趙祎乾，吳天宇，顧 森，李亞軍+，朱天陸

(1.南京理工大學 機械工程學院，江蘇 南京 210094；2.河南機電職業(yè)學院 智能工程學院，河南 鄭州 451100)

0 引言

火炮由火力、火控、運載3個子系統(tǒng)模塊構成，其結構復雜且精密，作戰(zhàn)中通常要求在短時間內精準地完成各項操作任務，由此給炮手施加了較重的體力和腦力負荷[1]。鑒于人—機操作的協(xié)調性對火炮整體作戰(zhàn)效能影響較大，立足于工程實際，為實現(xiàn)火炮操作過程安全、可靠、高效、舒適，圍繞炮手操作姿勢與火炮操控設備進行評估具有重要意義。

國內外有關火炮操作人機工效評估領域的典型文獻有：談樂斌等[2]依托計算機仿真技術，提出一種火炮人機操控設備快速評價方法；易慎光等[3-4]針對某型車載速射迫擊炮與某型加榴炮瞄準機手輪的多項設計要素展開研究；王華亭等[5]面向自行高炮乘員艙內車長鏡、座椅、操控臺、行軍固定器等元件進行仿真評估，并提出改進措施；張世全等[6]探索了火炮瞄準過程中操控器位置、空間尺寸、操作力等方面的最優(yōu)設計參數(shù)；汪匯川等[7-8]從文獻綜述視角梳理了艦炮人機設備關系的演變與優(yōu)化過程，并圍繞艦炮射擊準備流程構建了基于直接操控的人機交互理論模型；邵婷等[9]從人—機設備匹配度視角，建立了艦炮瞄準操控臺優(yōu)化設計模型；王立紅等[10]采用主成分分析法對艦炮武器的操作工效進行綜合評估；趙祎乾等[11-12]采用人機仿真評估的方式探討了車載炮瞄準機手輪安裝軸線夾角對炮手操作姿勢的影響，并運用仿真評估與綜合評價相結合的思路，研究得出牽引加榴炮瞄準機手輪輪徑、安裝軸高差、握柄截面尺寸的最優(yōu)設計；蘇勝等[13]對車載自行火箭炮駕駛員、炮手操作中依次涉及的方向盤高度、操控面板傾斜角度進行評估和改良；顧輝等[14]為降低裝填手操作疲勞度，優(yōu)化了車載炮裝填作業(yè)面的高度，并設計了輔助操作裝置；BALASUBRAMANIAN[15]根據(jù)人體生物力學維度，面向火炮裝填過程中的炮彈質量、裝填角度及高度展開分析，由此明確彈藥架位置的最優(yōu)設計方案。

上述研究可歸納為4個層面：

(1)根據(jù)理論層的標準和數(shù)據(jù)，從宏觀視角提出面向火炮人機操控設備的評價模型或設計知識，并指明改進方向，然而由于缺乏數(shù)據(jù)支撐，較難析出詳細的設計策略。

(2)構建并參照指標體系對火炮操控設備進行綜合評估，然而其準確性易受評估人員認知程度、評估標準、個人偏好之間的差異，以及評估信息表征的模糊性等主觀因素的干擾。

(3)根據(jù)人體力學分析或生理測量實驗評估炮手操作火炮設備過程中的行為，雖然相對客觀可靠，但是評估中設備的實物樣本制作難度大、成本高、周期過長。

(4)以人機仿真技術為牽引，仿真炮手操作行為與過程，并提取對應操作姿勢進行評估，由姿勢的合理性反映火炮操控設備設計的優(yōu)劣。目前對炮手姿勢的評估大多從單一指標維度展開，各指標之間相對獨立、系統(tǒng)性較弱，評估結果具有一定局限性。

由于火炮操控設備打樣成本高，針對炮手操作展開的生理測量實驗需要大量人力、物力、經(jīng)濟支撐，可行性較低且評估周期長。本研究充分顯示仿真技術在火炮等復雜裝備評估中的優(yōu)勢，立足于肢體偏轉、關節(jié)扭矩、肌肉負載等多指標維度，面向炮手操作姿勢探索性地提出一種量化評估模型，旨在通過評估炮手操作姿勢的合理性辨別火炮操控設備設計的優(yōu)劣，為提取多組設備設計方案中的最優(yōu)或優(yōu)選方案提供依據(jù)，從而支撐后續(xù)設備的優(yōu)化設計，以提升火炮的操作工效與作戰(zhàn)效能。

1 炮手操作姿勢評估模型的構建

1.1 仿真技術與軟件

隨著虛擬現(xiàn)實、圖形圖像學、計算機輔助工業(yè)設計技術的革新，將仿真技術與人機工程評估相融合的方法已經(jīng)廣泛應用于各個領域，該方法具有靈活、便捷、高效的特征。人機仿真軟件包括Siemens Tecnomatix Jack, Delmia[16]，Ramsis[17]，ICIDO，Human CAD[18]，Anybody[19]，MakeReal 3D SoErgo, MADYMO[20]等。本文研究以成熟且兼容性較強的Siemens Tecnomatix Jack 8.01軟件作為評估工具，該軟件可創(chuàng)建數(shù)字化三維仿真環(huán)境，并植入如可視域與可達域分析、任務分析工具(Task Analysis Toolkit，TAT)、車輛分析工具OPT(occupant packaging toolkit)等多項人因分析技術[11]，通過分析可輸出精確的評估數(shù)據(jù)。

1.2 評估內容與方法

1.2.1 評估內容

評估邏輯包括構建數(shù)字化人體模型、創(chuàng)建評估對象與環(huán)境、設置操作行為仿真和評估節(jié)點3部分。構建數(shù)字化人體模型分為基礎與高級2個模塊，基礎模塊可構建代表性較強的P1，P5，P50，P95，P99人體模型，模型數(shù)據(jù)庫包括美國、加拿大、中國、印度、德國、日本等權威的人群尺寸；高級模塊則按照人體隨機樣本的數(shù)據(jù)建模[21]。評估對象的三維模型有導入或直接構建2種方式，導入端可與Unigraphics,SolidWorks,Pro/Engineer等三維建模軟件對接，兼容格式包括.wrl，.stl，.igs等；導入模型后需轉換坐標并約束位置，從而創(chuàng)建三維仿真環(huán)境。

評估中需在炮手人體與評估對象模型之間添加并設置約束條件，仿真炮手動態(tài)操作過程，該過程可拆解為若干連續(xù)動作序列的集合。另外，為降低工作量并保證結果的可靠性，需從連續(xù)的動作序列集合中精準捕獲極限、典型的操作姿勢。極限姿勢涵蓋肢體活動可達軌跡的臨界狀態(tài)或關節(jié)扭轉角度的極限區(qū)間等；典型姿勢一般對應連貫動作序列中的轉折點，該節(jié)點下可輸出肢體、關節(jié)扭轉角度或肌肉負荷的關鍵數(shù)據(jù)。評估節(jié)點應根據(jù)極限與典型操作姿勢合理設置，力求通過對各節(jié)點下姿勢的評估，準確、客觀地反映整個操作行為與操作過程。

1.2.2 評估指標

人機仿真軟件Siemens Tecnomatix Jack 8.01中面向操作姿勢的評估指標包括可達域分析[12]、下背部分析(Lower Back Analysis, LBA)[22]、靜態(tài)強度預測(Static Strength Prediction, SSP)[23]、搬運受力分析[24]、Ovako工作姿勢分析系統(tǒng)(Ovako Working posture Analysis System, OWAS)[25]、快速上肢評價(Rapid Upper Limb Assessment, RULA)[26]、人體受力分析[21]等，各項指標的評估原理、方法、側重點和數(shù)據(jù)表征形式均存在差異。應用指標時，應提取操作任務，整合任務中操作行為與操作姿勢的特征，由此科學地選擇和運用相關的評估指標。

1.2.3 評估數(shù)據(jù)分析算法

(1)

(2)

(3)

(4)

式中n為序列中數(shù)據(jù)的項數(shù)。灰色關聯(lián)貼近度

(5)

式中Q值越接近1，比較序列與正理想解的接近程度越高，即對應評估對象在該項指標下的評估結果越優(yōu)，反之越差。

由于評估指標的多樣性和差異性，評估對象在各項指標下的評估結果可能不一致，為探索對象在多指標下綜合評估的優(yōu)劣排序，采用灰色接近關聯(lián)度算法[29]，根據(jù)評估對象在多項指標下的灰色關聯(lián)貼近度數(shù)據(jù)建立比較序列，以評估指標為單位提取灰色關聯(lián)貼近度的最優(yōu)數(shù)據(jù)，并建立參考序列，二者的接近程度

(6)

式中：S0為參考序列；Si為比較序列；|S0-Si|為序列S0與Si之間的接近程度；S0(k)，Si(k)依次為序列S0與Si中的第k(k=1,2,…,n)項數(shù)據(jù)。

序列Si與S0的接近關聯(lián)度

(7)

該值可以表征評估對象的綜合評估結果。如果進一步將評估對象按優(yōu)劣進行組類劃分，則采用灰色關聯(lián)聚類算法[30]，組建對象評估結果的數(shù)據(jù)集并計算差異矩陣Es：

(8)

(9)

式中eij為ρij(x)相對于ρij(y)的差異系數(shù)。

由矩陣Es計算并轉換為差異距離矩陣Ds：

(10)

dij=eji+eij。

(11)

將矩陣Ds計算并轉換為相似矩陣Rg：

(12)

(13)

式中max(Ds)為矩陣Ds中的最大值。相似矩陣Rg反映了各組對象評估數(shù)據(jù)之間的親疏關系，根據(jù)聚類數(shù)量的要求和計算規(guī)則，取實數(shù)λ∈[0,1]，經(jīng)篩選構成在λ水平上的聚類，從而實現(xiàn)按照優(yōu)劣順序對多組評估對象的組類劃分。

1.3 評估模型

本文立足于仿真技術與評估邏輯，自上而下面向應用層、表現(xiàn)層、邏輯層、數(shù)據(jù)層、知識層構建了一種炮手操作姿勢多指標量化評估模型，梳理了評估結果與人機操控設備設計之間的關系，如圖1所示。模型的應用層是對評估結果相關知識的應用與表達，描述了由優(yōu)化目標原型到優(yōu)化對象輸出的完整鏈路；表現(xiàn)層輸入評估對象的信息，輸出相應的優(yōu)化設計策略；邏輯層集成了評估內容及方法、仿真評估過程、數(shù)據(jù)處理分析3個模塊；數(shù)據(jù)層引入方法數(shù)據(jù)庫、模型數(shù)據(jù)庫、指標數(shù)據(jù)庫等，為邏輯層提供數(shù)據(jù)和信息支持；知識層包括標準、原則、機制、算法等知識信息與表達方式。

本文面向模型邏輯層中的數(shù)據(jù)處理分析模塊，依托對應算法開發(fā)了炮手操作姿勢評估數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)1.0(Data Analysis System for Gunner Operation Posture Evaluation，DASGOPE 1.0)，系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境為Windows 10，X64，開發(fā)語言為JAVA 1.8，采用JAVA Swing技術，該系統(tǒng)為仿真評估結果數(shù)據(jù)的主要分析工具。

評估模型的優(yōu)勢和先進性表現(xiàn)為：

(1)技術方面 將人機仿真技術與火炮操作中的人體姿勢評估結合，以便設置評估中的多組比較對象并靈活調整對象參數(shù)，在保證研究可靠性的同時，力求解決武器裝備人機工效評估中打樣難、成本高、周期長、可行性較低等問題。

(2)評估指標方面 引入多項指標，全面、客觀地針對炮手操作中軀干、肢體、關節(jié)、肌肉負載等多個維度展開評估，提出面向操作行為姿勢的多指標量化評估方法路徑，有效提升了評估的科學性與可信度。

(3)評估方法方面 炮手操作火炮設備時，基于對其姿勢合理性的評估，辨別和區(qū)分火炮人機操控設備設計的優(yōu)劣。

(4)評估數(shù)據(jù)處理方面 采用改進后的灰色關聯(lián)貼近度算法、灰色接近關聯(lián)度算法依次計算處理單項和多項指標下的評估數(shù)據(jù)，以解決多組對象因在各指標的評估結果排序不同，導致其在多指標下綜合評估結果的優(yōu)劣難以判斷的問題，然后進一步結合灰色關聯(lián)聚類算法，將評估對象劃分到不同的優(yōu)劣組類。本文綜合3種算法開發(fā)了炮手操作姿勢評估數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)DASGOPE 1.0，實現(xiàn)了對評估數(shù)據(jù)的精確、高效處理和分析。

2 炮手操作姿勢評估模型的應用與討論

2.1 評估過程

以某型牽引榴彈炮瞄準機手輪操作姿勢評估為例對模型的可用性進行探討。在牽引式火炮瞄準中，炮手通過轉動高低機和方向機手輪，對炮口高低角和方位角進行控制；作戰(zhàn)中若要求短時間內對多個目標進行火力壓制，則需要炮手根據(jù)射擊諸元高頻率、高強度地操作手輪，依次完成對各目標的瞄準任務，瞄準機手輪設備設計的合理性將直接影響炮手的操作姿勢和工效。評估中需提取并建立多組瞄準機手輪設計方案，面向炮手操作各組方案所對應的行為姿勢展開評估，通過評估結果判斷設計方案的優(yōu)劣，并指明最優(yōu)或優(yōu)選方案；評估前期需構建炮手與瞄準機手輪數(shù)字化模型。

炮手人體建模采用Siemens Tecnomatix Jack 8.01軟件中的基礎模塊。前期研究表明，炮手操作時的站立點位距手輪較近，無論大尺寸P95炮手、平均尺寸P50炮手、還是小尺寸P5炮手，整個操作過程均處于炮手的上肢可達域內，由于炮手身體尺寸差異對評估結果的影響不顯著，本文參照GJB2873-2002[31]，選擇普適性較強的平均尺寸P50男性士兵人體參數(shù)構建炮手數(shù)字化模型。

參照牽引榴彈炮瞄準機手輪的操作規(guī)范，炮手的右手和左手依次操作方向機與高低機手輪，操作力分別為49 N和69 N[1]；兩個手輪輪徑一致，3種標準化的尺寸規(guī)格分別為200 mm，240 mm，280 mm；方向機手輪的安裝位置相對固定且與高低機手輪軸線夾角為90°；回轉軸高約950 mm；高低機手輪的回轉軸高有950 mm，1 010 mm，1 050 mm，1 150 mm共4種規(guī)格。綜合不同的輪徑與高低機手輪回轉軸高，共提出12組設計方案，如表1所示。

表1 12組瞄準機手輪設計方案對應的尺寸參數(shù)

由三維建模軟件Unigraphics建立12組方案的數(shù)字化模型，導入仿真軟件Siemens Tecnomatix Jack 8.01中并轉換坐標，采用該軟件的Animation模塊對炮手操作各組方案的動態(tài)操作行為與操作過程進行仿真。為捕捉炮手極限與典型姿勢，令操作中的高低機和方向機手輪同步，轉動方向相反，并保證角速度和線速度均相同；參照手輪力依次設置炮手手部的操作力和力的方向；設定手輪轉動頻率為20圈/min，持續(xù)操作2 min；將各手輪握柄位于回轉中心點的豎直正上方設置為初始位置(角度0°)，順時針轉動角度為正、逆時針為負；以360°為周期等距劃分并設置8個評估節(jié)點。例如，評估節(jié)點1對應的兩個手輪均位于初始位置，其旋轉角度均為0°，則評估節(jié)點2對應的高低機、方向機手輪旋轉角度依次為-45°，45°，以此類推。

如圖2所示，評估流程包括信息采集與輸入、仿真評估與推理、信息表征與輸出3個環(huán)節(jié)。其中輸入環(huán)節(jié)包含人體信息表征(人體尺寸參數(shù)、人體模型信息)、機器信息表征(設備空間布局、設備尺寸參數(shù))、人機操作信息表征(人機約束關系、操作行為與流程)。本部分圍繞手輪操作過程，根據(jù)手腕部、肘部、軀干、臂部、膝蓋、腳踝等多個部位的受力分析對各評估節(jié)點下炮手的操作姿勢展開研究，并預測和判斷該操作姿勢下能完成任務的炮手人數(shù)在總人數(shù)中的占比，由該值對操作姿勢的合理性進行表征。

仿真中引入右手腕和左手腕、右肘部和左肘部、軀干、臂部、膝蓋、腳踝部位的承載力共8項細化評估指標。

2.2 各指標下的評估結果

抽取8項指標下12組方案在各評估節(jié)點(手輪旋轉角度位置)對應炮手操作姿勢的評估數(shù)據(jù)，如圖3所示。結果表明，手腕、肘部、軀干、腳踝承載力指標下，各組方案對應評估數(shù)據(jù)的差異相對較大，臂部、膝蓋承載力指標下的數(shù)據(jù)差異較小且評估結果整體較好。

由圖3a可知，方案7操作周期中方向機手輪旋轉到90°位置，方案11操作周期中方向機手輪依次旋轉到45°，270°，315°位置，方案12操作周期中方向機手輪旋轉到270°位置，以上情況炮手右手腕承載力的評估結果過低，表明對應姿勢下容易造成炮手右手腕部位的疲勞與損傷。

進一步探討手輪操作中炮手右手腕承載力的變化規(guī)律及原因，統(tǒng)計各評估節(jié)點位置多組方案所對應數(shù)據(jù)的均值，依次為75.83%，68.83%，72.42%，84.83%，55.83%，62.92%，65.25%，81.25%。從評估節(jié)點2到節(jié)點4，即在方向機手輪由45°～135°的過程中，由于手輪力的大小和方向發(fā)生改變，右手腕部尺橈側、掌背側屈角度均逐步降低并在±15°范圍之內，使右手腕的承載力提升約23.25%；從評估節(jié)點4到節(jié)點5，在方向機手輪由135°～180°的過程中，右手腕的承載力降低約34.19%；在方向機手輪手輪由180°～315°的過程中，右手腕的承載力提升約45.53%；在方向機手輪由315°順時針再次轉回到45°的過程中，右手腕的承載力降低約15.29%。

以此類推，根據(jù)圖3b～圖3h，在手輪操作過程中，依次針對炮手右肘部、左肘部、軀干、臂部、膝蓋、腳踝部位承載力指標評估數(shù)據(jù)的特征、數(shù)據(jù)變化的規(guī)律和原因進行探討。為對比單項指標下12組設計方案所對應的炮手操作姿勢評估結果的優(yōu)劣，用式(1)～式(5)計算各方案的評估值與最優(yōu)參考值之間的灰色關聯(lián)貼近度。在DASGOPE 1.0系統(tǒng)中的操作步驟如下：①選定評估指標，本次勾選“受力分析”；②參照12組方案建立對應的樣本，并輸入“樣本數(shù)量”和“評估節(jié)點數(shù)量”，如圖4a所示；③依次點選對應的評估部位，如圖4b所示；④按照評估部位逐次錄入各組方案的評估源數(shù)據(jù)，這里以右手腕承載力為例，如圖4c所示。

對圖4c中的源數(shù)據(jù)進行無量綱化，組建12組比較序列，以評估節(jié)點為單位提取最優(yōu)和最劣參考序列，如表2所示。

表2 12組方案對應炮手右手腕承載力評估數(shù)據(jù)的無量綱化結果

點擊圖4c界面中的“右手腕部位的評估結果”，輸出12組方案評估數(shù)據(jù)，其與正理想解的關聯(lián)度依次為0.822，0.803，0.819，0.779，0.754，0.74，0.723，0.78，0.797，0.764，0.532，0.71；與負理想解的關聯(lián)度依次為0.529，0.555，0.555，0.563，0.628，0.649，0.653，0.575，0.557，0.59，0.86，0.658；灰色關聯(lián)貼近度依次為0.609，0.591，0.596，0.581，0.546，0.533，0.525，0.576，0.589，0.564，0.382，0.519。由灰色關聯(lián)貼近度結果可知，方案1對應的數(shù)據(jù)相對最高，方案11最低，說明在手輪輪徑為200 mm、高低機手輪回轉軸高為950 mm的方式下，炮手操作時右手腕的承載力最好，腕部姿勢相對合理，發(fā)生疲勞的概率相對最低。在手輪輪徑為280 mm、高低機手輪回轉軸高為1 050 mm的方式下，炮手操作時右手腕的承載力相對最差，在高頻率、高強度操作任務中易疲勞且損傷風險較高。同理，通過DASGOPE 1.0系統(tǒng)計算，可得方案在左手腕、右肘部、左肘部、軀干、臂部、膝蓋、腳踝承載力指標下，對應的評估數(shù)據(jù)與最優(yōu)參考之間的灰色關聯(lián)貼近度，如表3所示。

表3 12組方案在8項指標下對應的評估數(shù)據(jù)與最優(yōu)參考之間的灰色關聯(lián)貼近度

由表3可知，方案在各項指標下，評估結果的優(yōu)劣排序存在差異，原因為:①炮手操作手輪的姿勢涉及身體的多個部位，各部位之間相互關聯(lián)，操作過程中的姿勢變化對各部位的影響程度不同；②各項指標的評估側重部位、方法、原則、標準、機制之間呈現(xiàn)差異化。

2.3 多指標綜合評估結果

為計算方案在8項指標下的綜合評估結果，由12組方案在各指標下的灰色關聯(lián)貼近度數(shù)據(jù)構建比較序列S1～S12，提取最優(yōu)數(shù)據(jù)建立參考序列S0為0.609，0.526，0.525，0.522，0.591，0.577，0.588，0.569，然后采用式(6)和式(7)計算比較序列S1～S12與參考序列S0之間的接近程度。在DASGOPE 1.0系統(tǒng)界面點擊“8項指標下的綜合評估結果”，輸出結果如圖5所示。

圖5表明，序列S3，S4，S2與參考序列S0相對較接近，而序列S11，S10，S12與S0的接近程度較低，且接近程度均值較前3者的均值降低約19.42%。

由各組方案的接近關聯(lián)度數(shù)據(jù)組建關聯(lián)度集，根據(jù)式(8)～式(13)進行轉換與計算。在DASGOPE 1.0系統(tǒng)中首先點擊“差異矩陣變換”，輸出結果如表4所示；然后點擊“差異距離矩陣變換”，輸出結果如表5所示；最后點擊“相似矩陣變換”，輸出結果如表6所示。

表4 DASGOPE 1.0系統(tǒng)中的差異矩陣變換結果

表5 DASGOPE 1.0系統(tǒng)中的差異距離矩陣變換結果

表6 DASGOPE 1.0系統(tǒng)中的相似矩陣變換結果

在DASGOPE 1.0系統(tǒng)中選擇“聚類分析”，輸入組類數(shù)要求，系統(tǒng)結合相似矩陣變換結果與方案的優(yōu)劣排序，將12組方案劃分為多個可定義的組類。若組類數(shù)為7，則定義為非常好、好、較好、一般、較差、差、非常差，對應方案的序列依次為{S3}，{S4}，{S2,S7}，{S1}，{S8}，{S6,S5,S9,S12}，{S10,S11}；若組類數(shù)為5，則結果為好{S3}、較好{S4,S2,S7,S1}、一般{S8}、較差{S6,S5,S9,S12}、差{S10,S11}；若組類數(shù)為4，則結果為好{S3}、較好{S4,S2,S7,S1}、較差{S8}、差{S6,S5,S9,S12,S10,S11}；若組類數(shù)為3，則結果為好{S3}、中等{S4,S2,S7,S1,S8}、差{S6,S5,S9,S12,S10,S11}。由此，可基于篩選要求和方案的數(shù)量合理選擇需劃分的組類數(shù)。

由方案的綜合評估可得，在牽引榴彈炮瞄準機手輪設備尺寸優(yōu)化中，應重點參考設計方案3，即輪徑為200 mm、高低機手輪回轉軸高為1 050 mm；結合實際情況也可靈活參考優(yōu)選的方案4和方案2，即輪徑為200 mm、高低機手輪回轉軸高為1 150 mm或1 010 mm。上述3組方案設計可有效提升炮手操作中手腕、肘部、軀干、臂部、膝蓋、腳踝部位的承載力，從而在高強度實戰(zhàn)操作中，炮手的肢體及各部位不易發(fā)生疲勞和損傷，使其可連續(xù)操作的時間較長，有利于提升人機工效。另外，應該避免參考方案10和方案11，由于這兩種方案所對應的炮手操作姿勢的合理度相對較低，在進行長時或高頻率操作過程中，手腕、肘部、軀干、腳踝等部位會有不同程度的疲勞與損傷。如果瞄準機在設計與安裝時對輪徑、高低機手輪回轉軸高尺寸有附加的限制和約束，優(yōu)化時則應結合約束條件，從相對較優(yōu)的組類中選擇對應的設計方案作為參考。

3 結束語

本文研究基于人機仿真技術，以應用層為目標、表現(xiàn)層為介質、邏輯層為核心、數(shù)據(jù)和知識層為支撐，探索并提出一種系統(tǒng)化的炮手操作姿勢多指標評估模型，同時面向模型中的評估數(shù)據(jù)處理模塊開發(fā)了DASGOPE 1.0系統(tǒng)，并以某型牽引榴彈炮瞄準操作評估為例對模型進行應用，所得結論如下：

(1)人機仿真軟件Siemens Tecnomatix Jack能夠較好地從技術層輔助和支撐火炮等武器裝備操作中的人體姿勢量化評估研究工作，在該軟件視角下提出的評估模型具有良好的可用性，能夠從多指標維度全面、科學地評估炮手操作的行為姿勢，從而快速、有效、精準地辨別火炮人機操控設備設計方案的優(yōu)劣，有助于提取最優(yōu)方案以及后續(xù)開展方案的優(yōu)化工作。

(2)將GRA和TOPSIS相綜合，提出灰色關聯(lián)貼近度算法，結合灰色接近關聯(lián)度算法、灰色關聯(lián)聚類算法，能夠準確計算和對比方案在同項與多項指標下的評估數(shù)據(jù)，為方案的優(yōu)劣排序和組類劃分建立基礎。根據(jù)上述算法與使用邏輯開發(fā)的DASGOPE1.0系統(tǒng)，可提升評估數(shù)據(jù)收集、整序、計算、分析的效率。

(3)實例評估中的方案3相對最優(yōu)，方案11最差，且各評估節(jié)點下的雙手手腕、雙手肘部、軀干、臂部、膝蓋、腳踝部位承載力評估結果的均值較方案3依次降低約31.06%，0.40%，8.21%，0.51%，0.76%，9.92%。參照方案的優(yōu)劣順序與劃分的組類數(shù)要求，可將12組方案劃分到不同組類，在進行牽引榴彈炮瞄準機手輪尺寸設計與決策時，可快速、準確地指出應重點參考的最優(yōu)或優(yōu)選設計方案。

后續(xù)針對炮手操作中肢體負荷較大或受力大小和方向持續(xù)變化的行為姿勢評估中，可加入詳細的人體生物力學分析，使評估指標體系更加豐富，同時對評估模型進行優(yōu)化，進一步提升評估的準確性；另外，可將評估模型適當拓展并運用到其他類型武器裝備的人機操作姿勢評估領域。