何思俊，支錦亦

（西南交通大學(xué)建筑與設(shè)計學(xué)院，四川 成都 610031）

旅客列車的發(fā)展雖然以技術(shù)作為先決條件，但其內(nèi)部設(shè)計越來越注重人性化需求[1].列車的旅客界面（passenger interface，PI）是近年來我國在高速列車研發(fā)中提出的新術(shù)語，包括車內(nèi)座椅、行李架、燈具、無障礙衛(wèi)生間等相關(guān)服務(wù)設(shè)施和側(cè)墻、端墻、頂板、走廊通道等與人產(chǎn)生交互的物理界面[2].隨著人們生活水平的提高，乘客對高鐵出行的需求不斷提升，列車的旅客界面設(shè)計成為提高用戶體驗的重要因素.在列車制造的關(guān)鍵節(jié)點對旅客界面設(shè)計進行評價，可以指導(dǎo)車內(nèi)設(shè)計過程，及時反饋存在的問題，對建立環(huán)境友好的車內(nèi)空間有重要意義.

根據(jù)列車處在方案設(shè)計、樣車試制、實車運營等不同階段，適用于車內(nèi)旅客界面評價的方法也有所不同.在方案設(shè)計階段，可通過方案的效果圖或者三維數(shù)字模型進行初步驗證.效果圖一般用于評價車內(nèi)視覺環(huán)境或粗略檢驗設(shè)計的合理性：文獻[3]對不同圖底和色調(diào)關(guān)系的車廂內(nèi)飾方案效果圖開展視覺跟蹤實驗和滿意度評價，認為乘客關(guān)注區(qū)域與其面積大小無關(guān)，色調(diào)明快的設(shè)計方案美學(xué)設(shè)計評價更好；文獻[4]以高速列車二等座椅設(shè)計效果圖為樣本，通過感性工學(xué)方法建立了座椅分模線型、色彩及圖紋3 類設(shè)計元素與整體風(fēng)格評價的量化關(guān)系.三維數(shù)字模型主要被用于對方案的人機性能進行校核；文獻[5]提出了一種無輔助抓握件的車內(nèi)扶手布置方案，利用人因分析軟件JACK 對可用抓握點位數(shù)量進行了評估；文獻[6]通過三維模型評價了3+2和2+2 兩種車廂旋轉(zhuǎn)座椅布置方式在乘客舒適性和乘務(wù)員操作負荷上的優(yōu)劣，2+2 布置方式不僅能增加定員，而且人機性能更好；文獻[7]介紹了西南交通大學(xué)人機環(huán)境系統(tǒng)設(shè)計研究所搭建的軌道交通列車的可視化人因綜合分析平臺，平臺可通過數(shù)字模型對人車界面進行仿真評估.而在樣車試制階段，由于整車造價高昂，一般只對關(guān)鍵設(shè)備進行評價；文獻[8]制作了兩個二等座椅方案模型，用模糊層次分析法評價了優(yōu)劣并改進了設(shè)計；文獻[9]在倫敦大學(xué)學(xué)院搭建了一節(jié)實驗樣車，評估了座椅類別、前廳寬度、車門寬度等設(shè)計參數(shù)對乘客上下車效率的影響，但研究對象局限于地鐵列車.目前暫時還沒有高速列車在樣車階段開展旅客界面的評價工作.在正式運營階段，則可通過乘客的實際體驗進行評價；文獻[10]面對韓國引進TGV (train à grande vitesse) 平臺列車出現(xiàn)的旅客界面人機適配性問題，通過問卷調(diào)查數(shù)據(jù)構(gòu)建了24 項指標的結(jié)構(gòu)方程模型，認為座椅間距、座椅寬度和座椅傾角對舒適度有較大影響；文獻[11]通過因子分析提取了影響乘客整體滿意度的4 個因素21 項指標，對調(diào)查數(shù)據(jù)進行回歸分析，確定了因素的重要度排序.運營階段的評價研究以提升鐵路服務(wù)質(zhì)量為目的，涉及的因素通常包含設(shè)計、餐飲、票價等易調(diào)整的方面，較難落實到旅客界面的更改.

通過分析旅客界面的現(xiàn)有評價發(fā)現(xiàn)：

1）不同的列車制造階段適用于不同的方法進行評價，出于成本、安全性和便捷性考慮，彼此并沒有明確的限制，如乘客可借助虛擬現(xiàn)實技術(shù)（VR）對車內(nèi)虛擬環(huán)境進行主觀評價，但國內(nèi)尚未形成相關(guān)文獻，目前的成果集中在列車虛擬維修與培訓(xùn)[12].

2）用多途徑方法進行綜合評價可相互校驗，提高評價的準確性和可信度，如對關(guān)鍵設(shè)備開展實驗和主觀評價，常用的有人體壓力分布測量結(jié)合主觀舒適度量表[13]或表面肌電測試結(jié)合主觀疲勞量表等[14].而對旅客界面的整體質(zhì)量評價采用調(diào)查方法相對有效，結(jié)合專家評分和乘客調(diào)查可在一定程度上避免專家決策的主觀隨意性.

3）在列車設(shè)計階段開展虛擬評價可避免重大設(shè)計缺陷的產(chǎn)生，但較難面向用戶廣泛收集意見，通過虛擬環(huán)境開展的靜態(tài)評價也不能完全反應(yīng)實車體驗中的問題.

因此，針對在樣車試制階段的高速列車，宜引入滿意度調(diào)查的方法評價旅客界面設(shè)計的優(yōu)劣，但為了突破傳統(tǒng)設(shè)計評價只針對座椅形面、設(shè)施布局等單一內(nèi)容，或只重視調(diào)查的整體結(jié)果，對指標改進指示性不強等問題，本文從系統(tǒng)的角度出發(fā)，建立了高速列車旅客界面評價指標體系，研究利用專家意見和乘客調(diào)查數(shù)據(jù)相結(jié)合的方式構(gòu)建主客觀賦權(quán)值的模糊評價模型，能在得到定量評價結(jié)果的同時進一步挖掘指標對整體滿意度的影響程度，為后期改進提供優(yōu)先策略.

1 旅客界面評價指標

1.1 旅客界面設(shè)計滿意度調(diào)查

設(shè)計滿意度表征了乘客對設(shè)計質(zhì)量的實際體驗與心理期望之比，一般針對最終設(shè)計的產(chǎn)品進行[15].以處于環(huán)線試驗階段的新研制雙層高速動車組列車為調(diào)查對象，調(diào)查問卷包含36 項觀測變量，問卷設(shè)計為5 級李克特量表，即“5～1 分”分別代表“非常滿意、滿意、一般、不滿意、極不滿意”.正式調(diào)查邀請廠區(qū)內(nèi)被試者上車試乘，測試時列車周圍環(huán)境安全，處于全工作狀態(tài)，提供正常運營條件下所需的供電、供水、供氣（冷/暖氣），按照實際運用狀態(tài)設(shè)置照明等.被試者上車進入對應(yīng)座位，按習(xí)慣放置隨身物品，正常就坐、熟悉并使用車內(nèi)設(shè)備不小于 40 min，測試結(jié)束前30 min 發(fā)放滿意度調(diào)查問卷，測試結(jié)束時收回.

1.2 調(diào)查樣本特征及描述性分析

測試現(xiàn)場發(fā)放問卷93 份，收回有效問卷85 份.用SPSS 分析軟件驗證問卷數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和一致性.信度系數(shù)Cronbach’sα的值為0.977，一般來說信度系數(shù)界于0.8～1.0，說明問卷的信度相當(dāng)好.進一步對問卷調(diào)查結(jié)果進行數(shù)據(jù)整理，統(tǒng)計乘客的基本信息分布特征如表1 所示.

表1 乘客個體特征描述性統(tǒng)計Tab.1 Descriptive statistics of individual passenger characteristics

從乘員構(gòu)成來看，女性乘客樣本占總樣本比例為47%，男性占53%，男女比例相對均衡.年齡最小21 歲，最大55 歲，26～45 歲之間的人占67.1%，整體呈正態(tài)分布.乘客中身高最小154 cm，最高185 cm，滿足中國人體第10 百分位至第90 百分位區(qū)間，能解釋小、中、大型身材乘客使用情況.樣本選座位置靠窗占38.8%，不靠窗占61.2%，符合二等車廂3+2 座椅布置特征.調(diào)查樣本分布較為合理，有一定代表性.

1.3 建立評價指標體系

通過對乘客乘車需求的調(diào)查、整理和分析，充分考慮評價指標體系的系統(tǒng)性和層次性，構(gòu)造目標層A 至準則層B 再到指標層C 的三級評價層級，目標層包含5 項評價準則，準則層包含36 項詳細指標，如表2 所示.

表2 高速列車旅客界面設(shè)計評價指標體系Tab.2 Passenger interface design evaluation index system for high-speed train

1）設(shè)施尺度B1包含了7 項評價指標，是從人-旅客界面幾何適配角度提煉的影響滿意度的關(guān)鍵參數(shù).

2）安全設(shè)計B2包含了6 項評價指標，是從列車內(nèi)飾的被動安全出發(fā)對旅客界面設(shè)計的安全性進行評價.

3）功能使用B3包含了10 項評價指標，由乘客可主動使用的車內(nèi)輔助功能設(shè)計組成，表征了乘車的便捷性.

4）空間環(huán)境B4包含了7 項評價指標，是從乘客可感知的車內(nèi)物理參數(shù)進行評價，對人體舒適的滿意程度影響較大.

5）美學(xué)設(shè)計B5包含了6 項評價指標，從車內(nèi)CMF 設(shè)計和整體氛圍營造評價旅客界面的美觀性.

2 集成AHP-獨立性權(quán)數(shù)法的評價模型

高速列車運載的乘客存在較大個體差異，不同乘客對旅客界面各項指標的需求程度不同，則指標間的重要程度應(yīng)該不同.目前的指標賦權(quán)方法以德爾菲法、AHP 法（層次分析法）等根據(jù)人工主觀價值判斷來指定權(quán)數(shù)的方法為主，實施時對賦權(quán)者的專業(yè)水平要求較高，且專家經(jīng)驗不同，較難反應(yīng)出用戶的真實需求.因此，提出一種先用主觀AHP 法賦權(quán)，再通過客觀獨立性權(quán)系數(shù)法修正主觀權(quán)數(shù)，最后線性合成綜合權(quán)重對評價指標賦權(quán)的方法.其評價流程如圖1 所示.

圖1 列車旅客界面設(shè)計綜合評價流程Fig.1 Comprehensive evaluation process of passenger interface design of train

2.1 AHP 法計算主觀權(quán)重

AHP 法是Saaty[16]提出的一種將復(fù)雜問題分解為層次結(jié)構(gòu)，進而分析評價的主觀賦權(quán)方法，它能利用較少的定量信息，把決策的思維過程數(shù)學(xué)化，從而為求解多目標、多準則或無結(jié)構(gòu)特性的復(fù)雜決策問題.AHP 引入1～9 級標度法，采用指標間兩兩比較的方式將重要性通過判斷矩陣進行量化，并通過一致性檢驗來保證人為判斷的邏輯性.其標度含義如表3 所示.

表3 1～9 級標度含義Tab.3 Scale meaning of level 1-9

對指標層和準則層中的指標進行逐層判斷.先構(gòu)建評價指標集U={u1，u2，···，un}確立各指標相對上一層級的權(quán)重，由專家打分構(gòu)建指標間兩兩判斷矩陣G為

式中：uij為標度值，i,j=1,2,···,n，且uij＞0,uij=1/uji,uii=1；n為判斷矩陣階數(shù).

采用矩陣特征向量的近似求法計算G的特征向量，進行歸一化處理即可得到U中各指標權(quán)重WS=（WS,1，WS,2，···，WS,n）.再對判斷矩陣的一致性進行驗證，根據(jù)式（2）、（3）計算判斷矩陣最大特征根 λmax，并引入隨機一致性指標RI求解G的一致性指標CI和一致性比例CR.

當(dāng)CR＜ 0.1 時，認為矩陣G的不一致程度在允許范圍內(nèi)，否則需對矩陣再做調(diào)整.

2.2 獨立性權(quán)數(shù)法計算客觀權(quán)重

獨立性權(quán)數(shù)法是采用多元回歸分析法計算指標間的復(fù)相關(guān)系數(shù)來定權(quán)的方法，其結(jié)果不依賴于人的主觀判斷，能客觀反映指標間的相互關(guān)系.其原理為：在評價體系中，若某一項指標與其余指標的相關(guān)程度較大（復(fù)相關(guān)系數(shù)越大），則說明該指標與其余指標重復(fù)信息越多，越容易被其他指標所替代，因此其權(quán)重應(yīng)該越小.用獨立性權(quán)系數(shù)法確定指標權(quán)重，首先根據(jù)調(diào)查問卷建立n個指標的m個乘客的評分矩陣X，如式（4）.

式中：xih為第i個指標上第h個被試者的評分值，h=1，2，···，m.

通過線性回歸分析依次求得單個指標與其他指標間的復(fù)相關(guān)系數(shù)，計為ρi.求倒復(fù)相關(guān)系數(shù)并歸一化處理即為獨立性權(quán)系數(shù)，如式（5）.

則指標客觀權(quán)重向量為WO=（wO,1，wO,2，···，wO,n）.

2.3 計算綜合權(quán)重

綜合權(quán)重為主客觀權(quán)重的線性合成，如式（6）.

式中：α、β為主客觀權(quán)值在綜合權(quán)重中的比例系數(shù)；β=1 -α.

由式（6）可知：只需計算α即可確定對主客觀權(quán)重分配的權(quán)衡結(jié)果.建立一個主客觀權(quán)重誤差平方和最小的優(yōu)化函數(shù)求解，如式（7）.

可得當(dāng)α=0.5 時，有最小解.

2.4 模糊綜合評價

使用模糊綜合評價方法求解旅客界面最終評價結(jié)果，需對準則層和目標層逐層計算.設(shè)置指標的評語集V={v1，v2，···，v f，···，vk}，其中vf為k級評價標準中的第f級評語.對指標層建立模糊子集進行評價，得到該指標在評語集V中的的隸屬度rif，并歸一化處理，進而建立各指標隸屬度的模糊關(guān)系矩陣R=(rif)n×k.最后由已知權(quán)重向量W=(W1,W2,···,Wn)和模糊矩陣R合成得到準則層的評價結(jié)果向量F=WR=(R1,R2,···,Rn).

根據(jù)準則層的評價結(jié)果建立評判矩陣，加權(quán)準則層綜合權(quán)重得到目標層的模糊評價矩陣，如式（8）.

最后按照最大隸屬度原則，選擇評價結(jié)果.

3 評價數(shù)據(jù)處理

3.1 求解指標主觀權(quán)重

邀請軌道交通工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域3 名專家按照1～9 級標度法對各層級評價指標進行判斷打分，由于篇幅有限以準則層5 項指標為例，根據(jù)式（1）構(gòu)建判斷矩陣為

根據(jù)判斷矩陣特征向量的近似求法可得準則層相對目標層主觀權(quán)重為

根據(jù)一致性檢驗式（2）、（3）得到判斷矩陣一致性比率=0.000 2 ＜ 0.1，證明有非常好的一致性.同理可求得指標層相對準則層權(quán)重，如表4 所示.

表4 列車旅客界面評價指標權(quán)重Tab.4 Weights of passenger interface evaluation index

AHP 賦權(quán)的精確性完全取決于專家的經(jīng)驗水平和判斷時的認真度.因此引入較為客觀的獨立性權(quán)數(shù)法避免專家賦權(quán)造成的主觀偏差.

3.2 求解指標客觀權(quán)重

通過調(diào)查問卷的原始評分數(shù)據(jù)求解指標層的客觀權(quán)重，準則層的評分為每位乘客對該準則下指標滿意度評分的平均分.將數(shù)據(jù)錄入SPSS，對指標進行線性回歸分析，自變量為同一個評價目標下的其余指標.同樣以準則層5 個指標為例，通過線性回歸分析求解復(fù)相關(guān)系數(shù)如表5 所示.

將復(fù)相關(guān)系數(shù)代入式（5）可得準則層客觀權(quán)重WO,A=(0.198 8,0.197 9,0.193 6,0.191 4,0.218 4).

同理可得指標層對準則層中各指標的客觀權(quán)重如表5 所示.用獨立性權(quán)數(shù)法計算的指標權(quán)重完全從乘客滿意度評分中挖掘了真實信息，能客觀反映乘客對各指標的需求程度.

3.3 求解指標綜合權(quán)重

求得主客觀權(quán)重后根據(jù)式（6）進行線性合成，則可計算出各指標的綜合權(quán)重值如表5 所示.綜合權(quán)重有限利用了專家意見，挖掘了乘客的實際體驗數(shù)據(jù)，指示了指標間的內(nèi)在邏輯關(guān)系.

表5 準則層復(fù)相關(guān)系數(shù)Tab.5 Criterion layer correlation coefficient

3.4 模糊綜合評價

設(shè)置評語集V={非常滿意，滿意，一般，不滿意，極不滿意}，為了驗證模型的有效性，增加了比較方案.在85 名被試乘客中，選取最近有既有動車組（復(fù)興號）乘坐經(jīng)歷的乘客25 名，記錄其在樣車中的調(diào)查問卷編號，再請其根據(jù)既有列車的乘坐體驗打分.統(tǒng)計各指標在評語集下的選擇頻次，并歸一化處理.如新造樣車中座椅布局方式一項有8 人選擇“非常滿意”，12 人選擇“滿意”，5 人選擇“一般”，0 人選擇不滿意和極不滿意.則有對應(yīng)評價矩陣C1=(0.32，0.48，0.2，0，0).

建立新造樣車的準則層模糊評判矩陣，并加權(quán)綜合權(quán)重進行計算，可得到各指標對準則層評判結(jié)果為

根據(jù)式（8）可求得新造樣車旅客界面整體（目標層）評價結(jié)果為

同理，通過被試對既有列車的滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)，可求得評價結(jié)果為

3.5 結(jié)果分析

根據(jù)最大隸屬度原則選擇評價結(jié)果，新造樣車滿意的隸屬度最高，為0.397 7，旅客界面設(shè)計整體評價應(yīng)為滿意；既有列車非常滿意的隸屬度最高，為0.442 2，整體評價為非常滿意.這說明試制的樣車還無法完全達到乘客期望，改進的優(yōu)先級為：設(shè)施尺度 ＞ 功能操作 ＞ 空間環(huán)境 ＞ 安全設(shè)計 ＞ 美學(xué)設(shè)計.

對設(shè)施尺度的評價結(jié)果進行分析，新造樣車的評語為滿意，既有列車為非常滿意，對結(jié)果影響最大的指標為座椅人機曲面和前后座椅間距.安全設(shè)計相關(guān)指標中新造樣車的評價結(jié)果為滿意，既有列車為非常滿意，對設(shè)施尖角和行李架高度兩項權(quán)重最大的指標進行復(fù)檢，發(fā)現(xiàn)新造樣車的行李架高度偏低（1 690 mm），只比男性第50 百分位身高（1 678 mm）略高，即有半數(shù)男性出入靠窗座位時會碰頭，如圖2所示.功能使用相關(guān)指標中新造樣車的評價結(jié)果為非常滿意，既有列車為滿意，新造樣車汲取現(xiàn)有車型使用中的不足，改進了電源充電口位置及座椅頭枕可調(diào)范圍等參數(shù)，在滿足乘客使用需求上有更好的體驗.空間環(huán)境相關(guān)指標中，空氣質(zhì)量、照明和噪聲是影響乘客滿意度的主要因素，其他指標由于可感知性不強，權(quán)重差異不大.美學(xué)設(shè)計相關(guān)指標評價中新造樣車優(yōu)于既有列車，乘客對空間色彩的感知強于造型因素，合理的色彩搭配有助于緩解視覺疲勞，營造優(yōu)雅的內(nèi)飾氛圍.

圖2 行李架高度指標設(shè)計問題Fig.2 Design problem of luggage rack height index

根據(jù)評價分析，對新造樣車進行優(yōu)化，改進了座椅曲面參數(shù)，尤其是頸部支撐更明顯，適當(dāng)增加了座椅前后間距，重新設(shè)計了行李架.既有列車的褐色座椅蒙面時代感不強，耐污性不好，新方案中使用了更為明快和年輕化的藍色，效果如圖3 所示.

圖3 改進的設(shè)計方案效果圖Fig.3 Rendering of the improved design scheme

4 結(jié) 論

1）闡釋了高速列車旅客界面評價的階段、適用方法和評價目的，總結(jié)了設(shè)計評價研究的趨勢和特點.

2）在新型雙層高速列車動車組的新造樣車中，開展了旅客界面設(shè)計滿意度調(diào)查，篩選并建立了較為全面的評價指標體系，能夠從設(shè)施尺度、安全設(shè)計、功能操作、空間環(huán)境和美學(xué)設(shè)計角度反映乘客滿意度的影響因素.

3）提出在AHP 法賦權(quán)的基礎(chǔ)上，結(jié)合獨立性權(quán)數(shù)法從主客觀層面綜合求解指標權(quán)重的方法，該方法既保留了專家的專業(yè)意見，又充分挖掘了乘客對旅客界面的客觀需求，能較好地體現(xiàn)賦權(quán)的公平性.

4）利用求解的權(quán)重對新造樣車和既有列車的旅客界面進行了對比評價分析，評價結(jié)果符合實際情況.借助指標權(quán)值分析了旅客界面中對滿意度影響較大的設(shè)計因素，并提出了針對性改進意見.