬似演算)された乗員の乗降動作軌跡を基に、上述の如く例えば該乗員の各関節回りのトルクや各関節に加わる力等を算出することで、該乗員の乗降動作時の肉体的負担感の大きさを精度良く推定することが可能となる。 Here, the physical burden calculation means calculates the magnitude of the physical burden for each operation phase during the passenger's boarding / alighting operation based on the movement locus calculated by the boarding / alighting movement locus calculation means. Thus, based on the occupant's boarding / exiting motion trajectory simulated by the boarding / exiting motion trajectory calculating means, for example, as described above, the torque around each joint of the occupant, the force applied to each joint, etc. By calculating, it becomes possible to accurately estimate the magnitude of the physical burden when the occupant gets on and off.
また、上記精神的負担感算出手段は、精神負担算出用データ記憶手段により記憶された精神負担算出用データと、上記設計諸元データ記憶手段により記憶された設計諸元データとを基に、上記乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の精神的負担感の大きさを算出するようになっており、該精神負担算出用データ記憶手段により記憶された精神負担算出用データは、上記車両用ドア部周辺の各設計諸元の値の変化が乗員の乗降動作時の精神的負担感に与える影響度を上記各動作フェーズ毎に数値化したものとされている。このように、精神的負担感算出手段により、上記各動作フェーズ毎の精神的負担感の大きさを算出する際に、該各動作フェーズ毎に数値化された精神負担算出用データを利用するようにしたことで、各動作フェーズ毎の精神的負担感の大きさを簡単な演算でもって定量的に評価して算出することが可能となる。 Further, the mental burden calculation means is based on the mental burden calculation data stored by the mental burden calculation data storage means and the design specification data stored by the design specification data storage means. The magnitude of the mental burden for each operation phase when the passenger gets in and out of the vehicle is calculated. The mental load calculation data stored in the mental load calculation data storage means is the vehicle door. It is assumed that the degree of influence that the change in the value of each design specification around the section has on the mental burden at the time of getting on and off the passenger is quantified for each operation phase. In this way, when calculating the magnitude of the mental burden for each operation phase by the mental burden calculation means, the mental load calculation data digitized for each operation phase is used. By doing so, it becomes possible to quantitatively evaluate and calculate the magnitude of the mental burden for each operation phase with a simple calculation.
請求項3の発明では、車両の乗員の乗降動作時の負担感をシミュレーションにより評価することで車両用ドア部周辺の設計諸元値を決定する車両用設計支援システムを対象とする。
In the invention of
上記乗員を模擬した人体モデルに関する人体特性データを記憶する人体特性データ記憶手段と、
上記車両用ドア部周辺の仮の設計諸元データを記憶する設計諸元データ記憶手段と、
上記人体特性データ記憶手段により記憶された人体特性データと上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、該仮の設計諸元データに対応する設計諸元値を有する仮想車両に対する乗員の乗降動作を上記人体モデルによりシミュレーションすることでその動作軌跡を算出する乗降動作軌跡算出手段と、上記仮想車両に対する乗員の乗降動作が複数の動作フェーズからなるものとして、該乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の負担感の大きさを、上記乗降動作軌跡算出手段により算出された動作軌跡を基に数値化して算出する負担感算出手段と、上記負担感算出手段により算出された各動作フェーズ毎の負担感の大きさが全て、該各動作フェーズ毎に設定された設定閾値以下となる目標条件を満足させる設計諸元データを決定する設計諸元データ最適化手段と、上記設計諸元データ最適化手段により決定された設計諸元データを出力する出力手段とを備え、上記複数の動作フェーズは、乗員が内足を車内に入れる内足入れフェーズと、シートに着座する着座フェーズと、車外に残っている外足を車内に入れる外足入れフェーズと、該シートに着座した状態から外足を車外に出す外足出しフェーズと、該シートから立ち上がる起立フェーズと、車内に残っている内足を車外に出す内足出しフェーズとの6つの動作フェーズとからなるものとする。
Human body characteristic data storage means for storing human body characteristic data relating to a human body model simulating the occupant;
Design specification data storage means for storing temporary design specification data around the vehicle door;
Based on the human body characteristic data stored by the human body characteristic data storage means and the temporary design specification data stored by the design specification data storage means, the design specification values corresponding to the temporary design specification data A boarding / trailing operation trajectory calculating means for calculating an operating trajectory by simulating an occupant's boarding / alighting operation with respect to a virtual vehicle having the above-mentioned human body model; and A sense of burden calculation means for calculating the magnitude of the sense of burden for each operation phase at the time of getting on and off of the occupant based on the motion trajectory calculated by the above-mentioned boarding / trait motion trajectory calculating means, and the burden feeling calculating means All the calculated feelings of burden for each operation phase satisfy the target condition that is not more than the set threshold value set for each operation phase. The design specification data optimization means for determining the design specification data, and output means for outputting the design specifications data determined by the design specification data optimization means, said plurality of operation phases, the passenger The inner foot putting phase for putting the inner foot into the vehicle, the seating phase for sitting on the seat, the outer foot putting phase for putting the outer feet remaining outside the vehicle into the vehicle, and the outer foot from the seated state are taken out of the vehicle It is assumed that there are six operation phases including an outer footing phase, a standing phase that rises from the seat, and an inner footing phase in which the inner foot remaining in the vehicle is brought out of the vehicle.
このことにより、乗員の負担感が比較的大きい着座フェーズ及び起立フェーズと、比較的負担感が低い内足入れフェーズ及び外足入れフェーズ並びに外足出しフェーズ及び内足出しフェーズとを確実に切分けることができる。従って、設計諸元データ最適化手段により、乗員にとって乗降動作時の負担が大きい着座フェーズ及び起立フェーズにおいても、乗員の負担感が許容度合(設定閾値)以下となる最適設計諸元データを確実に決定することが可能となる。 This ensures separation of the sitting and standing phases, where the occupant feels relatively burdened, and the internal footing phase, the external footing phase, the external footing phase, and the internal footing phase, where the sense of burden is relatively low. be able to. Therefore, the design specification data optimization means ensures optimal design specification data that makes the occupant feel less than the tolerance level (setting threshold) even in the sitting and standing phases, where the occupant is burdened when getting on and off. It becomes possible to decide.
請求項4の発明では、車両の乗員の乗降動作時の負担感をシミュレーションにより評価することで車両用ドア部周辺の設計諸元値を決定する車両用設計支援システムを対象とする。
The invention of
そして、上記乗員を模擬した人体モデルに関する人体特性データを記憶する人体特性データ記憶手段と、上記車両用ドア部周辺の仮の設計諸元データを記憶する設計諸元データ記憶手段と、上記人体特性データ記憶手段により記憶された人体特性データと上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、該仮の設計諸元データに対応する設計諸元値を有する仮想車両に対する乗員の乗降動作を上記人体モデルによりシミュレーションすることでその動作軌跡を算出する乗降動作軌跡算出手段と、上記仮想車両に対する乗員の乗降動作が複数の動作フェーズからなるものとして、該乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の負担感の大きさを、上記乗降動作軌跡算出手段により算出された動作軌跡を基に数値化して算出する負担感算出手段と、上記負担感算出手段により算出された各動作フェーズ毎の負担感の大きさが全て、該各動作フェーズ毎に設定された設定閾値以下となる目標条件を満足させる設計諸元データを決定する設計諸元データ最適化手段と、上記設計諸元データ最適化手段により決定された設計諸元データを出力する出力手段とを備え、上記乗降動作軌跡算出手段は、上記仮想車両のドア開度を設定可能なドア開度設定手段を有していて、該ドア開度設定手段にて設定されたドア開度に応じて、該仮想車両に対する乗員の乗降動作時の動作軌跡を算出可能に構成されているものとする。 And human body characteristic data storage means for storing human body characteristic data related to the human body model simulating the occupant, design specification data storage means for storing temporary design specification data around the vehicle door portion, and the human body characteristics Based on the human body characteristic data stored by the data storage means and the temporary design specification data stored by the design specification data storage means, a virtual having a design specification value corresponding to the temporary design specification data A boarding / trailing operation trajectory calculating means for calculating the movement trajectory by simulating the passenger's boarding / alighting operation with respect to the vehicle by the human body model, and the boarding / alighting operation of the occupant with respect to the virtual vehicle are composed of a plurality of operation phases. Quantify the sense of burden for each motion phase during motion based on the motion trajectory calculated by the above-mentioned getting-on / off motion trajectory calculation means The sense of burden calculation means calculated by the above and the sense of burden for each operation phase calculated by the sense of burden calculation means all satisfy a target condition that is equal to or less than a set threshold value set for each operation phase. Design specification data optimization means for determining design specification data, and output means for outputting the design specification data determined by the design specification data optimization means, and There is door opening setting means capable of setting the door opening of the virtual vehicle, and an operation at the time of the passenger getting on and off the virtual vehicle according to the door opening set by the door opening setting means It is assumed that the trajectory can be calculated.
このことにより、ドア開度設定手段により仮想車両のドア開度を設定することができるとともに、乗降動作軌跡算出手段により、該仮想車両に対する乗員の乗降動作時の動作軌跡を該ドア開度に応じて算出することが可能となり、延いては、負担感算出手段により、該仮想車両に対する乗員の乗降動作時の動作軌跡を該ドア開度に応じて推定することが可能となる。そうして、上記設計諸元データ最適化手段により、車両のドア開度に応じた最適設計諸元データの決定が可能となる。 Thus, the door opening degree of the virtual vehicle can be set by the door opening degree setting means, and the operation locus of the occupant's getting on and off operation with respect to the virtual vehicle can be set according to the door opening degree by the getting on / off movement locus calculating means. As a result, it is possible to estimate the movement trajectory of the occupant's getting-on / off operation with respect to the virtual vehicle according to the door opening degree by the sense of burden calculation means. Thus, the design specification data optimizing means can determine the optimum design specification data corresponding to the door opening of the vehicle.
従って、例えば、比較的周辺スペースが無い場所での利用を想定した車両に対して、ドア部周辺の最適設計諸元データを決定する場合に、予測されるドア開度を上記ドア開度設定手段により設定することで、設計諸元データ最適化手段により、該車両の用途に適した最適設計諸元データの決定が可能となる。 Therefore, for example, when determining optimum design specification data around the door portion for a vehicle that is assumed to be used in a place where there is relatively no surrounding space, the predicted door opening setting means is set as the door opening setting means. Therefore, the optimum design specification data suitable for the use of the vehicle can be determined by the design specification data optimization means.
請求項5の発明では、請求項1、3及び4のいずれかの発明おいて、上記乗員の乗降動作時の負担感は、肉体的負担感と精神的負担感とからなるものとされ、上記車両用ドア部周辺の各設計諸元項目の値の変化が乗員の乗降動作時の精神的負担感に与える影響度を上記各動作フェーズ毎に数値化した精神負担算出用データを記憶する精神負担算出用データ記憶手段を更に備え、上記負担感算出手段は、上記乗降動作軌跡算出手段により算出された動作軌跡と上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、上記仮想車両に対する上記乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の肉体的負担感の大きさを数値化して算出する肉体的負担感算出手段と、上記精神負担算出用データ記憶手段により記憶された精神負担算出用データと上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、上記仮想車両に対する上記乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の精神的負担感を数値化して算出する精神的負担感算出手段とを有していて、該肉体的負担感算出手段により算出された各動作フェーズ毎の肉体的負担感の大きさと該精神的負担感算出手段により算出された各動作フェーズ毎の精神的負担感の大きさとを基に、上記仮想車両に対する乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の負担感の大きさを算出するように構成されているものとした。In the invention of
これにより、請求項2の発明と同様の作用効果を得ることができる。Thus, the same effect as that attained by the 2nd aspect can be attained.
請求項6の発明では、請求項2又は5の発明において、上記乗降動作軌跡算出手段は、乗員の乗降動作時における所定関節回りの関節トルクの時間積分値が最小になるように、上記仮想車両に対する乗員の乗降動作時の動作軌跡を算出するように構成されており、上記肉体的負担感算出手段は、上記乗降動作軌跡算出手段にて算出された動作軌跡を基に乗員の乗降動作中の上記所定関節回りの関節トルクを算出する関節トルク算出手段を有していて、該関節トルク算出手段により算出された関節トルクの各動作フェーズ毎の時間積分値を、該各動作フェーズにおける乗員の乗降動作時の肉体的負担感の大きさとして算出するように構成されているものとする。 According to a sixth aspect of the present invention, in the second or fifth aspect of the present invention, the getting-on / off movement trajectory calculating means is configured so that the time integral value of the joint torque around the predetermined joint during the getting-on / off action of the occupant is minimized. The physical trajectory calculation means is configured to calculate the movement trajectory during the passenger's boarding / exiting operation based on the movement trajectory calculated by the boarding / exiting movement trajectory calculation means. A joint torque calculating means for calculating a joint torque around the predetermined joint, wherein the time integral value for each operation phase of the joint torque calculated by the joint torque calculating means Suppose that it is comprised so that it may calculate as a magnitude | size of the physical burden feeling at the time of operation | movement.
この構成によれば、肉体的負担感算出手段により、乗員の実際の乗降動作時における各動作フェーズ毎の肉体的負担感の大きさを精度良く算出することが可能となる。 According to this configuration, the physical burden calculation means can accurately calculate the magnitude of the physical burden for each operation phase during the actual boarding / alighting operation of the occupant.
すなわち、通常、乗員の車両乗降動作時における肉体的負担感は、乗員の各関節回りに加わる関節トルクに比例するが、本発明によれば、肉体的負担感算出手段は、上記乗降動作軌跡算出手段にて算出された動作軌跡を基に乗員の乗降動作中の所定関節回りの関節トルクを算出する関節トルク算出手段を有しており、本発明の車両用設計支援システムにより車両用ドア部周辺の設計諸元データを決定する際には、この肉体的負担感算出手段は、該関節トルク算出手段にて算出した関節トルクの各動作フェーズ毎の時間積分値を算出して、該各算出値を該各動作フェーズにおける乗員の乗降動作時の肉体的負担感の大きさとするようになっている。従って、乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の肉体的負担感の大きさを、該乗員の所定関節回りの関節トルクの時間積分値を基にして精度良く算出することができる。尚、所定関節とは、乗員の体の全ての関節である必要はなく、例えば、上半身の関節であってもよいし、乗降動作時に特に大きなトルクが作用する関節であってもよい。 That is, normally, the physical burden feeling at the time when the occupant gets in and out of the vehicle is proportional to the joint torque applied around each joint of the occupant. A joint torque calculating means for calculating a joint torque around a predetermined joint during the passenger's getting-on / off operation based on the movement locus calculated by the means, and the vehicle design support system according to the present invention provides a periphery of the vehicle door portion. When determining the design specification data, the physical burden calculation means calculates a time integral value for each operation phase of the joint torque calculated by the joint torque calculation means, and calculates each calculated value. Is set to the magnitude of the physical burden when the occupant gets in and out of each operation phase. Therefore, it is possible to accurately calculate the magnitude of the physical burden for each operation phase during the passenger's getting-on / off operation based on the time integral value of the joint torque around the predetermined joint of the passenger. The predetermined joint need not be all the joints of the occupant's body, and may be, for example, a joint on the upper body or a joint on which a particularly large torque acts during the getting-on / off operation.
また、通常、車両の乗員は、乗降動作時において肉体的負担感の大きさが最小となる動作軌跡を辿って乗降動作を行うが、本発明によれば、乗降動作軌跡算出手段は、乗員の乗降動作時における上半身の所定関節回りの関節トルクの時間積分値が最小になるように、乗降動作軌跡を算出するように構成されており、このため、乗員の乗降動作時の動作軌跡をシミュレーションにより精度良く算出することが可能となる。 In general, a vehicle occupant performs a boarding / alighting operation by following a motion trajectory that minimizes the magnitude of physical burden during a boarding / alighting operation. It is configured to calculate the getting-on / off movement trajectory so that the time integral value of the joint torque around the predetermined joint of the upper body during the getting-on / off action is minimized. It is possible to calculate with high accuracy.
請求項7の発明では、請求項2、5及び6のいずれかの発明において、上記精神的負担感算出手段は、上記乗降動作軌跡算出手段により算出された動作軌跡を基に、各動作フェーズにおいて、乗員の視線の先にある車両用ドア部周辺の車両構成要素を推定するとともに上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データのうち該推定した車両構成要素に関連するデータを抽出して、該抽出したデータと上記精神負担算出用データとを基に、上記仮想車両に対する乗員の乗降動作時の各動作フェーズ毎の精神的負担感の大きさを数値化して算出するように構成されているものとする。 According to a seventh aspect of the present invention, in the invention according to any one of the second, fifth, and sixth aspects, the mental burden calculation means is based on the movement locus calculated by the getting-on / off movement locus calculation means in each movement phase. , Data related to the estimated vehicle component of the provisional design specification data stored in the design specification data storage means while estimating the vehicle component around the vehicle door portion ahead of the passenger's line of sight And, based on the extracted data and the mental burden calculation data, the magnitude of the mental burden for each operation phase at the time of occupant getting on and off the virtual vehicle is calculated and calculated. It is assumed that
この構成により、精神的負担感算出手段により乗員の乗降動作時の精神的負担感を精度良く算出することが可能となる。 With this configuration, it is possible to accurately calculate the mental burden feeling when the occupant gets in and out of the vehicle by the mental burden calculation means.
すなわち、乗員の乗降動作時における精神的負担感は、乗員の眼から脳に伝達される視認情報つまり乗員が乗降動作中に視認する物の影響を強く受けるが、本発明によれば、精神的負担感算出手段は、上記乗降動作軌跡算出手段により算出された動作軌跡を基に、各動作フェーズにおいて、乗員の視線の先にある車両構成要素を推定するとともに、設計諸元データのうち該推定した車両構成要素に関連するデータを抽出して、つまり精神的負担感に影響する視認情報に関連するデータを抽出して、該抽出したデータと精神負担算出用データとを基に乗員の乗降動作時の各動作フェーズ毎の精神的負担感の大きさを算出するようになっている。これにより、乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の精神的負担感の大きさを精度良く確実に算出することが可能となる。 That is, the mental burden at the time of getting on and off of the occupant is strongly influenced by the visual information transmitted from the occupant's eyes to the brain, that is, the object visually recognized by the occupant during the getting on and off operation. The sense of burden calculation means estimates the vehicle component ahead of the occupant's line of sight in each motion phase based on the motion trajectory calculated by the above-mentioned boarding / alighting motion trajectory calculation means, and the estimation of the design specification data. The data related to the vehicle components extracted is extracted, that is, the data related to the visual information that affects the mental burden is extracted, and the passengers get on and off the vehicle based on the extracted data and the mental burden calculation data. The magnitude of the mental burden for each operation phase at the time is calculated. As a result, it is possible to accurately and reliably calculate the magnitude of the mental burden for each operation phase during the passenger's boarding / alighting operation.
請求項8の発明では、請求項2、5及び6のいずれかの発明において、上記精神的負担感算出手段は、上記乗降動作軌跡算出手段により算出された乗員の動作軌跡を基に、上記各動作フェーズにおいて、該乗員が乗降動作時に接触する可能性のある車両用ドア部周辺の車両構成要素を推定するとともに上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データのうち該推定した車両構成要素に関連するデータを抽出して、該抽出したデータと上記精神負担算出用データとを基に、上記仮想車両に対する乗員の乗降動作時の各動作フェーズ毎の精神的負担感の大きさを数値化して算出するように構成されているものとする。 According to an eighth aspect of the present invention, in the invention according to any one of the second, fifth, and sixth aspects, the mental burden calculation means is based on the movement trajectory of the occupant calculated by the getting on / off movement trajectory calculation means. In the operation phase, the vehicle components around the vehicle door portion that the occupant may come into contact with when getting on and off the vehicle are estimated, and the estimated design data stored in the design specification data storage means is estimated. The data related to the vehicle component extracted is extracted, and based on the extracted data and the mental burden calculation data, the mental burden feeling for each operation phase at the time of the passenger getting on and off the virtual vehicle is increased. Suppose that it is comprised so that it may calculate numerically.
この構成により、精神的負担感算出手段により乗員の精神的負担感の大きさを精度良く算出することが可能となる。 With this configuration, it is possible to accurately calculate the magnitude of the mental burden of the occupant by the mental burden calculation means.
すなわち、乗員の乗降動作時における精神的負担感は、乗降動作時に乗員の体に物が接触することによる触感の影響を強く受けるが、本発明によれば、各動作フェーズにおいて、該乗員が乗降動作時に接触する可能性のある車両構成要素を推定するとともに上記仮の設計諸元データのうち該推定した車両構成要素に関連するデータを抽出して、つまり乗員の触感に関連するデータを抽出して、該抽出したデータと上記精神負担算出用データとを基に、上記乗員の乗降動作時の各動作フェーズ毎の精神的負担感を推定するようになっている。これにより、乗員の乗降動作時における精神的負担感の大きさを精度良く確実に算出することが可能となる。 That is, the feeling of mental burden during an occupant's boarding / exiting operation is strongly influenced by the tactile sensation caused by an object coming into contact with the occupant's body during the boarding / exiting operation. Estimate the vehicle components that may be touched during operation and extract data related to the estimated vehicle components from the temporary design data, that is, extract data related to the occupant's tactile sensation. Thus, based on the extracted data and the mental burden calculation data, a feeling of mental burden for each operation phase at the time of the passenger's getting on and off operation is estimated. As a result, it is possible to accurately and reliably calculate the magnitude of the mental burden when the passenger gets in and out of the vehicle.
請求項9の発明では、請求項2及び5〜8のいずれかの発明において、上記精神負担算出用データは、複数の被験者を予め用意した複数の車両に乗降させて、該各被験者に対して、乗員の乗降動作時の精神的負担感に影響する複数の乗降性評価項目に基づいたアンケート調査を実施してその結果を解析することで作成されるデータであるものとする。
In the invention of
このように、上記精神負担算出用データを複数の被験者によるアンケート調査を基に作成するようにしたことで、上記車両用ドア部周辺の各設計諸元の値の変化が乗員の乗降動作時の精神的負担感に与える影響度を各動作フェーズ毎に正確に数値化した該精神負担算出用データを作成することができる。 In this way, by creating the mental burden calculation data based on a questionnaire survey by a plurality of subjects, the change in the values of each design parameter around the vehicle door portion can It is possible to create the mental burden calculation data in which the degree of influence on the mental burden is accurately quantified for each operation phase.
また、上記アンケート調査は、精神的負担感に影響する複数の乗降性評価項目に基づいて行われるが、この複数の乗降性評価項目を、例えばデータマイニングの1つであるISM法により抽出した評価項目とすることで、上記影響度をより一層正確に数値化した精神負担算出用データを作成することが可能となる。 In addition, the questionnaire survey is performed based on a plurality of boarding / exiting evaluation items that affect the mental burden. For example, an evaluation obtained by extracting the plurality of boarding / exiting evaluation items by an ISM method that is one of data mining, for example. By setting it as an item, it is possible to create mental burden calculation data in which the degree of influence is quantified more accurately.
請求項10の発明では、請求項2及び5〜8のいずれかの発明において、上記精神負担算出用データは、複数の被験者を予め用意した複数の車両に乗降させて、該各被験者の乗降動作時の発話内容を、乗員の乗降動作時の精神的負担感に影響する複数の乗降性評価項目を基に解析することで作成されるデータであるものとする。 According to a tenth aspect of the present invention, in the invention according to any one of the second and fifth to eighth aspects, the mental burden calculation data is obtained by getting a plurality of subjects on and off a plurality of vehicles prepared in advance, It is assumed that it is data created by analyzing the utterance content at the time based on a plurality of boarding / exiting evaluation items that affect the feeling of mental burden during the boarding / exiting operation of the occupant.
このように、上記精神負担算出用データを、各被験者の発話内容を解析することで作成するようにしたことで、上記車両用ドア部周辺の各設計諸元の値の変化が乗員の乗降動作時の精神的負担感に与える影響度を各動作フェーズ毎に正確に数値化した該精神負担算出用データを作成することができる。 In this way, the mental burden calculation data is created by analyzing the utterance contents of each subject, so that the change in the values of each design specification around the vehicle door part is the passenger's getting on and off operation It is possible to create the mental burden calculation data in which the degree of influence on the mental burden of time is accurately quantified for each operation phase.
また、上記複数の乗降性評価項目を基に発話内容の解析を行うようになっているが、この乗降性評価項目を例えばISM法により抽出した評価項目とすることで、上記影響度をより一層正確に数値化した精神負担算出用データを作成することが可能となる。 Moreover, the content of the utterance is analyzed based on the plurality of boarding / exiting evaluation items. By making this boarding / exiting evaluation item an evaluation item extracted by, for example, the ISM method, the influence degree is further increased. It is possible to create mental burden calculation data that is accurately quantified.
請求項11の発明では、請求項9又は10の発明において、上記複数の乗降性評価項目は、ISM法により抽出された、身体調和性、身体的開放感、安定性、空間的ゆとり、意向実現性、動作適合性、好触感、及び安心感の8つの項目からなるものとする。
In the invention of
このことにより、請求項9及び10の発明と同様の作用効果をより一層確実に得ることが可能となる。 Thus, the same effect as that of the ninth and tenth aspects of the invention can be obtained more reliably.
以上説明したように、本発明の車両用設計支援システムによると、乗員の乗降動作時の負担感の大きさが各動作フェーズにおいて許容度合(設定閾値)を超えない車両用ドア部周辺の設計諸元データを確実に決定することができ、延いては、乗員の乗降動作時における負担感を確実に低減可能な車両用ドア部周辺の設計諸元値を得ることが可能となる。 As described above, according to the vehicle design support system of the present invention, the design features around the vehicle door portion in which the magnitude of the burden when the passenger gets on and off the vehicle does not exceed the allowable level (setting threshold) in each operation phase. Original data can be determined with certainty, and as a result, it is possible to obtain design specification values around the vehicle door portion that can reliably reduce the sense of burden when the passenger gets in and out of the vehicle.
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
(実施形態1)
図1は、本発明の実施形態1に係る車両用設計支援システム100の概略構成を示し、この車両用設計支援システム100は、図示しないコンピュータにより具現化されて乗員の乗降動作をシミュレーション(模擬演算)することで、乗員の乗降動作時の負担感を後述の各動作フェーズa1乃至a6毎に評価して車両用ドア部20周辺の設計諸元値(各設計諸元項目Dnの各値Hn)を決定するシステムである。ここで、乗員の乗降動作時の負担感とは、肉体的負担感と精神的負担感とからなるものであって、以下の説明では、この負担感のことを、肉体的負担感及び精神的負担感と区別して総負担感と呼ぶものとする。尚、予め行った実験等により、乗員が車両乗降時に肉体的負担を感じるのは、車両のルーフをよけるために頚や腰を曲げる動作を行う場合や、その曲げた姿勢を維持せねばならない場合であり、乗降時の負担感の大小は、主にこの頚や腰の動作を行うための上半身の筋活動に起因するものであることが分かっており、このため、本実施形態では、上記乗降時の肉体的負担感として上半身にかかる肉体的負担感を評価するものとする。
(Embodiment 1)
FIG. 1 shows a schematic configuration of a vehicle
上記車両乗員の乗降動作とは、図9の上方に示すように車両外部から車両内部に入ってシート22(図3参照)に着座する乗車動作と、上記着座状態から再び車両外部に出る降車動作とを言い、この乗降動作は、その動作の種類に応じて6つの動作フェーズa1乃至a6(段階)に分類することができる。すなわち、上記乗降動作は、内足を車内に入れる内足入れフェーズa1と、シート22に着座する着座フェーズa2と、車外に残っている外足を車内に入れる外足入れフェーズa3とに分類することができ、上記降車動作は、シート22に着座した状態から外足を車外に出す外足出しフェーズa4と、シート22から立ち上がる起立フェーズa5と、車内に残っている内足を車外に出す内足出しフェーズa6とに分類することができる。そして、車両用設計支援システム100は、この6つの動作フェーズa1乃至a6毎に乗員の総負担感を評価するようになっている。
As shown in the upper part of FIG. 9, the vehicle occupant's getting-on / off operation includes a boarding operation for entering the vehicle from the outside of the vehicle and seating on the seat 22 (see FIG. 3), and a getting-off operation for returning to the outside from the sitting state This getting-on / off operation can be classified into six operation phases a1 to a6 (stages) according to the type of the operation. That is, the above-mentioned getting-on / off operation is classified into an inner foot putting phase a1 for putting the inner foot into the vehicle, a seating phase a2 for sitting on the
図1に示すように、上記車両用設計支援システム100は、例えばコンピュータのハードディスクやRAM等からなる、設計諸元データ記憶部2、人体特性データ記憶部3、及び精神負担算出用データ記憶部4と、ハードディスク内に記憶されたシミュレーションプログラムの一部を構成するとともにCPU(図示省略)との協働により各種の演算を行う、動作軌跡算出部5、関節トルク算出部6、肉体的負担感推定部7、精神的負担感推定部8、及び総負担感推定部25と、設計諸元データ最適化部9と、設計諸元データ最適化部9から出力される設計諸元データQを表示するための結果表示部10と、CPUとの協働によりシステム全体を制御する主制御部11とを備えている。
As shown in FIG. 1, the vehicle
上記設計諸元データ記憶部2は、乗員の乗降動作をシミュレーションする際に対象となる車両(仮想車両)の初期設計諸元データQとシミュレーション途中の仮の設計諸元データQと設計諸元データQの各値に対して優先順位(後述する変更優先順位)を設定する優先順位データとからなる設計諸元設定用データを記憶しておくためのものである。ここで、設計諸元設定用データQのうち、設計諸元データQは、各設計諸元項目Dnの値Hnを順に並べてなるデータで、設計諸元データQ=(H1,H2…,H8)と表され、優先順位データは、これらの各値Hnに対してそれぞれ設定される優先順位のデータであり、上記設計諸元設定用データはこれらのデータからなる二次元のマトリクスデータで表される。そして、仮の設計諸元データQとは、設計諸元データ最適化部9による後述の設計諸元最適化制御処理の実行により所定の目標条件を満足させる設計諸元データQが見つかるまで、シミュレーション用に使用される設計諸元データQであって、該制御処理の実行に伴って順次更新されて新たなデータに書き換えられる。尚、この仮の設計諸元データQの各データ値Hnの初期値は、最適化を図る前のドア部20周辺の設計諸元値である。
The design specification
上記設計諸元項目Dnとは、ドア部20周辺の設計諸元であり、具体的には、図2及び図3に示すフロア高さD1、シート高さD2、シート位置D3、ルーフレール高さD4、フロントピラー位置D5、フロントピラー傾斜角D6、センターピラー位置D7、センターピラー傾斜角D8である(設計諸元項目Dnのnとは設計諸元の種類を表す変数であり、nを指定することで特定の設計諸元を指定することができるようになっている)。ここで、フロア高さD1、シート高さD2、ルーフレール高さD4とはそれぞれのパーツの地面からの高さである。また、上記シート位置D3とは、シート22の車幅方向の位置でありドア21からシート22までの車幅方向の距離である。また、フロントピラー位置D5及びセンターピラー位置D7とは、それぞれのパーツの車両前後方向の位置であり例えば車両前端部から各パーツまでの車両前後方向の距離である。また、フロントピラー傾斜角D6及びセンターピラー傾斜角D8は、それぞれのパーツの側面視における傾斜角である。これら設計諸元項目Dnはいずれも車両の乗降性に大きく寄与するものである。例えば、ルーフレール高さD1が低くなれば、車両の乗降時に乗員は頚をより大きく曲げねばならないので、肉体的負担感が増し乗降性が低下することになる。
The design specification item Dn is a design specification around the
上記人体特性データ記憶部3には、シミュレーション用の乗員の人体モデルJM(図4参照)に関する人体特性データが記憶されている。
The human body characteristic
この人体モデルJMは、図4に示すように、頭部M1、胸部M2、腰部M3の3剛体をそれぞれ頚関節J1及び腰関節J2を介して連結してなる乗員の上半身の剛体リンクモデル(多関節モデル)とされている。ここで、モデル化される乗員は、シミュレーションで評価したい体格の成人男性とされる。上記人体特性データは、上記人体モデルJMの座高、頭部M1の重量m1、胸部M2の重量m2、頭部M1の慣性モーメントI1、胸部M2の慣性モーメントI2等といった乗員の体格に関するデータである。 As shown in FIG. 4, this human body model JM is a rigid link model (multi-joint) of the occupant's upper body formed by connecting three rigid bodies of a head M1, a chest M2, and a waist M3 via a neck joint J1 and a waist joint J2, respectively. Model). Here, the modeled occupant is an adult male whose physique is to be evaluated by simulation. The human body characteristics data, the sitting height of the human body model JM, weight m 1 of the head M1, the weight m 2 of breast M2, the moment of inertia I 1 of the head M1, regarding the physical structure of the occupant such as moment of inertia I 2 like the chest M2 It is data.
また、人体特性データ記憶部3には、上記人体特性データの他に、上記慣性モーメントI1,I2として、図8に示すような車体前後方向をx軸、鉛直方向をz軸、このx軸及びz軸に垂直な方向(紙面に垂直な方向)をy軸とした直交座標系における、各x、y、z軸周りの慣性モーメントの値がそれぞれ記憶されている。
In addition to the human body characteristic data, the human body characteristic
上記乗降動作軌跡算出部5は、上記設計諸元データ記憶部2から出力された設計諸元データQ(各設計諸元項目Dnの値Hn)及び人体特性データ記憶部3から出力された各人体特性データに基づいて、乗員の車両乗降時の動作軌跡を算出して出力するものである。
The entry / exit movement
ここで、乗降動作軌跡算出部5は、乗員の乗降動作中における所定関節回り(本実施形態においては頚関節及び腰関節回り)の合計関節トルクT(後述する頚関節トルクT1及び腰関節トルクT2の和)の時間積分値を最小化するべく、遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)を用いて該乗降動作中の動作軌跡を算出するようになっている。尚、本実施形態においては、所定関節を、頚関節及び腰関節の2関節としているが、必ずしもこれに限ったものではなく、例えば頚関節のみ(1関節のみ)であってもよいし、3つ以上の関節であってもよい。
Here, the entry / exit movement
より具体的には、上記乗降動作軌跡算出部5は、式(1)に示すように、予め各関節角θiを時間の4次関数として与えておき、式(2)に示す評価関数Vにより得られる関節トルクの時間積分値の合計値を評価値として、該評価値を最小化するパラメータai乃至eiの組合せデータを遺伝的アルゴリズムにより探索することで動作軌道を算出する。尚、関節トルクの算出は、後述する関節トルク算出部6にて実行される。
More specifically, the getting-on / off movement
遺伝的アルゴリズムは、進化論的な考え方に基づいてデータ(本実施形態においてはパラメータai乃至eiの組合せデータ)を操作することで最適解(最適データ)を探索する手法であり、上記乗降動作軌跡算出部5における遺伝的アルゴリズムに基づくデータ操作の流れを図5を基に説明する。
The genetic algorithm is a technique for searching for an optimal solution (optimal data) by manipulating data (in this embodiment, combination data of parameters ai to ei) based on an evolutionary concept. The flow of data operation based on the genetic algorithm in the
すなわち、最初のステップSG1では、複数のデータの集合体である初期世代集団を生成する。 That is, in the first step SG1, an initial generation group that is an aggregate of a plurality of data is generated.
ステップSG2では、生成された集団の各固体(各データ)の適合度を計算する。ここで、適合度とは、例えば上記評価値の逆数により算出されるものであって、その値が大きい固体ほど次の世代に受け継がれ易くなる。尚、本実施形態では、適合度が高い場合であっても、各データに対応して式(1)から決まる動作軌跡が、所定の拘束条件を満足していない場合には、適合度を極端に低い値に設定するようにしている。ここで、所定の拘束条件とは、乗員と車両(仮想車両)が干渉しないように設計諸元データQを基に設定される条件である。 In step SG2, the fitness of each solid (each data) of the generated population is calculated. Here, the fitness is calculated by, for example, the reciprocal of the evaluation value, and a solid having a larger value is more easily passed on to the next generation. In the present embodiment, even when the fitness is high, the fitness is extremely reduced if the motion trajectory determined from Equation (1) corresponding to each data does not satisfy the predetermined constraint condition. Is set to a low value. Here, the predetermined restraint condition is a condition set based on the design specification data Q so that the occupant and the vehicle (virtual vehicle) do not interfere with each other.
ステップSG3では、適合度を基にその世代全体の評価を行い、ステップSG4では、この評価を基に所定の終了条件を満たしているか否かを判定する。この判定がYESの場合にはデータ操作を終了する一方、NOの場合にはステップSG5に進む。具体的には、この判定は、例えば全固体の適合度の平均値が所定値以上にあるという条件(終了条件)を満たしているか否かにより行われる。 In step SG3, the entire generation is evaluated based on the fitness, and in step SG4, it is determined whether a predetermined end condition is satisfied based on this evaluation. If this determination is YES, the data operation is terminated, whereas if NO, the process proceeds to step SG5. Specifically, this determination is made, for example, based on whether or not a condition (end condition) that the average value of the fitness of all solids is equal to or greater than a predetermined value is satisfied.
ステップSG5では、所謂「ルーレット選択方式」により適合度に比例した割合で個体を選択する。尚、固体の選択方式としては、例えば、集団の中から個体をある個対数(トーナメントサイズ)だけランダムに選定し、その中で適合度の最も高いものを選択する「トーナメント選択方式」や、適合度の高い個体のいくつかを、そのまま次の世代に残す「エリート戦略」を採用する等してもよい。 In step SG5, individuals are selected at a rate proportional to the degree of fitness by the so-called “roulette selection method”. In addition, as a solid selection method, for example, an individual logarithm (tournament size) is randomly selected from a group, and a tournament selection method that selects the highest fitness among them is selected. For example, an “elite strategy” may be employed in which some of the individuals with high degrees are left in the next generation.
ステップSG6では、各固体をさらに進化させるべくGAオペレーションを実行してステップSG2に戻る。 In step SG6, a GA operation is executed to further evolve each solid, and the process returns to step SG2.
上記GAオペレーションは、図6に示すように、上記パラメータai乃至eiからなる数列データを2進数に変換することで得られる数列データ(固体)に対して実行される。 As shown in FIG. 6, the GA operation is executed on the sequence data (solid) obtained by converting the sequence data consisting of the parameters ai to ei into binary numbers.
GAオペレーションの態様としては、ある世代Gの個体(データ)をそのままコピーするクローン(図6(A))と、ある世代Gの個体を、当該世代Gには存在しないパターンに変化させる突然変異(図6(B))と、ある世代Gにおける複数の個体の一部を入れ換える交叉(図6(C))とがあり、突然変異は、その変更の程度によって大変異と小変異とに分類される。本実施形態においては、クローン:大変異:小変異:交叉=3:35:10:52に設定することにより、シミュレーション結果と人体測定による測定結果とが極めて近似する結果を得られたため、乗降動作軌跡算出部5は、GAオペレーションの実行に際して上記の比率を採用するようになっている。
As an aspect of the GA operation, a clone (FIG. 6A) that copies an individual (data) of a certain generation G as it is, and a mutation that changes an individual of a certain generation G into a pattern that does not exist in the generation G ( 6 (B)) and crossover (FIG. 6 (C)) in which a part of a plurality of individuals in a certain generation G is exchanged, and mutations are classified into major mutations and minor mutations depending on the degree of the change. The In the present embodiment, the setting of clone: large mutation: small mutation: crossover = 3: 35: 10: 52 has resulted in a result that the simulation result and the measurement result by human body measurement are very close to each other. The
こうして、この乗降動作軌跡算出部5にて算出された動作軌跡の例を図9に示す。この図は、乗降動作時における乗員の頭部M1の鉛直方向(上記z軸方向)の動作軌跡(図中の実線で示す軌跡)及び胸部M2の鉛直方向の動作軌跡(図中の破線で示す軌跡)、つまり頭部M1の重心位置及び胸部M2の重心位置の時間変化を示している。尚、この図において、横軸は時間を表し、縦軸は各重心位置を表している。
FIG. 9 shows an example of the motion trajectory calculated by the getting on / off motion
上記関節トルク算出部6は、上記乗降動作軌跡算出部5から出力される動作軌跡及び上記人体特性データ記憶部3に記憶された人体特性データに基づいて、乗降動作時の各関節(頚関節及び腰関節)にかかる関節トルクを算出するものである。この関節トルク算出部6では、車両乗降時の肉体的負担感との相関が比較的高い頚関節J1にかかる頚関節トルクT1と腰関節J2にかかる腰関節トルクT2とを演算している。
The joint
本車両用設計支援システム100では、上述のように、上半身を、頭部M1、胸部M2、腰部M3の3剛体がそれぞれ頚関節J1及び腰関節J2で連結された剛体リンクモデルとして表している。従って、この頚関節J1及び腰関節J2にかかる上記関節トルクT1,T2は、各剛体の並進加速度αから求められる関節間力とその重心回りの回転運動方程式から算出することができる。
In the vehicle
頚関節J1にかかる頚関節トルクT1の算出方法を図7を用いて説明する。ここでは、x、y、z軸の直交座標系におけるy軸周りの頚関節トルクT1yの算出方法について説明する。 The method of calculating the neck joint torque T 1 according to the cervical joints J1 will be described with reference to FIG. Here, a method of calculating the neck joint torque T1y around the y axis in the orthogonal coordinate system of the x, y, and z axes will be described.
まず、上記乗降動作軌跡算出部5から出力される頭部M1のx軸及びz軸方向の動作軌跡に基づき、頭部M1のx軸方向の並進加速度α1xとz軸方向の並進加速度α1zとを算出する。そして、人体特性データ記憶部3から出力される頭部重量m1及び重力加速度gを用いて、頚関節J1にかかるx軸及びz軸方向の関節間力f1x及びf1zを以下の式(3)及び式(4)のように算出する。
First, based on the operating locus of the x-axis and z-axis direction of the head M1 outputted from the elevating operation
f1x=m1α1x ・・・(3)
f1z=m1α1z−m1g ・・・(4)
f 1x = m 1 α 1x (3)
f 1z = m 1 α 1z −m 1 g (4)
次に、上記乗降動作軌跡算出部5から出力される頭部M1及び頚関節J1のx軸及びz軸方向の動作軌跡に基づき、図4に示すような頭部M1と頚関節J1との距離であるモーメントアーム長さr1のうちのx軸,z軸方向のモーメントアーム長さr1x,r1z(図7参照)と、頭部M1のy軸周りの角加速度θ"1yとを算出する。そして、上記式(3),(4)より算出された頚関節J1にかかるx軸及びz軸方向の関節間力f1x及びf1zと人体特性データから出力される頭部M1のy軸周りの慣性モーメントI1yとを用いて、頚関節J1のy軸周りの頚関節トルクT1yを以下の式(5)のように算出する。
Next, the distance between the head M1 and the neck joint J1 as shown in FIG. 4 on the basis of the motion trajectories in the x-axis and z-axis directions of the head M1 and the neck joint J1 output from the getting on / off
T1y=−f1zr1x+f1xr1z+I1yθ"1y ・・・(5) T 1y = −f 1z r 1x + f 1x r 1z + I 1y θ ” 1y (5)
同様にして、頚関節J1のx軸周りの頚関節トルクT1xを、乗降動作軌跡算出部5から出力される頭部M1のy軸及びz軸方向の動作軌跡等を用いて算出する。さらに、頚関節J1のz軸周りの頚関節トルクT1zを、乗降動作軌跡算出部5から出力される頭部M1のx軸及びy軸方向の動作軌跡等を用いて算出する。そして、これら各軸成分の頚関節トルクT1x,T1y,T1zを以下の式(6)ように合成することで、頚関節トルクT1を算出する。
Similarly, the neck joint torque T 1x around the x-axis of the neck joint J1 is calculated using the y-axis and z-axis direction motion trajectories of the head M1 output from the getting on / off motion
次に、腰関節トルクT2の算出方法について図8を用いて説明する。ここでは、上記と同様にy軸周りの腰関節トルクT2yの算出方法について説明する。 Will now be described with reference to FIG. 8 method for calculating the hip joint torque T 2. Here, the calculation method of the hip joint torque T2y around the y-axis will be described in the same manner as described above.
まず、上記乗降動作軌跡算出部5から出力される胸部M2のx軸及びz軸方向の動作軌跡に基づき、胸部M2のx軸方向の並進加速度α2xとz軸方向の並進加速度α2zとを算出する。そして、人体特性データから出力される胸部重量m2と重力加速度gと上記頚関節J1にかかる関節間力f1x及びf1zとを用いて、腰関節J2にかかるx軸及びz軸方向の関節間力f2x及びf2zを以下の式(7)及び式(8)のように算出する。
First, based on the operating locus of the x-axis and z-axis direction of the chest M2 output from the landing operating
f2x=m2α2x−f1x ・・・(7)
f2z=−f1z−m2g+m2α2z ・・・(8)
f 2x = m 2 α 2x −f 1x (7)
f 2z = −f 1z −m 2 g + m 2 α 2z (8)
次に、上記乗降動作軌跡算出部5から出力される頚関節J1及び腰関節J2のx軸及びz軸方向の動作軌跡に基づき、頚関節J1と腰関節J2との距離であるモーメントアーム長さr2のうちのx軸,z軸方向の距離であるモーメントアーム長さr2x,r2zと、胸部M2のy軸周りの角加速度θ"2yとを算出する。そして、上記頚関節J1にかかる関節間力f1x及びf1zと、上記腰関節J2にかかる関節間力f2x及びf2zと、人体特性データから出力される胸部M2のy軸周りの慣性モーメントI2yとを用いて、腰関節J2のy軸周りの腰関節トルクT2yを以下の式(9)のように算出する。
Next, based on the motion trajectories in the x-axis and z-axis directions of the neck joint J1 and the waist joint J2 output from the getting on / off motion
T2y=−f2zr2x/2+f2xf2z/2−f1zr2x/2+f1xr2z/2+I2yθ"2y+T1y・・・(9) T 2y = −f 2z r 2x / 2 + f 2x f 2z / 2-f 1z r 2x / 2 + f 1x r 2z / 2 + I 2y θ ” 2y + T 1y (9)
同様にして、腰関節J2のx軸周りの腰関節トルクT2xを、乗降動作軌跡算出部5から出力される胸部M2のy軸及びz軸方向の動作軌跡等を用いて算出する。さらに、腰関節J2のz軸周りの腰関節トルクT2zを、乗降動作軌跡算出部5から出力される胸部M2のx軸及びy軸方向の動作軌跡等を用いて算出する。そして、これら各軸成分の腰関節トルクT2x,T2y,T2zを以下の式(10)ように合成することで、腰関節トルクT2を算出する。
Similarly, the hip joint torque T 2x around the x-axis of the hip joint J2 is calculated using the y-axis and z-axis direction motion trajectories of the chest M2 output from the getting on / off motion
このようにして算出された頚関節トルクT1、腰関節トルクT2の演算結果例を図10に示す。この図は、図9に示す乗降動作時の動作軌跡を用いて各トルクT1,T2を演算したものである。図中実線で示したものが腰関節トルクT2であり、破線で示したものが頚関節トルクT1である。ここで、この乗降動作時の頚関節トルクT1の変化は、乗降動作時の乗員の僧帽筋及び胸鎖乳突筋の筋電位の変化の測定結果とよい一致を示すことが確認されている。また、腰関節トルクT2の変化は、乗員の体幹起立筋と腹直筋の筋電位の変化の測定結果とよい一致を示すことが確認されている。すなわち、上記のように乗降動作時の筋活動と上記頚関節トルクT1と腰関節トルクT2との間に高い相関があることが確認されている。従って、本車両用設計支援システム100では、これら関節トルクT1,T2に基づいて乗降動作時の肉体的負担感を上記肉体的負担感推定部7にて算出している。
FIG. 10 shows an example of calculation results of the neck joint torque T 1 and the waist joint torque T 2 calculated as described above. In this figure, the torques T 1 and T 2 are calculated using the operation trajectory during the getting-on / off operation shown in FIG. Those shown by the solid line in the figure is a hip joint torque T 2, as indicated by a broken line is a neck joint torque T 1. Here, it changes the boarding Operation neck joint torque T 1, that shows the measurement results and good agreement of a change in myoelectric potential of trapezius muscle and sternocleidomastoid muscle of the occupant during getting on and off operation has been confirmed . Also, the change in hip joint torque T 2 are, to show the measurement results and good agreement of a change in myoelectric potential of the occupant's torso spinae and Harajika muscle has been confirmed. In other words, it has been confirmed that there is a high correlation between the muscle activity and the neck joint torque T 1 and the hip joint torque T 2 of the time getting on and off operation, as described above. Therefore, in this vehicle
この肉体的負担感推定部7では、上記のように関節トルク算出部6で算出された頚関節トルクT1と腰関節トルクT2とに基づいて、車両乗降時の乗員の各動作フェーズa1乃至a6毎の肉体的負担感を算出するとともに、該各動作フェーズa1乃至a6毎の肉体的負担感を合計した合計肉体的負担感を算出する。具体的には、肉体的負担感推定部7は、頚関節トルクT1及び腰関節トルクT2との和である合計関節トルクT(=T1+T2)を、各動作フェーズa1乃至a6の開始時から終了時までの区間で時間積分することで各動作フェーズa1乃至a6毎の肉体的負担感Wa(a=1,2,・・・6)を算出するとともに、算出した各動作フェーズa1乃至a6毎の肉体的負担感Waを全て足し合わせることで上記合計肉体的負担感Wを算出する。ここで、肉体的負担感W1乃至W6はそれぞれ各動作フェーズa1乃至a6における肉体的負担感を表しており、例えば乗降動作時における動作フェーズa1にて乗員が受ける肉体的負担感W1は以下の式(11)により算出することができ、上記合計肉体的負担感は式(12)により算出することができる。
In the physical
ここで、上記各演算はコンピュータのCPUにより行われる。従って、上記乗降動作軌跡算出部5から出力される動作軌跡は刻み時間△t毎の離散系データとなり、この動作軌跡に基づいて算出される合計関節トルクT等も△t毎の離散系データとなる。よって、この離散データである合計関節トルクTとΔtとの積により算出される離散算出データを、各動作フェーズa1乃至a6の時間区間内で足し合わせることで、式(11)に示す各動作フェーズa1乃至a6毎の肉体的負担感の算出が可能となる。
Here, each said calculation is performed by CPU of a computer. Therefore, the motion trajectory output from the getting on / off motion
肉体的負担感推定部7は、算出(推定)した各動作フェーズ毎a1乃至a6の乗員の肉体的負担感Wa(a=1,2,・・・6)及びこれらの合計である合計肉体的負担感Wに関する情報を総負担感推定部25に出力する。そうして、この肉体的負担感推定部7と上記関節トルク算出部6とで肉体的負担感算出手段を構成している。
The physical burden
上記精神負担算出用データ記憶部4には、精神的負担感推定部8にて乗員の乗降動作時の精神的負担感を推定(算出)する際の基となる精神負担算出用データ30(図13参照)が記憶されている。本実施形態においては、この精神負担算出用データ30は、上記設計諸元項目Dnの値Hnが異なる複数の試乗車(本実施形態においては10台の試乗車)に乗車した複数の被験者(本実施形態においては42名の被験者)による、乗降性に関するアンケート調査に対する回答を基に作成される。
The mental burden calculation
このアンケート調査は、予め各被験者に配布したアンケート用紙31(図12参照)の回答項目のうち該当すると思われる項目をチェックしてもらうことで行う。具体的には、アンケート用紙31には、各回答項目32に対応してチェック欄33が設けられており、被験者が該当する質問のチェック欄にチェックを施すようになっている。図の例では、被験者が「高くてつらい」という項目に対応するチェック欄33にチェックを施したことを示している。
This questionnaire survey is performed by checking items that are considered to be appropriate among the answer items of the questionnaire sheet 31 (see FIG. 12) distributed in advance to each subject. Specifically, the
アンケート用紙31に記載される各回答項目は、上記精神的負担感に影響を与える8つの乗降性評価項目A1乃至A8(図11参照)をISM法により予め抽出して該抽出した項目に関連付けて上記各動作フェーズa1乃至a6毎に作成される。ISM法とは、データマイニングの1つでリンク分析に含まれる範疇のものであり、精神的負担感に影響する多くの影響因子(項目)のうち重要な乗降性評価項目A1乃至A8を的確に抽出するための手法である。具体的には、本実施形態では、この乗降性評価項目A1乃至A8として、「身体調和性」、「身体的開放性」、「安定性」、「空間的ゆとり」、「意向実現性」、「動作適合性」、「好触感」、及び「安定感」を抽出している。尚、図11中の矢印は、各乗降性評価項目A1乃至A8の相関関係を示し、各乗降性評価項目A1乃至A7は最終的には「安心感」(乗降性評価項目A8)に結びついている。
Each answer item described on the
そしてアンケート用紙31には、各回答項目が上記8つの評価項目A1乃至A8(乗降性評価項目)のうちのいずれに関連付くものであるかを示す対応表34が設けられており、該関連付く項目に対応するセルには後述する影響数をカウントするためのチェック「1」が記入されている。
The
尚、この対応表34は、アンケート結果の集計(分析)を行う集計者の便宜のために設けられるものであって、各被験者はアンケートの回答に際してこの対応表34の記載を考慮する必要はなく、アンケート調査はそのことを予め被験者に伝えた上で実施される。 This correspondence table 34 is provided for the convenience of the tabulator who summarizes (analyzes) the questionnaire results, and each subject does not need to consider the description of the correspondence table 34 when answering the questionnaire. The questionnaire survey is conducted after informing the subject in advance.
こうして実施されたアンケート調査結果を集計(分析)することで、例えば図14に示すように、各車両における乗降動作時の精神的負担感に占める各動作フェーズa1乃至a6毎の割合を算出することができる。 By calculating (analyzing) the results of the questionnaire survey conducted in this way, for example, as shown in FIG. 14, the ratio of each operation phase a1 to a6 in the feeling of mental burden at the time of getting on and off in each vehicle is calculated. Can do.
すなわち、仮に車両Xに関して被験者Yによるアンケート調査を実施した場合に、アンケート用紙31(図12参照)の動作フェーズa1(内足入れフェーズ)に関する「高くてつらい」という回答項目(以下、回答項目1と呼ぶ)と、動作フェーズa3(外足入れフェーズ)に関する「ドアつけ根下部にあたる」という回答項目(以下、回答項目2と呼ぶ)にチェックが施されていたとすると、回答項目1は、乗降性評価項目A6に対応するセルにのみチェックが記入されているので精神的負担感に影響する影響数が1とカウントされ、項目2は、3つの乗降性評価項目A4,A5,A7に対応するセルにチェックが記入されているので影響数が3とカウントされて、被験者Yが車両Xの乗降動作時に感じる精神的負担感は該影響数に換算して4(=1+3)とカウントすることができる。そして、この精神的負担感のうち動作フェーズa1が占める割合は該動作フェーズa1にてカウントされた影響数1を影響数の合計値4で除することにより25(=1/4×100)%と算出することができ、同様にして、精神的負担感のうち動作フェーズa3が占める割合は75(=3/4×100)%と算出することができる。
That is, if a questionnaire survey is performed on the vehicle X by the subject Y, the answer item “high and painful” regarding the operation phase a1 (inner foot placement phase) of the questionnaire sheet 31 (see FIG. 12) (hereinafter, answer item 1) If the answer item “below the bottom of the door” (hereinafter referred to as answer item 2) related to the operation phase a3 (external footing phase) is checked, the
そして、本実施形態においては、システム設計者(アンケート集計者)が、このような影響数に基づいた考え方を基にアンケート結果を解析する。具体的には、システム設計者は、各車両における各動作フェーズa1乃至a6毎に又は各乗降性評価項目A1乃至A8毎に影響数をカウントすることで、各車両に対する乗員の乗降動作時の各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感割合や、更にはその各乗降性評価項目A1乃至A8毎の割合を算出する。 And in this embodiment, a system designer (questionnaire total) analyzes a questionnaire result based on the idea based on such an influence number. Specifically, the system designer counts the number of influences for each operation phase a1 to a6 in each vehicle or for each of the entry / exit evaluation items A1 to A8, so that each occupant's entry / exit operation for each vehicle is performed. A mental burden ratio for each of the operation phases a1 to a6 and further a ratio for each of the entry / exit evaluation items A1 to A8 are calculated.
更に、上記システム設計者は、算出した各車両毎における乗降動作時の精神的負担感の各乗降性評価項目A1乃至A8毎の割合データに対して、重回帰分析を行うことで上記精神負担算出用データ30(図13参照)を作成する。具体的には、例えば各車両の各設計諸元項目Dnの値Hnを独立変数として、該各車両における乗降動作時の精神的負担感に占める各乗降性評価項目A1乃至A8毎の割合を従属変数として重回帰分析を行う。そうして、作成された精神負担算出用データ30の各値は、各設計諸元項目Dnの値Hnの変化が乗降性評価項目A1乃至A8に与える影響度を表しており、本実施形態においては、図13に示すように、例えば設計諸元D1の値H1の変化が内足入れフェーズa1において乗降性評価項目A3及びA4に与える影響度はそれぞれ0.7258及び0.7774となっている。このことから、内足入れフェーズa1において設計諸元D1が乗降性評価項目A4に与える影響は乗降性評価項目A3に与える影響に比べて小さいことが分かる。尚、各乗降性評価項目A1乃至A8は、上述したように乗員の乗降動作時の精神的負担感に影響する影響因子であることから、精神負担算出用データ30は、車両用ドア部周辺の各設計諸元項目Dnの値Hnの変化が乗員の乗降動作時の精神的負担感に与える影響度を上記各動作フェーズa1乃至a6毎に数値化したものであるとも言える。
Further, the system designer calculates the mental burden by performing multiple regression analysis on the ratio data for each of the evaluation factors A1 to A8 of the mental load feeling at the time of getting on and off for each calculated vehicle. The business data 30 (see FIG. 13) is created. Specifically, for example, the value Hn of each design specification item Dn of each vehicle is used as an independent variable, and the ratio of each of the evaluation characteristics A1 to A8 in the mental burden at the time of getting on and off in each vehicle is dependent. Perform multiple regression analysis as a variable. Thus, each value of the created mental
そして、作成された精神負担算出用データ30は、システム設計段階において設計者により、図示しないキーボードから入力されて上記精神負担算出用データ記憶部4に記憶される。
The created mental
上記精神的負担感推定部8は、上記精神負担算出用データ30から出力される精神負担算出用データ30と、設計諸元データ記憶部2から出力される設計諸元データQとを基に、該設計諸元データQに対応する設計諸元値Hnを有する車両(仮想車両)における、乗員の乗降動作時における各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感及びそれらを合計した合計精神的負担感を算出する。
The mental burden feeling estimation unit 8 is based on the mental
具体的には、精神的負担感推定部8は、上記精神負担算出用データ30の各データセルの値(影響度)をEajn(a=1,2,…6、n,j=1,2,…8、)として、乗員の乗降動作時における各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感Ma及び合計精神的負担感Mをそれぞれ、次式(13)及び(14)により算出する。ここで、添字aは各動作フェーズa1乃至a6に対応し、添字nは、各設計諸元項目Dnに対応し、添字jは、各乗降性評価項目A1乃至A8に対応している。従って、例えば影響度E113は、動作フェーズa1における設計諸元D1の乗降性評価項目A3への影響度を表していて、図13に示すようにその値は0.7258とされている。
Specifically, the mental burden estimator 8 calculates the value (influence) of each data cell of the mental
精神的負担感推定部8は、算出した各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感Ma及び合計精神的負担感Mを総負担感推定部25に出力する。そうして、この精神的負担感推定部8が精神的負担感算出手段を構成することとなる。
Psychological burden estimation unit 8 outputs the psychological burden M a and total mental burden M of each operation phase a1 to each a6 calculated on the total
上記総負担感推定部25は、肉体的負担感推定部7及び精神的負担感推定部8からそれぞれ出力される、乗員の各動作フェーズa1乃至a6毎の肉体的負担感Wa及び精神的負担感Maを基に、各動作フェーズa1乃至a6毎の総負担感を算出(推定)する。
The total burden
ここで、肉体的負担感推定部7にて算出される肉体的負担感Waと、精神的負担感推定部8にて算出される精神的負担感Maとでは、それぞれの算出過程から明らかなように単位系が異なる。このため、本実施形態においては、精神的負担感推定部8は、総負担感を算出するに際して、各動作フェーズa1乃至a6の肉体的負担感Waを合計負担感Wで除することにより肉体的負担感割合RWaを算出するとともに、各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感Maを合計精神的負担感Mで除することにより精神的負担感割合RMaを算出した上で、上記乗員の乗降動作の開始から終了までの総負担感に占める肉体的負担感と精神的負担感との割合がそれぞれ50%ずつと仮定して、各動作フェーズa1乃至a6毎の総負担感割合RSa(a=1,2,…6)を算出して該総負担感割合RSaをもって該各動作フェーズa1乃至a6毎の総負担感(総負担感の大きさ)とする(図15参照)。
Here, the physical burden feeling W a calculated by the physical burden
具体的には、総負担感推定部25は、次式(15)により、肉体的負担感割合RWaを算出し、次式(16)により精神的負担感割合RMaを算出し、次式(17)により総負担感割合RSaを算出する。
Specifically, the
ここで、RW1乃至RW6、RM1乃至RM6、及びRS1乃至RS6はそれぞれ、各動作フェーズa1乃至a6における肉体的負担感割合、精神的負担感割合、及び総負担感割合を表している。 Here, RW 1 to RW 6, RM 1 to RM 6 , and RS 1 to RS 6 respectively represent the physical burden sensation ratio, the mental burden sensation ratio, and the total burden sensation ratio in each of the operation phases a1 to a6. ing.
RWa=Wa/W・・・(15)
RMa=Ma/M・・・(16)
R=(RMa+RWa)/2・・・(17)
RW a = W a / W (15)
RM a = M a / M (16)
R = (RM a + RW a ) / 2 (17)
総負担感推定部25は、算出した肉体的負担感割合RWaに関する情報を設計諸元データ最適化部9に出力する。そして、この総負担感推定部25と肉体的負担感推定部7と精神的負担感推定部8と関節トルク算出部6とが本発明の負担感算出手段としての負担感推定部26(図1参照)を構成している。
The total sense of
設計諸元データ最適化部9は、総負担感推定部25からの情報を基に、乗員の乗降動作時の各動作フェーズa1乃至a6毎の総負担感割合RSa(負担感)が、該各動作フェーズa1乃至a6のそれぞれに対して予め設定された設定閾割合(設定閾値)以下となっているか否かを判定する。尚、この設定閾割合は、オペレータ(システム使用者)が予めキーボード(図示省略)から入力することで設定可能になっている。
Based on the information from the
そして、設計諸元データ最適化部9は、各動作フェーズa1乃至a6における総負担感割合RSaがそれぞれ設定閾割合以下となる目標条件が満足されていると判定した場合には、そのときの設計諸元データQを最適設計諸元データQとして結果表示部10に出力する一方、各動作フェーズa1乃至a6のうち1つでもその総負担感割合RSaが設定閾割合を上回っている場合(図15では、着座フェーズa2及び外足出しフェーズa4における総負担感割合RSaが設定閾割合を上回っている場合を示している)には、そのときの設計諸元データQを後述の変更優先順位に基づいて変更した上でシミュレーション用の新たな設計諸元データQとして上記設計諸元データ記憶部2に出力して記憶させる。
Then, the design specification
上記主制御部11は、各動作フェーズa1乃至a6毎の総負担感割合RSaが設定閾割合以下となるように設計諸元データQを決定するべく、上記各算出部5,6間のデータの受渡しや、該各算出部5,6における演算処理等のシステム全体を制御する設計諸元最適化制御を実行する。そして、この主制御部11と上記設計諸元データ最適化部9とが設計諸元データ最適化手段を構成することとなる。
The
上記結果表示部10は、図示しないコンピュータのディスプレイからなるものであって、設計諸元データ最適化部9から出力される最適設計諸元データQを該ディスプレイ上に表示してオペレータに示すものである。
The
次に、図16のフローチャートを参照にしながら、上記主制御部11による設計諸元最適化制御処理について説明する。尚、ステップSA7以降の処理は、主制御部11からの指令を受けた設計諸元データ最適化部9により実行されるものである。
Next, the design specification optimization control process by the
最初のステップSA1では、上記各算出部5,6及び設計諸元データ最適化部9に対して人体特性データ記憶部3内の人体特性データを読込むように指令を出す。
In the first step SA1, a command is issued to read the human body characteristic data in the human body characteristic
ステップSA2では、上記各算出部5,6及び設計諸元データ最適化部9に対して設計諸元データ記憶部2内に記憶された仮の設計諸元データQを読込むように指令を出す。
In step SA2, a command is issued to read the temporary design specification data Q stored in the design specification
ステップSA3では、乗降動作軌跡算出部5に対して、上記人体特性データにより置換された乗員の各関節トルクの積分値が最小となる乗降軌跡を算出させるべく演算実行指令を出す。
In step SA3, a calculation execution command is issued to the boarding / alighting motion
ステップSA4では、肉体的負担感推定部7に対して演算実行指令を行うことで、ステップSA2にて読込んだ設計諸元データQに対応する設計諸元値Hnを有する車両(仮想車両)において乗員が乗降動作時に受ける各動作フェーズa1乃至a6毎の肉体的負担感割合RWaを算出させる。
In step SA4, in the vehicle (virtual vehicle) having the design specification value Hn corresponding to the design specification data Q read in step SA2 by issuing a calculation execution command to the physical
ステップSA5では、精神的負担感推定部8に対して演算実行指令を行うことで、車両(仮想車両)において乗員が乗降動作時に受ける各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感割合RMaを算出させる。 In step SA5, a mental execution feeling command RM a for each of the operation phases a1 to a6 received by the occupant during the getting-on / off operation in the vehicle (virtual vehicle) is obtained by issuing a calculation execution command to the mental burden estimator 8. Let it be calculated.
ステップSA6では、総負担感推定部25に対して演算実行指令を行うことで、車両(仮想車両)において乗員が乗降動作時に受ける各動作フェーズa1乃至a6毎の総負担感割合RSaを算出させる。
At step SA6, by performing the operation execution command to the total
ステップSA7では、設計諸元データ最適化部9に対して演算実行指令を行うことで、ステップSA6にて算出した総負担感割合RSaが、該各動作フェーズa1乃至a6毎に設定された設定閾割合以下であるか否かを判定させる。この判定がYESの場合には、ステップSA8に進み、NOの場合にはステップSA9(図17参照)に進む。
In step SA7, by performing the operation execution command to the design specification
ステップSA8では、シミュレーションに使用した上記設計諸元値データQを結果表示部10に出力する。
In step SA8, the design specification value data Q used for the simulation is output to the
ステップSA9(図17参照)では、総負担感割合RSaが設定閾割合を上回る動作フェーズa1乃至a6を抽出する。 In step SA9 (see Fig. 17), the total burden ratio RS a extracts the operating phase a1 to a6 exceeds the set threshold percentage.
ステップSA10では、ステップSA9にて抽出した動作フェーズa1乃至a6に関連する設計諸元項目Dnを抽出する。ここで、各動作フェーズa1乃至a6に関連する設計諸元項目Dnは予め設計段階で設定されてハードディスク内に記憶されている。具体的には、例えば着座フェーズa2に関連する設計諸元項目Dnは、シート22に関するものであってシート高さD2及びシート位置D3とされており、本実施形態においては、各動作フェーズa1乃至a6のそれぞれに対して2以上の設計諸元項目Dnが設定されている。
In step SA10, design specification items Dn related to the operation phases a1 to a6 extracted in step SA9 are extracted. Here, the design specification items Dn related to the operation phases a1 to a6 are set in advance at the design stage and stored in the hard disk. Specifically, for example, the design specification item Dn related to the seating phase a2 relates to the
ステップSA11では、ステップSA10にて抽出した設計諸元項目Dnのうち、その値を変更したとしても車両外観に与える影響が最も少ない設計諸元項目Dnを選択する。ここで、各設計諸元項目Dnが外観に与える影響度の大きさは、予め順位付けされて上記設計諸元設定用データの優先順位データとして記憶されている。以下の説明では、この順位のことを変更優先順位と呼ぶ。 In step SA11, among the design specification items Dn extracted in step SA10, the design specification item Dn having the least influence on the vehicle appearance is selected even if the value is changed. Here, the degree of influence of each design specification item Dn on the appearance is ranked in advance and stored as priority data of the design specification setting data. In the following description, this order is referred to as change priority.
ステップSA12では、ステップSA11にて選択した設計諸元項目Dnの値(設計諸元データQにおける設計諸元項目Dnに対応するデータ値Hn)に所定の刻み値を加算して新たな設計諸元データQを作成するとともに、作成した設計諸元データQを設計諸元データ記憶部2に出力して記憶させる。
In step SA12, a new design specification is obtained by adding a predetermined step value to the value of the design specification item Dn selected in step SA11 (data value Hn corresponding to the design specification item Dn in the design specification data Q). In addition to creating data Q, the created design specification data Q is output to and stored in the design specification
ステップSA13では、刻み値を加算した設計諸元項目Dnの値Hnが、予め設定した許容範囲内にあるか否かを判定し、この判定がYESの場合にはリターンする一方、NOの場合にはステップSA14に進む。 In step SA13, it is determined whether or not the value Hn of the design specification item Dn to which the step value has been added is within a preset allowable range. If this determination is YES, the process returns. Advances to step SA14.
ステップSA14では、ステップSA11にて選択した設計諸元項目Dnの次に変更優先順位が高い設計諸元項目Dnを選択してステップSA12に戻る。尚、刻み値を加算した設計諸元項目Dnの値Hnについては許容範囲を超える直前のデータ値に戻しておく。 In step SA14, the design specification item Dn having the next highest change priority after the design specification item Dn selected in step SA11 is selected, and the process returns to step SA12. Incidentally, the value Hn of the design specification item Dn to which the step value is added is returned to the data value immediately before exceeding the allowable range.
以上の如く上記実施形態1では、総負担感推定部25において、乗員の乗降動作が上記6つの動作フェーズa1乃至a6からなるものとして、乗員の車両(仮想車両)に対する乗降動作時における各動作フェーズa1乃至a6毎の総負担感割合RSaを算出するとともに、設計諸元データ最適化部9において、総負担感推定部25にて算出された各動作フェーズa1乃至a6毎の総負担感割合RSaを総負担感(総負担感の大きさ)として算出して、該各総負担感割合RSaが全て設定閾割合以下となるような(目標条件を満足させる)設計諸元データQを主制御部11と協働して決定するようになっている。
As described above, in the first embodiment, the total burden
こうすることで、設計諸元データ最適化部9において、乗員の乗降動作時における総負担感を確実に低減可能な設計諸元データを決定することが可能となる。すなわち、乗員の乗降動作を上述のように各動作フェーズa1乃至a6に分割せずに、例えば負担感推定部25にて乗員の乗降動作の開始から終了までの間の総負担感(各動作フェーズa1乃至a6毎の総負担感の合計)を推定するとともに、設計諸元データ最適化部9にて該総負担感が設定度合以下となる設計諸元データQを決定するようにした場合、この設計諸元データQに基づいて車両用ドア部周辺の設計を行うことで、該車両に対する乗員の乗降動作時の負担感を全体としては低減することができるものの、乗降動作中の特定の動作フェーズa1乃至a6においては乗員の許容負担感を上回る場合があり改善の余地があるが、上記実施形態1の如く、設計諸元データ最適化部9にて、各動作フェーズa1乃至a6毎の総負担感割合が、該各フェーズa1乃至a6毎に設定された設定閾割合以下となるように設計諸元データQを決定することで、乗員の乗降動作時における各動作フェーズa1乃至a6毎の総負担感を確実に許容度合以下とする設計諸元データQの決定が可能となる。
In this way, the design specification
また、上記実施形態1では、設計諸元データ最適部9は、主制御部11からの演算実行指令を受けて、乗員の乗降動作時における各動作フェーズa1乃至a6毎の総負担感割合RSaが全て設定閾割合以下となっているか否か、つまり上記目標条件が満たされているか否かを判定し、該目標条件が満たされていると判定した場合(ステップSA7の判定がYESの場合)には、そのときの設計諸元データQを最適設計諸元データQと決定して結果表示部10に出力する(ステップSA8の処理を実行する)一方、上記目標条件が満たされていないと判定した場合(ステップSA7の判定がNOの場合)には、上記動作フェーズa1乃至a6のうち上記総負担感推定部25により推定された負担感割合(負担感)が設定閾割合(設定閾値)を上回る動作フェーズa1乃至a6を抽出する(ステップSA10の処理を実行する)し、該抽出した動作フェーズa1乃至a6に関連する設計諸元項目Dnを複数抽出した後に(ステップSA10の処理を実行後に)、該抽出した複数の設計諸元項目Dnの中から、変更する設計諸元項目Dnを上記変更優先順位にしたがって順に選択する(ステップSA11及び14の処理を実行する)とともに、該選択の度毎に、上記設計諸元データ記憶部2に記憶された設計諸元データQにおける該選択した設計諸元項目Dnに対応するデータ値Hnを許容範囲内(所定範囲内)で所定の刻み値で変化させて該設計諸元データQを更新するとともに(ステップSA12の処理を実行するとともに)、上記目標条件を満足させる設計諸元データQが見つかるまで(ステップSA7にてYESと判定されるまで)、ステップSA9以降の処理を繰返し実行して最適設計諸元データQを探索決定するように構成されている。
In the first embodiment, the design specification
この構成により、設計諸元データ最適化部9において、変更優先順位の低い設計諸元項目Dnに対応するデータ値Hnを極力変化させずに最適設計諸元データQを探索することが可能となる。
With this configuration, the design specification
ここで、上記実施形態1では、各設計諸元項目Dnに対して予め設定される変更優先順位は、各設計諸元項目Dnが外観に与える影響度の小さい順とされている。従って、設計諸元最適化部9において、変更優先順位の低い設計諸元項目Dnに対応するデータ値Hnを極力変化させずにつまり外観に与える影響が大きい設計諸元項目Dnに対応するデータ値Hnを極力変化させずに最適設計諸元データQの探索が可能となる。
Here, in the first embodiment, the change priority order set in advance for each design specification item Dn is the order in which the degree of influence of each design specification item Dn on the appearance is small. Accordingly, the design
また、上記実施形態1では、総負担感推定部25は、精神的負担感推定部8にて算出(推定)された精神的負担感Maと肉体的負担感推定部7にて算出(推定)された肉体的負担感Waとを基に、総負担感を算出(推定)するようになっている。
Further, in
このように、総負担感を精神的負担感Maと肉体的負担感Waとの双方を考慮に入れて算出するようにしたことで、例えば精神的負担感Maと肉体的負担感Waとのいずれか一方のみに基づいて総負担感を算出するようにした場合に比べて、乗員が乗降動作時に実際に感じる総負担感をより一層正確に推定することができる。このため、設計諸元データ最適化部9において、乗員の負担感を確実に低減可能な最適設計諸元データQの決定が可能となる。
In this way, the total burden that both the mental burden M a and physical burden W a was to be calculated taking into account the, for example mental burden M a and physical burden W compared to case of calculating the total burden based on either one of the a, it can occupant can be further accurately estimate the total burden actually feel when getting on and off operation. For this reason, the design specification
また、上記実施形態1では、精神的負担感推定部8は、上記精神負担算出用データ記憶部4に記憶された精神負担算出用データ30と、上記設計諸元データ記憶部2に記憶された設計諸元データQとを基に、乗員の乗降動作時における各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感Maを式(13)により推定するようになっている。従って、精神的負担感推定部8により、各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感Maを簡単な演算でもって算出することが可能となる。
In the first embodiment, the mental burden estimation unit 8 is stored in the mental
また、上記実施形態1では、乗降動作軌跡算出部5は、乗員の乗降動作中における頚関節及び腰関節回り(所定関節回り)の関節トルク(合計関節トルクT)の時間積分値を最小化するべく、遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)を用いて動作軌跡を算出するようになっている。これにより、乗員の実際の乗降動作時の動作軌跡を精度良く再現した動作軌跡の算出が可能となる。
Further, in the first embodiment, the getting on / off motion
また、上記実施形態1では、上記関節トルク算出部6は、該乗降動作軌跡算出部5にて算出された動作軌跡を基に乗員の乗降動作中の頚関節及び腰関節回り(所定関節回り)の関節トルクを算出するように構成されており、上記肉体的負担感推定部7は、上記関節トルク算出部6にて算出された関節トルク(合計関節トルクT)を各動作フェーズ毎a1乃至a6毎に時間積分することで該各動作フェーズa1乃至a6毎に該関節トルクの時間積分値を算出して、該各算出値を該各動作フェーズa1乃至a6における乗員の乗降動作時の肉体的負担感Waと推定するように構成されている。これにより、乗員の乗降動作時における各動作フェーズa1乃至a6毎の肉体的負担感Waを、乗員(人体モデルJM)の頚関節及び腰関節回りの関節トルクの時間積分値に基づいて精度良く推定することができる。
Further, in the first embodiment, the joint
また、上記実施形態1では、上記精神負担算出用データ30は、複数の被験者(42名)を予め用意した複数の車両に乗降させて、該各被験者に対して、ISM法により抽出した乗降性評価項目A1乃至A8に基づいたアンケート調査を実施してその結果を解析することで作成されるようになっている。これにより、上記車両用ドア部周辺の各設計諸元項目Dnの値Hnの変化が乗員の乗降動作時の精神的負担感に与える影響度を各動作フェーズa1乃至a6毎に正確に数値化した該精神負担算出用データ30を作成することができる。
Further, in the first embodiment, the mental
また、上記実施形態1では、上記各動作フェーズa1乃至a6は、内足を車内に入れる内足入れフェーズa1と、シート22に着座する着座フェーズa2と、車外に残っている外足を車内に入れる外足入れフェーズa3と、該シート22に着座した状態から外足を車外に出す外足出しフェーズa4と、該シート22から立ち上がる起立フェーズa5と、車内に残っている内足を車外に出す内足出しフェーズa6との6つのフェーズからなるものとされている。これにより、乗員の負担感が比較的大きい着座フェーズa2及び起立フェーズa5と、比較的負担感が低い内足入れフェーズa1及び外足入れフェーズa3並びに外足出しフェーズa4及び内足出しフェーズa6とを確実に切分けることができる。従って、設計諸元データ最適化部9により、乗員にとって乗降動作時の負担が大きい着座フェーズa2及び起立フェーズa5においても、乗員の総負担感が許容度合以下となる最適設計諸元データQを確実に決定することが可能となる。
In the first embodiment, each of the operation phases a1 to a6 includes the inner foot putting phase a1 for putting the inner foot into the vehicle, the seating phase a2 for sitting on the
(実施形態2)
本発明の実施形態2は、精神的負担感推定部8による精神的負担感の算出処理(図16のステップSA5において主制御部11からの演算指令を受けて精神的負担感推定部8により実行される演算処理)を上記実施形態1とは異ならせたものである。尚、以下の実施形態において車両用設計支援システム100の全体構成等(図1参照)は、乗降動作軌跡算出部5から精神的負担感推定部8への情報出力が可能になっている点を除いては上記実施形態1と同様であるものとする。
(Embodiment 2)
In the second embodiment of the present invention, a mental burden feeling calculation process by the mental burden feeling estimation unit 8 (executed by the mental burden feeling estimation unit 8 in response to a calculation command from the
すなわち、本実施形態2では、精神的負担感推定部8は、乗降動作軌跡算出部5にて算出された乗員(人体モデルJM)の乗降動作軌道を基に、各動作フェーズa1乃至a6において乗員の視線方向の先にある物を推定するとともに該推定した物と関連性の深い設計諸元項目Dnを各動作フェーズa1乃至a6毎に抽出して、この抽出した設計諸元項目Dnと、精神負担算出用データ記憶部4に記憶された精神負担算出用データ30とを基に各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感Maを算出するように構成されている。
That is, in the second embodiment, the mental burden estimator 8 uses the occupant (human body model JM) entry / exit motion trajectory calculated by the entrance / exit
具体的には、精神的負担感推定部8は、頭部中心JC(図4参照)を通り且つ該頭部中心JCと上記頚関節J1とを結ぶ直線に垂直な直線hが乗員の視線に一致するものとして、この直線と車両(仮想車両)とが交差する座標点を算出し、この算出した座標点にある車両構成要素が該乗員の視線の先にある物と推定する。ここで、各動作フェーズa1乃至a6において乗員の視線の先にあるものが2以上ある場合には、頭部中心からの距離が最も近い物を選択して推定物とする。 Specifically, the mental burden estimation unit 8 has a straight line h passing through the head center JC (see FIG. 4) and perpendicular to the straight line connecting the head center JC and the neck joint J1 as the sight line of the occupant. As a coincidence, a coordinate point where the straight line and the vehicle (virtual vehicle) intersect is calculated, and it is estimated that the vehicle component at the calculated coordinate point is an object ahead of the line of sight of the occupant. Here, if there are two or more objects ahead of the occupant's line of sight in each of the operation phases a1 to a6, the object having the closest distance from the head center is selected as the estimated object.
そして、精神的負担感推定部8は、上述のように、乗員の視線の先にあるものと推定した推定物に対して深い関連を有する設計諸元項目Dnを関連設計諸元項目Dkとして各動作フェーズa1乃至a6毎に抽出する。ここで、推定物に対してどの設計諸元項目Dnを関連設計諸元項目Dkとするかは、システム設計段階で予め設定されてハードディスク内の所定領域に記憶される。本実施形態においては、例えば、上記推定物としてのシート22(シートクッション)に深い関連を有する関連設計諸元項目Dkはシート高さD2とされている。尚、関連設計諸元項目Dkは1つに限ったものではなく、例えば2つ以上であってもよい。 Then, as described above, the mental burden estimator 8 uses the design specification item Dn having a deep relationship with the estimated object estimated to be ahead of the occupant's line of sight as the related design specification item Dk. Extracted for each of the operation phases a1 to a6. Here, which design specification item Dn is set as the related design specification item Dk for the estimated object is preset in the system design stage and stored in a predetermined area in the hard disk. In the present embodiment, for example, the related design specification item Dk having a deep relationship with the seat 22 (seat cushion) as the estimated object is the seat height D2. The related design specification item Dk is not limited to one, and may be two or more, for example.
そうして、精神的負担感推定部8は、各動作フェーズa1乃至a6毎に抽出した上記関連設計諸元項目Dkの各乗降性評価項目A1乃至A8への影響度を精神負担算出用データ30から読取る。そして、該読み取ったデータと、設計諸元データ記憶部2に記憶された設計諸元データQにおける該関連設計諸元項目Dkに対応するデータとを基に、乗員の乗降動作時における各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感Ma及び合計精神的負担感Mをそれぞれ次式(18)及び次式(14)により算出する。
Then, the mental burden estimator 8 determines the degree of influence of the related design specification item Dk extracted for each operation phase a1 to a6 on each of the entry / exit evaluation items A1 to A8. Read from. Then, based on the read data and the data corresponding to the related design specification item Dk in the design specification data Q stored in the design specification
そして、精神的負担感推定部8は、算出した各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感Ma及び合計精神的負担感Mに関する情報を総負担感推定部25に出力する。
The psychological burden estimation unit 8 outputs the calculated mental burden information about M a and total mental burden M of each operation phase a1 to each a6 total
以上の如く上記実施形態2では、精神的負担感推定部8は、乗降動作軌跡算出部5により算出された動作軌跡を基に、各動作フェーズa1乃至a6において、乗員の視線の先にある車両構成要素を推定するとともに、上記設計諸元データQのうち該推定した車両構成要素に関連するデータ(該車両構成要素に関連する関連設計諸元項目Dkに対応するデータ)を抽出して、該抽出したデータと、上記精神負担算出用データ30とを基に、乗員の乗降動作時の各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感を推定するようになっている。
As described above, in the second embodiment, the mental burden estimator 8 is based on the motion trajectory calculated by the boarding / alighting
これにより、精神的負担感推定部8にて乗員の乗降動作時における各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感Maを精度良く推定することが可能となる。 Thereby, it becomes possible to accurately estimate the psychological burden M a of each operation phase a1 to each a6 when the occupant getting on and off operation at psychological burden estimation unit 8.
すなわち、乗員の乗降動作時における精神的負担感は、乗員の眼から脳に伝達される視認情報つまり乗員が乗降動作中に視認する物の影響を強く受けるが、上記実施形態1では、精神的負担感推定部8は、上記乗降動作軌跡算出部5により算出された動作軌跡を基に、各動作フェーズa1乃至a6において、設計諸元データQのうち乗員の視線の先にある車両構成要素に関連するデータを抽出して、つまり精神的負担感Maに影響する視認情報に関連するデータを抽出して、該抽出したデータと精神負担算出用データ30とを基に乗員の乗降動作時の各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感Maを推定するようになっている。従って、乗員の乗降動作時における各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感Maを精神的負担感推定部8にて精度良く確実に推定することが可能となり、延いては、総負担感推定部25にて総負担感をより精度良く算出(推定)することができる。この結果、設計諸元データ最適化部9により、乗員の実際の乗降動作時における総負担感を確実に低減可能な最適設計諸元データQを得ることが可能となる。
That is, the feeling of mental burden at the time of getting on and off the occupant is strongly influenced by visual information transmitted from the occupant's eyes to the brain, that is, an object visually recognized by the occupant during the getting on and off operation. Based on the motion trajectory calculated by the boarding / alighting motion
(実施形態3)
本発明の実施形態3は、精神的負担感推定部8による精神的負担感の算出処理(図16のステップSA5において主制御部11からの演算指令を受けて精神的負担感推定部8により実行される演算処理)を上記実施形態1及び実施形態2とは異ならせたものである。
(Embodiment 3)
In the third embodiment of the present invention, a mental burden feeling calculation process by the mental burden feeling estimation unit 8 (executed by the mental burden feeling estimation unit 8 in response to a calculation command from the
すなわち、本実施形態3では、精神的負担感推定部8は、乗降動作軌跡算出部5にて算出された乗員(人体モデルJM)の乗降動作軌道を基に、各動作フェーズa1乃至a6において乗員と接触する可能性のある接触物を推定する。
In other words, in the third embodiment, the mental burden estimation unit 8 uses the occupant (human body model JM) boarding / exiting motion trajectory calculated by the boarding / exiting motion
そして、精神的負担感推定部8は、各動作フェーズa1乃至a6毎に、上記推定した接触物に対して深い関連を有する設計諸元項目Dnを関連設計諸元項目Dkとして抽出する。ここで、抽出した接触物がどの設計諸元項目Dnと深い関連を有するかは設計段階において予め設定されてハードディスク内の所定領域に記憶される。本実施形態においては、例えば、上記接触物としてのシート22(シートクッション)に深い関連を有する関連設計諸元項目Dkはシート高さD2とされている。尚、関連設計諸元項目Dkは1つに限ったものではなく、例えば2つ以上であってもよい。 Then, the mental burden estimator 8 extracts the design specification item Dn having a deep relationship with the estimated contact object as the related design specification item Dk for each of the operation phases a1 to a6. Here, which design specification item Dn the extracted contact object has a deep relationship with is set in advance at the design stage and stored in a predetermined area in the hard disk. In the present embodiment, for example, the related design specification item Dk having a deep relationship with the seat 22 (seat cushion) as the contact object is the seat height D2. The related design specification item Dk is not limited to one, and may be two or more, for example.
そうして、精神的負担感推定部8は、各動作フェーズa1乃至a6毎に、上記抽出した関連設計諸元項目Dkの各乗降性評価項目A1乃至A8への影響度を精神負担算出用データ30から読取る。そして、該読み取ったデータと、設計諸元データ記憶部2に記憶された設計諸元データQにおける該関連設計諸元項目Dkに対応するデータとを基に、乗員の乗降動作時における各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感Ma及び合計精神的負担感Mをそれぞれ、式(18)及び(14)により算出するとともに、その情報を総負担感推定部25に出力する。
Then, the mental burden estimator 8 calculates the degree of influence of the extracted related design specification item Dk on each of the entry / exit evaluation items A1 to A8 for each operation phase a1 to a6. Read from 30. Then, based on the read data and the data corresponding to the related design specification item Dk in the design specification data Q stored in the design specification
以上の如く上記実施形態3では、精神的負担感推定部8は、乗降動作軌跡算出部5により算出された乗員の動作軌跡を基に、各動作フェーズa1乃至a6において、該乗員が乗降動作時に接触する可能性のある車両構成要素を推定するとともに上記設計諸元データQのうち該推定した車両構成要素に関連するデータ(該車両構成要素に関連する関連設計諸元項目Dkに対応するデータ)を抽出して、該抽出したデータと上記精神負担算出用データ30とを基に、乗員の乗降動作時の各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感を推定するように構成されている。
As described above, in
これにより、精神的負担感推定部8にて乗員の各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感Maをより一層精度良く推定することが可能となる。すなわち、乗員の乗降動作時における精神的負担感Maは、乗降動作時に乗員の体に物が接触することによる触感の影響を強く受けるが、上記実施形態3では、各動作フェーズa1乃至a6において、該乗員が乗降動作時に接触する可能性のある車両構成要素を推定するとともに上記設計諸元データQのうち該推定した車両構成要素に関連するデータを抽出して、つまり乗員の触感に関連するデータを抽出して、該抽出したデータと上記精神負担算出用データ30とを基に、上記乗員の乗降動作時の各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感Maを推定するようになっている。従って、乗員の乗降動作時における各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感Maを精神的負担感推定部8にて精度良く確実に推定することが可能となり、延いては、総負担感推定部25にて総負担感をより精度良く算出(推定)することができる。この結果、設計諸元データ最適化部9により、乗員の実際の乗降動作時における総負担感を確実に低減可能な最適設計諸元データQを得ることが可能となる。
Thus, it is possible to estimate more accurately the psychological burden M a for each operation phase a1 to a6 of the occupant in mental burden estimation unit 8. That mental burden M a when the occupant getting on and off operation is strongly influenced by the tactile sensation due to the object to the occupant's body during getting on and off operation is in contact but, in
(他の実施形態)
本発明の構成は、上記実施形態に限定されるものではなく、それ以外の種々の構成を包含するものである。すなわち、上記各実施形態では、上記乗降動作軌跡算出部5は、上記設計諸元データ記憶部2から出力された各設計諸元項目Dnの値及び人体特性データ記憶部3から出力された人体特性データに基づいて、ドア21が全開状態にあるものとして乗員の車両乗降時の動作軌跡を出力するようになっているが、これに限ったものではなく、例えば、乗員の乗降動作時の動作軌跡をドア21の開度に応じて算出するようにしてもよい。この場合には、例えば、上記乗降動作軌跡算出部5に対して、車両(仮想車両)のドア開度を設定可能なドア開度設定部(ドア開度設定手段)を設けて、該ドア開度設定部にて設定されたドア開度に応じて、該仮想車両に対する乗員の乗降動作時の動作軌跡を算出するようにすればよい。
(Other embodiments)
The configuration of the present invention is not limited to the above embodiment, but includes various other configurations. In other words, in each of the above-described embodiments, the getting-on / off movement
こうすることで、ドア開度設定部により仮想車両のドア開度を設定することができるとともに、該乗降動作軌跡算出部5により、該仮想車両に対する乗員の乗降動作時の動作軌跡を該ドア開度に応じて算出することが可能となり、延いては、上記負担感推定部26(総負担感推定部25)により、該仮想車両に対する乗員の乗降動作時の動作軌跡を該ドア開度に応じて推定することが可能となる。そうして、上記設計諸元データ最適化部9により、ドア開度に応じた最適設計諸元データQの決定が可能となる。
In this way, the door opening degree of the virtual vehicle can be set by the door opening degree setting unit, and the operation locus at the time of the passenger getting on and off the virtual vehicle can be opened by the getting-on / off operation
従って、例えば、比較的周辺スペースが無い場所での利用を想定した車両に対して、ドア部周辺の最適設計諸元データQを決定する場合に、予測されるドア開度を上記ドア開度設定部により設定することで、設計諸元データ最適化部9において、該車両の用途に適した最適設計諸元データQの決定が可能となる。
Therefore, for example, when determining the optimum design specification data Q around the door for a vehicle that is assumed to be used in a place where there is relatively no surrounding space, the predicted door opening is set to the door opening setting. By the setting by the unit, the design specification
また、上記各実施形態では、精神負担算出用データ30を、アンケート結果に基づいて作成するようにしているが、これに限ったものではなく、例えば、複数の被験者を予め用意した複数の車両に乗降させて、該乗降動作時の各被験者の発話内容を、ISM法により抽出した8つの乗降性評価項目A1乃至A8を基に解析することによって作成するようにしてもよい。すなわち、例えば上記各乗降性評価項目A1乃至A8に関連付く発話フレーズ(言葉)を予め決めておくとともに、各動作フェーズa1乃至a6においてこの発話フレーズを被験者が発したか否かを調査して該調査結果に基づいて精神負担算出用データ30を作成するようにすればよい。具体的には、まず、各被験者の乗降動作をカメラで撮影するとともに音声マイクにより該各被験者の発する言葉を録音しておく。次に、該カメラにより撮影された映像と音声マイクにより録音された言葉とを基に、各動作フェーズa1乃至a6において被験者が発した発話フレーズをチェックする。そして、このチェックした結果を、上述のアンケート調査結果の解析と同様の手法(影響数に基づく手法)により解析することで上記精神負担算出用データ30を作成することができる。尚、この発話フレーズのチェックは、例えば、音声信号を解析可能な解析装置により行うようにしてもよい。
In each of the above embodiments, the mental
また、上記各実施形態では、上記総負担感推定部25は、乗員の各動作フェーズa1乃至a6毎の総負担感割合RSaを算出して該総負担感割合RSaをもって各動作フェーズa1乃至a6毎の総負担感(総負担感の大きさ)として算出するようになっているが、これに限ったものではなく、例えば、精神的負担感推定部8にて算出した各動作フェーズa1乃至a6毎の精神的負担感Maを、肉体的負担感に単位系を合わせるべく換算した上で、肉体的負担感推定部7にて算出した各動作フェーズa1乃至a6毎の肉体的負担感Waと足し合わせて、その足し合わせた値を総負担感として算出するようにしてもよい。具体的には、乗員の乗降動作時の総負担感に占める肉体的負担感と精神的負担感との割合がそれぞれ50%ずつと仮定して、例えば、総負担感推定部25にて、合計肉体的負担感が100(Nms)と算出された場合には、合計精神的負担感は、肉体的負担感に換算して100(Nms)と算出される。そして、総負担感推定部25にて算出された着座フェーズa2における乗員の精神的負担感割合RMaが例えば30%であったとすると、乗員が該着座フェーズa2にて受ける精神的負担感は、肉体的負担感に換算すると30(=100×0.3)(Nms)と算出される。よって、仮に、肉体的負担感推定部7にて算出された着材フェーズa2における乗員の肉体的負担感Waが30(Nms)であったとすると、該着座フェーズa2における乗員の総負担感は60(=30+30)(Nms)と算出される。
In the above embodiments, the total
また、上記各実施形態では、各設計諸元項目Dnの変更優先順位を、該各設計諸元項目Dnが車両の外観に与える影響が大きい順に設定するようにしているが、これに限ったものではなく、例えば、値を変更することによる製造コストへの影響が少ない順に設定するようにしてもよい。 Moreover, in each said embodiment, although the change priority of each design specification item Dn is set to the order with the influence which this design specification item Dn has on the external appearance of a vehicle, it is restricted to this. Instead, for example, the values may be set in ascending order of least influence on the manufacturing cost.
本発明は、車両用ドア部周辺の設計諸元値を決定する車両用設計支援システムに有用であり、特に、乗員の乗降動作時の負担感をシミュレーションにより評価することで車両用ドア部周辺の設計諸元値を決定するシステムに有用である。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention is useful for a vehicle design support system that determines design specification values around a vehicle door portion, and in particular, by evaluating the feeling of burden during a passenger's getting on and off operation by simulation, This is useful for systems that determine design specification values.
2 設計諸元データ記憶部(設計諸元データ記憶手段)
3 人体特性データ記憶部(人体特性データ記憶手段)
4 精神負担算出用データ記憶部(精神負担算出用データ記憶手段)
5 乗降動作軌跡算出部(乗降動作軌跡算出手段)
6 関節トルク算出部(関節トルク算出手段,肉体的負担感算出手段
,負担感算出手段)
7 肉体的負担感推定部(肉体的負担感算出手段,負担感算出手段)
8 精神的負担感推定部(精神的負担感算出手段,負担感算出手段)
9 設計諸元データ最適化部(設計諸元データ最適化手段)
10 結果表示部(出力手段)
11 主制御部(設計諸元データ最適化手段)
21 ドア
25 総負担感推定部(負担感算出手段)
26 負担感推定部(負担感算出手段)
30 精神負担算出用データ
100 車両用設計支援システム
a1 内足入れフェーズ
a2 着座フェーズ
a3 外足入れフェーズ
a4 外足出しフェーズ
a5 起立フェーズ
a6 内足出しフェーズ
m1 頭部重量(人体特性データ)
m2 胸部重量(人体特性データ)
r1 モーメントアーム長さ(人体特性データ)
r2 モーメントアーム長さ(人体特性データ)
I1 頭部の慣性モーメント
I2 胸部の慣性モーメント
Dn 設計諸元
Q 設計諸元データ
JM 人体モデル
Ma 精神的負担感
Wa 肉体的負担感
2 Design specification data storage unit (design specification data storage means)
3 Human body characteristic data storage unit (human body characteristic data storage means)
4. Mental burden calculation data storage unit (mental burden calculation data storage means)
5. Getting on / off motion trajectory calculation unit (getting / getting motion trajectory calculating means)
6 Joint torque calculation unit (joint torque calculation means, physical burden calculation means
, Burden calculation means)
7 Physical burden estimation section (physical burden calculation means, burden calculation means)
8 Mental burden estimation section (mental burden calculation means, burden calculation means)
9 Design specification data optimization section (design specification data optimization means)
10 Result display section (output means)
11 Main controller (design data optimization means)
21
26 Burden sensation estimation unit (burden sensation calculation means)
30 Psychological
m2 chest weight (human body characteristic data)
r1 Moment arm length (human body characteristic data)
r2 Moment arm length (human body characteristic data)
I 1 Moment of inertia of the head I 2 Moment of inertia of the chest Dn Design specification Q Design specification data JM Human body model M a Mental burden W a Physical sense of burden
Claims (11)
上記乗員を模擬した人体モデルに関する人体特性データを記憶する人体特性データ記憶手段と、
上記車両用ドア部周辺の仮の設計諸元データを記憶する設計諸元データ記憶手段と、
上記人体特性データ記憶手段により記憶された人体特性データと上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、該仮の設計諸元データに対応する設計諸元値を有する仮想車両に対する乗員の乗降動作を上記人体モデルによりシミュレーションすることでその動作軌跡を算出する乗降動作軌跡算出手段と、
上記仮想車両に対する乗員の乗降動作が複数の動作フェーズからなるものとして、該乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の負担感の大きさを、上記乗降動作軌跡算出手段により算出された動作軌跡を基に数値化して算出する負担感算出手段と、
上記負担感算出手段により算出された各動作フェーズ毎の負担感の大きさが全て、該各動作フェーズ毎に設定された設定閾値以下となる目標条件を満足させる設計諸元データを決定する設計諸元データ最適化手段と、
上記設計諸元データ最適化手段により決定された設計諸元データを出力する出力手段とを備え、
上記設計諸元データ最適化手段は、上記複数の動作フェーズのうち上記負担感算出手段により算出された負担感の大きさが上記設定閾値を上回る動作フェーズを抽出するとともに、該抽出した動作フェーズに関連する複数の設計諸元項目を抽出した後に、該抽出した複数の設計諸元項目の中から、変更する設計諸元項目を所定の優先順位にしたがって順に選択するとともに、該選択の度毎に、上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データにおける該選択した設計諸元項目に対応するデータ値を所定範囲内で所定の刻み幅で変化させて該設計諸元データを更新しながら、上記目標条件を満足させる設計諸元データを探索決定するように構成されていることを特徴とする車両用設計支援システム。 A vehicle design support system that determines a design specification value around a vehicle door by evaluating a feeling of burden at the time of getting on and off of a vehicle occupant by simulation,
Human body characteristic data storage means for storing human body characteristic data relating to a human body model simulating the occupant;
Design specification data storage means for storing temporary design specification data around the vehicle door;
Based on the human body characteristic data stored by the human body characteristic data storage means and the temporary design specification data stored by the design specification data storage means, the design specification values corresponding to the temporary design specification data Boarding and exiting motion trajectory calculating means for calculating the motion trajectory by simulating the passenger's getting on and off motion with respect to the virtual vehicle having the human body model,
Assuming that the occupant's getting-on / off operation with respect to the virtual vehicle is composed of a plurality of operation phases, the magnitude of the feeling of burden for each operation phase at the time of the occupant's getting-on / off operation is calculated using the operation locus calculated by the getting-on / off operation locus calculating means A sense of burden calculation means for calculating numerically based on the basis,
Design specifications for determining design specification data satisfying the target condition that the magnitude of the sense of burden for each operation phase calculated by the burden calculation means is less than or equal to the set threshold value set for each operation phase. Original data optimization means,
Output means for outputting the design specification data determined by the design specification data optimization means ,
The design specification data optimizing means extracts an operation phase in which the magnitude of the burden feeling calculated by the burden feeling calculation means exceeds the set threshold among the plurality of operation phases. After extracting a plurality of related design specification items, the design specification items to be changed are selected in order according to a predetermined priority from the extracted plurality of design specification items, and for each selection. The design specification data is changed by changing a data value corresponding to the selected design specification item in the temporary design specification data stored by the design specification data storage means within a predetermined range with a predetermined step size. A design support system for a vehicle characterized by being configured to search and determine design specification data that satisfies the target condition while being updated .
上記乗員を模擬した人体モデルに関する人体特性データを記憶する人体特性データ記憶手段と、
上記車両用ドア部周辺の仮の設計諸元データを記憶する設計諸元データ記憶手段と、
上記人体特性データ記憶手段により記憶された人体特性データと上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、該仮の設計諸元データに対応する設計諸元値を有する仮想車両に対する乗員の乗降動作を上記人体モデルによりシミュレーションすることでその動作軌跡を算出する乗降動作軌跡算出手段と、
上記仮想車両に対する乗員の乗降動作が複数の動作フェーズからなるものとして、該乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の負担感の大きさを、上記乗降動作軌跡算出手段により算出された動作軌跡を基に数値化して算出する負担感算出手段と、
上記負担感算出手段により算出された各動作フェーズ毎の負担感の大きさが全て、該各動作フェーズ毎に設定された設定閾値以下となる目標条件を満足させる設計諸元データを決定する設計諸元データ最適化手段と、
上記設計諸元データ最適化手段により決定された設計諸元データを出力する出力手段とを備え、
上記乗員の乗降動作時の負担感は、肉体的負担感と精神的負担感とからなるものとされ、
上記車両用ドア部周辺の各設計諸元項目の値の変化が乗員の乗降動作時の精神的負担感に与える影響度を上記各動作フェーズ毎に数値化した精神負担算出用データを記憶する精神負担算出用データ記憶手段を更に備え、
上記負担感算出手段は、上記乗降動作軌跡算出手段により算出された動作軌跡と上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、上記仮想車両に対する上記乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の肉体的負担感の大きさを数値化して算出する肉体的負担感算出手段と、上記精神負担算出用データ記憶手段により記憶された精神負担算出用データと上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、上記仮想車両に対する上記乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の精神的負担感を数値化して算出する精神的負担感算出手段とを有していて、該肉体的負担感算出手段により算出された各動作フェーズ毎の肉体的負担感の大きさと該精神的負担感算出手段により算出された各動作フェーズ毎の精神的負担感の大きさとを基に、上記仮想車両に対する乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の負担感の大きさを算出するように構成されていることを特徴とする車両用設計支援システム。 A vehicle design support system that determines a design specification value around a vehicle door by evaluating a feeling of burden at the time of getting on and off of a vehicle occupant by simulation,
Human body characteristic data storage means for storing human body characteristic data relating to a human body model simulating the occupant;
Design specification data storage means for storing temporary design specification data around the vehicle door;
Based on the human body characteristic data stored by the human body characteristic data storage means and the temporary design specification data stored by the design specification data storage means, the design specification values corresponding to the temporary design specification data Boarding and exiting motion trajectory calculating means for calculating the motion trajectory by simulating the passenger's getting on and off motion with respect to the virtual vehicle having the human body model,
Assuming that the occupant's getting-on / off operation with respect to the virtual vehicle is composed of a plurality of operation phases, the magnitude of the feeling of burden for each operation phase at the time of the occupant's getting-on / off operation is calculated using the operation locus calculated by the getting-on / off operation locus calculating means. A sense of burden calculation means for calculating numerically based on the basis,
Design specifications for determining design specification data satisfying the target condition that the magnitude of the sense of burden for each operation phase calculated by the burden calculation means is less than or equal to the set threshold value set for each operation phase. Original data optimization means,
Output means for outputting the design specification data determined by the design specification data optimization means,
The occupant's feeling of burden when getting on and off is composed of physical and mental burden,
The spirit of storing mental burden calculation data in which the degree of influence of changes in the values of each design specification item around the vehicle door portion on the feeling of mental burden at the time of getting on and off the occupant is quantified for each operation phase. A load calculating data storage means;
The burden sensation calculating means is based on the movement trajectory calculated by the getting on / off movement trajectory calculating means and the provisional design specification data stored in the design specification data storage means, and the passenger gets on and off the virtual vehicle. Physical burden calculation means for calculating and calculating the magnitude of physical burden for each motion phase during movement, mental burden calculation data stored in the mental burden calculation data storage means, and the design parameters Based on the temporary design specification data stored by the original data storage means, the mental burden calculation is performed by quantifying and calculating the mental burden for each operation phase when the occupant gets on and off the virtual vehicle. Means for calculating the physical burden for each motion phase calculated by the physical burden calculation means and each motion calculated by the mental burden calculation means. Based on the magnitude of the mental burden for each phase, the vehicle is configured to calculate the magnitude of the burden for each operation phase when the occupant moves in and out of the virtual vehicle. Design support system.
上記乗員を模擬した人体モデルに関する人体特性データを記憶する人体特性データ記憶手段と、
上記車両用ドア部周辺の仮の設計諸元データを記憶する設計諸元データ記憶手段と、
上記人体特性データ記憶手段により記憶された人体特性データと上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、該仮の設計諸元データに対応する設計諸元値を有する仮想車両に対する乗員の乗降動作を上記人体モデルによりシミュレーションすることでその動作軌跡を算出する乗降動作軌跡算出手段と、
上記仮想車両に対する乗員の乗降動作が複数の動作フェーズからなるものとして、該乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の負担感の大きさを、上記乗降動作軌跡算出手段により算出された動作軌跡を基に数値化して算出する負担感算出手段と、
上記負担感算出手段により算出された各動作フェーズ毎の負担感の大きさが全て、該各動作フェーズ毎に設定された設定閾値以下となる目標条件を満足させる設計諸元データを決定する設計諸元データ最適化手段と、
上記設計諸元データ最適化手段により決定された設計諸元データを出力する出力手段とを備え、
上記複数の動作フェーズは、乗員が内足を車内に入れる内足入れフェーズと、シートに着座する着座フェーズと、車外に残っている外足を車内に入れる外足入れフェーズと、該シートに着座した状態から外足を車外に出す外足出しフェーズと、該シートから立ち上がる起立フェーズと、車内に残っている内足を車外に出す内足出しフェーズとの6つの動作フェーズからなることを特徴とする車両用設計支援システム。 A vehicle design support system that determines a design specification value around a vehicle door by evaluating a feeling of burden at the time of getting on and off of a vehicle occupant by simulation,
Human body characteristic data storage means for storing human body characteristic data relating to a human body model simulating the occupant;
Design specification data storage means for storing temporary design specification data around the vehicle door;
Based on the human body characteristic data stored by the human body characteristic data storage means and the temporary design specification data stored by the design specification data storage means, the design specification values corresponding to the temporary design specification data Boarding and exiting motion trajectory calculating means for calculating the motion trajectory by simulating the passenger's getting on and off motion with respect to the virtual vehicle having the human body model,
Assuming that the occupant's getting-on / off operation with respect to the virtual vehicle is composed of a plurality of operation phases, the magnitude of the feeling of burden for each operation phase at the time of the occupant's getting-on / off operation is calculated using the operation locus calculated by the getting-on / off operation locus calculating means. A sense of burden calculation means for calculating numerically based on the basis,
Design specifications for determining design specification data satisfying the target condition that the magnitude of the sense of burden for each operation phase calculated by the burden calculation means is less than or equal to the set threshold value set for each operation phase. Original data optimization means,
Output means for outputting the design specification data determined by the design specification data optimization means,
The plurality of operation phases include an inner foot putting phase in which an occupant puts an inner foot into the vehicle, a seating phase in which the occupant sits in a seat, an outer foot putting phase in which an outer foot remaining outside the vehicle is put in the vehicle, and a seat in the seat It is composed of six operation phases: an outer footing phase in which the outer foot is brought out of the vehicle from the state of being in a state of standing, a standing phase rising from the seat, and an inner footing phase in which the inner foot remaining in the vehicle is brought out of the vehicle. Design support system for vehicles.
上記乗員を模擬した人体モデルに関する人体特性データを記憶する人体特性データ記憶手段と、
上記車両用ドア部周辺の仮の設計諸元データを記憶する設計諸元データ記憶手段と、
上記人体特性データ記憶手段により記憶された人体特性データと上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、該仮の設計諸元データに対応する設計諸元値を有する仮想車両に対する乗員の乗降動作を上記人体モデルによりシミュレーションすることでその動作軌跡を算出する乗降動作軌跡算出手段と、
上記仮想車両に対する乗員の乗降動作が複数の動作フェーズからなるものとして、該乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の負担感の大きさを、上記乗降動作軌跡算出手段により算出された動作軌跡を基に数値化して算出する負担感算出手段と、
上記負担感算出手段により算出された各動作フェーズ毎の負担感の大きさが全て、該各動作フェーズ毎に設定された設定閾値以下となる目標条件を満足させる設計諸元データを決定する設計諸元データ最適化手段と、
上記設計諸元データ最適化手段により決定された設計諸元データを出力する出力手段とを備え、
上記乗降動作軌跡算出手段は、上記仮想車両のドア開度を設定可能なドア開度設定手段を有していて、該ドア開度設定手段にて設定されたドア開度に応じて、該仮想車両に対する乗員の乗降動作時の動作軌跡を算出可能に構成されていることを特徴とする車両用設計支援システム。 A vehicle design support system that determines a design specification value around a vehicle door by evaluating a feeling of burden at the time of getting on and off of a vehicle occupant by simulation,
Human body characteristic data storage means for storing human body characteristic data relating to a human body model simulating the occupant;
Design specification data storage means for storing temporary design specification data around the vehicle door;
Based on the human body characteristic data stored by the human body characteristic data storage means and the temporary design specification data stored by the design specification data storage means, the design specification values corresponding to the temporary design specification data Boarding and exiting motion trajectory calculating means for calculating the motion trajectory by simulating the passenger's getting on and off motion with respect to the virtual vehicle having the human body model,
Assuming that the occupant's getting-on / off operation with respect to the virtual vehicle is composed of a plurality of operation phases, the magnitude of the feeling of burden for each operation phase at the time of the occupant's getting-on / off operation is calculated using the operation locus calculated by the getting-on / off operation locus calculating means. A sense of burden calculation means for calculating numerically based on the basis,
Design specifications for determining design specification data satisfying the target condition that the magnitude of the sense of burden for each operation phase calculated by the burden calculation means is less than or equal to the set threshold value set for each operation phase. Original data optimization means,
Output means for outputting the design specification data determined by the design specification data optimization means,
The getting-on / off movement trajectory calculating means has door opening setting means capable of setting the door opening of the virtual vehicle, and the virtual opening / closing movement trajectory calculating means corresponds to the virtual opening according to the door opening set by the door opening setting means. A vehicle design support system configured to be able to calculate an operation trajectory when an occupant gets in and out of a vehicle.
上記乗員の乗降動作時の負担感は、肉体的負担感と精神的負担感とからなるものとされ、The occupant's feeling of burden when getting on and off is composed of physical and mental burden,
上記車両用ドア部周辺の各設計諸元項目の値の変化が乗員の乗降動作時の精神的負担感に与える影響度を上記各動作フェーズ毎に数値化した精神負担算出用データを記憶する精神負担算出用データ記憶手段を更に備え、The spirit of storing mental burden calculation data in which the degree of influence of changes in the values of each design specification item around the vehicle door portion on the feeling of mental burden at the time of getting on and off the occupant is quantified for each operation phase. A load calculating data storage means;
上記負担感算出手段は、上記乗降動作軌跡算出手段により算出された動作軌跡と上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、上記仮想車両に対する上記乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の肉体的負担感の大きさを数値化して算出する肉体的負担感算出手段と、上記精神負担算出用データ記憶手段により記憶された精神負担算出用データと上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、上記仮想車両に対する上記乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の精神的負担感を数値化して算出する精神的負担感算出手段とを有していて、該肉体的負担感算出手段により算出された各動作フェーズ毎の肉体的負担感の大きさと該精神的負担感算出手段により算出された各動作フェーズ毎の精神的負担感の大きさとを基に、上記仮想車両に対する乗員の乗降動作時における各動作フェーズ毎の負担感の大きさを算出するように構成されていることを特徴とする車両用設計支援システム。The burden sensation calculating means is based on the movement trajectory calculated by the getting on / off movement trajectory calculating means and the provisional design specification data stored in the design specification data storage means, and the passenger gets on and off the virtual vehicle. Physical burden calculation means for calculating and calculating the magnitude of physical burden for each motion phase during movement, mental burden calculation data stored in the mental burden calculation data storage means, and the design parameters Based on the temporary design specification data stored by the original data storage means, the mental burden calculation is performed by quantifying and calculating the mental burden for each operation phase when the occupant gets on and off the virtual vehicle. Means for calculating the physical burden for each motion phase calculated by the physical burden calculation means and each motion calculated by the mental burden calculation means. Based on the magnitude of the mental burden for each phase, the vehicle is configured to calculate the magnitude of the burden for each operation phase when the occupant moves in and out of the virtual vehicle. Design support system.
上記乗降動作軌跡算出手段は、乗員の乗降動作時における所定関節回りの関節トルクの時間積分値が最小になるように、上記仮想車両に対する乗員の乗降動作時の動作軌跡を算出するように構成されており、
上記肉体的負担感算出手段は、上記乗降動作軌跡算出手段にて算出された動作軌跡を基に乗員の乗降動作中の上記所定関節回りの関節トルクを算出する関節トルク算出手段を有していて、該関節トルク算出手段により算出された関節トルクの各動作フェーズ毎の時間積分値を、該各動作フェーズにおける乗員の乗降動作時の肉体的負担感の大きさとして算出するように構成されていることを特徴とする車両用設計支援システム。 The vehicle design support system according to claim 2 or 5 ,
The getting-on / off movement trajectory calculating means is configured to calculate an action trajectory at the time of an occupant's getting on / off operation with respect to the virtual vehicle so that a time integral value of a joint torque around a predetermined joint at the time of the occupant's getting on / off operation is minimized. And
The physical burden calculation means includes a joint torque calculation means for calculating a joint torque around the predetermined joint during an occupant's getting-on / off operation based on the action locus calculated by the getting-on / off action locus calculating means. The time integral value for each operation phase of the joint torque calculated by the joint torque calculation means is calculated as the magnitude of the physical burden at the time of the passenger's getting on and off operation in each operation phase. This is a vehicle design support system.
上記精神的負担感算出手段は、上記乗降動作軌跡算出手段により算出された動作軌跡を基に、各動作フェーズにおいて、乗員の視線の先にある車両用ドア部周辺の車両構成要素を推定するとともに上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データのうち該推定した車両構成要素に関連するデータを抽出して、該抽出したデータと上記精神負担算出用データとを基に、上記仮想車両に対する乗員の乗降動作時の各動作フェーズ毎の精神的負担感の大きさを数値化して算出するように構成されていることを特徴とする車両用設計支援システム。 In the vehicle design support system according to any one of claims 2, 5, and 6 ,
The mental burden calculation means estimates the vehicle components around the vehicle door part ahead of the occupant's line of sight in each operation phase, based on the movement trajectory calculated by the getting on / off movement trajectory calculation means. Extracting the data related to the estimated vehicle component from the temporary design specification data stored by the design specification data storage means, based on the extracted data and the mental burden calculation data, A design support system for a vehicle, characterized in that the magnitude of the mental burden for each operation phase when the occupant gets in and out of the virtual vehicle is quantified and calculated.
上記精神的負担感算出手段は、上記乗降動作軌跡算出手段により算出された乗員の動作軌跡を基に、上記各動作フェーズにおいて、該乗員が乗降動作時に接触する可能性のある車両用ドア部周辺の車両構成要素を推定するとともに上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データのうち該推定した車両構成要素に関連するデータを抽出して、該抽出したデータと上記精神負担算出用データとを基に、上記仮想車両に対する乗員の乗降動作時の各動作フェーズ毎の精神的負担感の大きさを数値化して算出するように構成されていることを特徴とする車両用設計支援システム。 In the vehicle design support system according to any one of claims 2, 5, and 6 ,
The mental burden calculation means is based on the passenger's movement trajectory calculated by the boarding / exiting movement trajectory calculation means. And the data related to the estimated vehicle component is extracted from the temporary design specification data stored by the design specification data storage means, and the extracted data and the mental burden are extracted. Based on the calculation data, the vehicle design is characterized in that the magnitude of the mental burden for each operation phase at the time of occupant's getting on and off the virtual vehicle is quantified and calculated. Support system.
上記精神負担算出用データは、複数の被験者を予め用意した複数の車両に乗降させて、該各被験者に対して、乗員の乗降動作時の精神的負担感に影響する複数の乗降性評価項目に基づいたアンケート調査を実施してその結果を解析することで作成されるデータであることを特徴とする車両用設計支援システム。 In the vehicle design support system according to any one of claims 2 and 5-8 ,
The mental load calculation data is obtained by getting a plurality of subjects on and off a plurality of vehicles prepared in advance, and for each of the subjects, a plurality of evaluation items that affect the feeling of mental burden at the time of a passenger's getting on and off operation. A vehicle design support system characterized in that it is data created by conducting a questionnaire survey based on the results and analyzing the results.
上記精神負担算出用データは、複数の被験者を予め用意した複数の車両に乗降させて、該各被験者の乗降動作時の発話内容を、乗員の乗降動作時の精神的負担感に影響する複数の乗降性評価項目を基に解析することで作成されるデータであることを特徴とする車両用設計支援システム。 In the vehicle design support system according to any one of claims 2 and 5-8 ,
The mental burden calculation data includes a plurality of subjects who get on and off a plurality of vehicles prepared in advance, and the utterance contents at the time of the getting on and off of each subject are affected by the mental burden at the time of the passenger getting on and off. A vehicle design support system, characterized in that the data is created by analysis based on an entry / exit evaluation item.
上記複数の乗降性評価項目は、ISM法により抽出された、身体調和性、身体的開放感、安定性、空間的ゆとり、意向実現性、動作適合性、好触感、及び安心感の8項目からなることを特徴とする車両用設計支援システム。 The vehicle design support system according to claim 9 or 10 ,
The above-mentioned multiple entry / exit evaluation items are based on eight items extracted by the ISM method: body harmony, physical openness, stability, spatial comfort, intention realization, motion suitability, tactile sensation, and security. A vehicle design support system.
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