一种座椅隔振性能分析方法、装置及存储介质与流程

1.本发明涉及车辆性能分析领域，尤其涉及一种座椅隔振性能分析方法、装置及存储介质。


背景技术：

2.座椅动态舒适性是指座椅在车辆行驶状态下通过座椅骨架及坐垫将振动传递到人体后给人体的舒适性，主要与座椅振动特性有关。
3.在座椅振动特性评价中，主要分为主观评价法和客观评价法。其中，主观评价法为保证评估结果的一致性，需要专业的评估人员进行评估，评估人员的主观喜好对评估结果有一定影响，对座椅振动特性的评价不够客观、准确。客观评价法广泛采用的评价指标有三种：计权加速度均方根值、座椅有效幅值传递率和座椅振动传递率，其中，计权加速度均方根值更关注于人与座椅的整体特性，不能有效评价座椅自身的隔振性能的好坏；而座椅有效幅值传递率只能反映座椅某一个方向的性能，与人体主观感受的一致性不高；座椅振动传递率的传递率曲线峰值较多等，无法对整体进行综合量化。因此，这三个评价指标对座椅振动特性的评价较为单一，导致对座椅振动特性的评价不够准确。


技术实现要素：

4.本发明提供一种座椅隔振性能分析方法、装置及存储介质，以解决现有座椅振动特性评价中，评价指标对座椅振动特性的评价较为单一，导致座椅振动特性评价不够准确的问题。
5.一种座椅隔振性能分析方法，包括：
6.获取人与座椅振动试验的多组试验数据，所述试验数据包括不同振动激励下的座椅振动数据，以及座椅上的受试者对所述座椅在不同振动激励下振动时的主观评价数据；
7.根据所述不同振动激励下的座椅振动数据，确定所述座椅上不同测点位置的总计权加速度均方根值，以获得多个所述受试者对应的所述总计权加速度均方根值；
8.对多个所述总计权加速度均方根值、所述不同振动激励进行线性回归分析，以确定基准振动激励；
9.对多个所述总计权加速度均方根值和所述主观评价数据进行关联性分析，确定以所述基准振动激励为基准评价工况的目标评价阈值；
10.将所述目标评价阈值作为客观评价指标的阈值对所述座椅的隔振性能进行分析。
11.进一步地，所述对多个所述总计权加速度均方根值和所述主观评价数据进行关联性分析，确定以所述基准振动激励为基准评价工况的目标评价阈值，包括：
12.对所述主观评价数据和所述总计权加速度均方根值进行关联性分析，确定所述座椅在所述基准评价工况下的主观评价得分；
13.确定所述座椅振动数据的隔振性能评价参数，并根据各所述隔振性能评价参数和所述主观评价数据确定所述座椅振动数据的目标客观评价指标；
14.根据所述目标客观评价指标、所述座椅在所述基准评价工况下的主观评价得分，确定所述目标评价阈值。
15.进一步地，所述对所述主观评价数据和所述总计权加速度均方根值进行关联性分析，确定所述座椅在所述基准评价工况下的主观评价得分，包括：
16.根据史蒂文斯幂定律，建立不同振动激励下的主观物理量与客观物理量的线性关系函数；
17.将多个所述总计权加速度均方根值的中位数作为所述客观物理量，将多个所述总计权加速度均方根值的中位数所对应的主观评价作为所述主观物理量，利用所述线性关系函数进行线性回归拟合，以获得第一组拟合值；
18.将所述基准评价工况对应的计权加速度均方根值、所述第一组拟合值输入所述线性关系函数，获得所述座椅在所述基准评价工况下的主观评价得分。
19.进一步地，所述确定所述座椅振动数据的隔振性能评价参数，并根据各所述隔振性能评价参数和所述主观评价数据确定所述座椅振动数据的目标客观评价指标，包括：
20.确定预设隔振性能评价函数，所述预设隔振性能评价函数中的座椅评价指标参数通过计权加速度均方根值表示，或者通过座椅有效振幅传递率表示；
21.根据所述预设隔振性能评价函数和所述座椅振动数据，确定所述座椅振动数据的多个隔振性能评价参数；
22.对多个所述隔振性能评价参数和所述主观评价数据进行线性回归拟合，以确定拟合精度最高的隔振性能评价参数作为所述目标客观评价指标。
23.进一步地，所述根据所述目标客观评价指标、所述座椅在所述基准评价工况下的主观评价得分，确定所述目标评价阈值，包括：
24.将所述目标客观评价指标作为所述客观物理量，将所述目标客观评价指标对应的主观评价作为所述主观物理量，利用所述线性关系函数进行线性回归拟合，以获得第二组拟合值；
25.将所述座椅在所述基准评价工况下的主观评价得分、所述第二组拟合值输入所述线性关系函数，获得目标客观物理量；
26.将所述目标客观物理量作为所述目标评价阈值。
27.进一步地，所述对多个所述总计权加速度均方根值、所述不同振动激励进行线性回归分析，以确定基准振动激励，包括：
28.对多个所述总计权加速度均方根值、所述不同振动激励进行线性回归分析，以确定线性回归模型；
29.将预设计权加速度均方根值作为变量输入所述线性回归模型，获得所述预设计权加速度均方根值对应的振动激励；
30.将所述预设计权加速度均方根值对应的振动激励作为所述基准振动激励。
31.进一步地，所述将所述目标评价阈值作为客观评价指标的阈值对所述座椅的隔振性能进行分析，包括：
32.根据预设隔振性能评价函数、各所述座椅在所述基准评价工况下的试验数据，确定所述座椅在所述基准评价工况下的隔振性能评价参数值；
33.确定所述座椅在所述基准评价工况下的隔振性能评价参数值是否小于或者等于
所述目标评价阈值；
34.若所述座椅在所述基准评价工况下的隔振性能评价参数值小于或者等于所述目标评价阈值，则确定所述座椅的隔振性能合格；
35.若所述座椅在所述基准评价工况下的隔振性能评价参数值大于所述目标评价阈值，则确定所述座椅的隔振性能不合格。
36.一种座椅隔振性能分析装置，包括：
37.获取模块，用于获取人与座椅振动试验的多组试验数据，所述试验数据包括不同振动激励下的座椅振动数据，以及座椅上的受试者对所述座椅在不同振动激励下振动时的主观评价数据；
38.第一确定模块，用于根据所述不同振动激励下的座椅振动数据，确定所述座椅上不同测点位置的总计权加速度均方根值，以获得多个所述受试者对应的所述总计权加速度均方根值；
39.第二确定模块，用于对多个所述总计权加速度均方根值、所述不同振动激励进行线性回归分析，以确定基准振动激励；
40.第三确定模块，用于对多个所述总计权加速度均方根值和所述主观评价数据进行关联性分析，确定以所述基准振动激励为基准评价工况的目标评价阈值；
41.分析模块，用于将所述目标评价阈值作为客观评价指标的阈值对所述座椅的隔振性能进行分析。
42.一种座椅隔振性能分析装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述座椅隔振性能分析方法的步骤。
43.一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述座椅隔振性能分析方法的步骤。
44.上述座椅隔振性能分析方法、装置及存储介质所提供的一个方案中，获取人与座椅振动试验的多组试验数据，试验数据包括不同振动激励下的座椅振动数据，以及座椅上的受试者对座椅在不同振动激励下振动时的主观评价数据，然后根据不同振动激励下的座椅振动数据，确定座椅上不同测点位置的总计权加速度均方根值，以获得多个受试者对应的总计权加速度均方根值，并对多个总计权加速度均方根值、不同振动激励进行线性回归分析，以确定基准振动激励，再对多个总计权加速度均方根值和主观评价数据进行关联性分析，确定以基准振动激励为基准评价工况的目标评价阈值，将目标评价阈值作为客观评价指标的阈值对座椅的隔振性能进行分析；本发明中，对总计权加速度均方根值与振动激励并进行线性回归，可确定基准评价工况，再对主观评价数据与总计权加速度均方根值进行关联性分析，以确定目标评价阈值作为舒适性评价标准，使得客观评价指标与人体主观感受契合度高，提升了座椅隔振性能的可靠度、准确性。
附图说明
45.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图
获得其他的附图。
46.图1是本发明一实施例中座椅上传感器的布置位置示意图；
47.图2是本发明一实施例中座椅隔振性能分析方法的一流程示意图；
48.图3是本发明一实施例中激励幅值与总计权加速度均方根值的线性回归曲线图；
49.图4是本发明一实施例中总计权加速度均方根值与主观评价的拟合曲线图；
50.图5是本发明一实施例中隔振性能评价参数与主观评的拟合曲线图；
51.图6是本发明一实施例中座椅隔振性能分析装置的一结构示意图；
52.图7是本发明一实施例中座椅隔振性能分析装置的另一结构示意图。
具体实施方式
53.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
54.本发明实施例提供的座椅隔振性能分析方法，可应用在座椅隔振性能分析系统中，该座椅隔振性能分析系统包括座椅振动试验装置和座椅隔振性能分析装置，其中，座椅振动试验装置和座椅隔振性能分析装置进行通讯连接。座椅振动试验装置包括座椅、振动台、座椅导轨和数据采集装置，数据采集装置包括多个传感器，以采集试验过程中，不同振动激励下的座椅振动数据和座椅上的受试者对座椅在不同振动激励下振动时的主观评价数据。其中，座椅振动数据可以通过加速度传感器获取，加速度传感器可以是三向加速度传感器；主观评价数据可以通过声音传感器获取，也可以人为获取。
55.本实施例中，通过获取人与座椅振动试验的多组试验数据，试验数据包括不同振动激励下的座椅振动数据，以及座椅上的受试者对座椅在不同振动激励下振动时的主观评价数据，然后根据不同振动激励下的座椅振动数据，确定座椅上不同测点位置的总计权加速度均方根值，以获得多个受试者对应的总计权加速度均方根值，并对多个总计权加速度均方根值、不同振动激励进行线性回归分析，以确定基准振动激励，再对多个总计权加速度均方根值和主观评价数据进行关联性分析，确定以基准振动激励为基准评价工况的目标评价阈值，将目标评价阈值作为客观评价指标的阈值对座椅的隔振性能进行分析；通过对总计权加速度均方根值与振动激励并进行线性回归，可确定基准评价工况，再对主观评价数据与总计权加速度均方根值进行关联性分析，以确定目标评价阈值作为舒适性评价标准，使得客观评价指标与人体主观感受契合度高，提升了座椅振动特性评价的可靠度、准确性。
56.本实施例中，座椅隔振性能分析系统包括座椅振动试验装置和座椅隔振性能分析装置仅为示例性说明，在其他实施例中，座椅隔振性能分析系统还可以包括其他装置，在此不再赘述。
57.在进行人与座椅振动试验之前，需要进行试验准备，其中，试验准备包括如下内容：
58.(1)传感器的布置：需校准传感器并重点保证传感器的数量，并确定传感器的及布置位置(测点)，在确定传感器布置位置之后，将多个传感器安装在对应的多个布置位置上，布置位置可以包括振动台面处、座椅导轨处、座椅靠背处和座椅坐垫处。在座椅导轨处的传
感器布置在座椅外侧导轨的预设位置处(如座椅外侧导轨的1/5至1/10位置处)，同时，在振动台面上布置一个传感器用于进行数据监测，以确定是否满足试验需求。座椅上传感器用于采集人与座椅振动试验过程中，座椅在不同振动激励幅值下的振动数据。
59.座椅上传感器的布置位置可以如图1所示，靠背与竖直方向的倾向角度为β(β为24
°
)，坐垫与水平方向的倾向角度为α；在座椅靠背处(a点)以及座椅坐垫处(c点)分别布置一个传感器，其中b点为座椅坐垫和座椅靠背的交叉线的中心点，根据人体坐姿舒适度试验可确定，a点与b点的距离l1为320mm，c点与b点的距离l2为128mm，上述距离可以保证大部分人的坐姿人体的坐骨结节中心与c点的重合，人体的腰部中心与a点重合，从而保证采集到的座椅振动数据更贴合人体的感受，使得座椅振动数据更加准确。
60.(2)确定试验的振动激励：试验的振动激励为单轴振动激励。分别设计多个不同幅值的振动加速度信号，需要保证不同振动激励的激励顺序随机性，振动激励的施加顺序按照在工程软件中产生的随机数序号施加，并在实验室的振动台(如六自由度振动台)上完成信号迭代复现。为保证能量的均匀分布，每种振动激励的激励时长应足够长(如60s左右)，参考信号激励时长不能太短。
61.(3)确保夹具工装满足试验需求。进行正式试验数据采集之前，进行预实验，以对预实验的数据进行检查，进而根据预实验的数据确定座椅的夹具工装是否满足试验需求。若振动台面上传感器的加速度信号与导轨处传感器的加速度信号之间的误差在5％以内，方可开展后续的试验。
62.(4)对受试者进行必要的试验指导：试验前对每位受试者进行一个简短的练习环节以帮助受试者能够熟悉试验内容和流程，对受试者进行主观评价指导：通过让受试者先感受一段振动参考振动激励，然后利用相对幅值评价法指导受试者进行主观评价，以保证后续主观评分数据的准确性。
63.在完成试验准备之后，指导受试者在座椅上坐好，需要背靠在靠背上、手搭在膝盖上，在整个实验过程中受试者需坐姿自然、上身放松，以进行人与座椅振动试验，通过传感器采集不同振动激励下的座椅振动数据，并让受试者对不同振动激励下的座椅振动进行口头打分即可。其中，受试者根据相对幅值评价法进行主观评价，要求受试者相对于参考振动激励给出座椅舒适性评分，以获取进行主观评价数据。传感器的采样频率可以为512hz(或256hz)，频率分辨率可以为0.5hz(或0.25hz)。
64.在人与座椅振动试验过程中要检查数据质量，必要的时候对时域信号进行截取：需要在传感器采集数据时确定传感器信号是否稳定，是否出现了漂移和异常尖峰等。由于试验过程中输入的振动激励是随机信号，所以需要关注整个采样周期内，传感器信号的能量分布是否均匀；当传感器信号出现异常时，需要对传感器信号进行截取，以保证截取出来的传感器信号能量分布均匀，无漂移，无异常尖峰等特征。
65.在一实施例中，如图2所示，提供一种座椅隔振性能分析方法，以该方法应用在座椅隔振性能分析系统中的座椅隔振性能分析装置为例进行说明，包括如下步骤：
66.s10：获取人与座椅振动试验的多组试验数据，试验数据包括不同振动激励下的座椅振动数据，以及座椅上的受试者对座椅在不同振动激励下振动时的主观评价数据。
67.在进行人与座椅振动试验之后，获取人与座椅振动试验的多组试验数据，其中，试验数据包括不同振动激励下的座椅振动数据，以及座椅上的受试者对座椅在不同振动激励
下振动时的主观评价数据。
68.本实施例中，以不同的振动加速度值作为振动台垂向振动激励输入，获得的座椅振动数据包括人体在前后、左右以及垂直方向的加速度，即各个测点位置上的x向加速度、y向加速度和z向加速度。各测点位置包括座椅导轨处、座椅的靠背处和坐垫处。
69.s20：根据不同振动激励下的座椅振动数据，确定座椅上不同测点位置的总计权加速度均方根值，获得多个受试者对应的总计权加速度均方根值。
70.在获取不同振动激励下的座椅振动数据之后，根据不同振动激励下的座椅振动数据，确定座椅上不同测点位置的总计权加速度均方根值，获得多个受试者对应的总计权加速度均方根值。
71.本实施例中，一个总计权加速度均方根值与受试者对应，多个受试者则对应有多个总计权加速度均方根值。其中，受试者的数量可以为10-15名，保证足够数量的受试者，以保证足够的样本量，从而满足检测试验条件之间的统计显著性差异。
72.其中，各受试者对应座椅上不同测点位置的总计权加速度均方根值通过如下方式确定：
73.先确定各测点不同方向上的计权加速度均方根值，以加速度时域值为a(t)，对加速度时域值为a(t)进行计权后获得频率计权加速度，然后对频率计权加速度进行傅里叶变换，可以得到某一测点位置在某一方向上的计权加速度均方根值aw，计算公式如下：
[0074][0075]
其中，aw(t)表示计权加速度时间历程，单位为米每二次方秒(m/s2)；t表示振动激励的作用时间，单位为秒(s)，w为座椅不同测点位置的不同评价方向(包括x向、y向和z向)。
[0076]
在确定某一测点位置在某一方向上的计权加速度均方根值aw之后，根据某一测点位置在某一方向上的计权加速度均方根值aw，确定不同测点位置的测点计权加速度均方根值，测点计权加速度均方根值的计算公式为：
[0077][0078]
其中，a
vi
为某一测点位置的测点计权加速度均方根值，其中，i为不同测点位置，i＝1,2,3
…
n，n为测点位置的数量；a
wx
、a
wy
、a
wz
分别表示测点位置x向、y向和z向的计权加速度均方根值；k
x
、ky、kz分别为各个方向的轴计权系数。
[0079]
在确定不同测点位置的测点计权加速度均方根值之后，根据不同测点的测点计权加速度均方根值，确定不同测点位置的总计权加速度均方根值av，总计权加速度均方根值av的计算公式如下：
[0080][0081]
其中，当测点位置位于座椅导轨处、座椅的靠背处和坐垫处时，确定测点位置的数量为3个，即i＝1,2,3，可以确定座椅导轨处、座椅的靠背处和坐垫处的总计权加速度均方根值av为：
[0082][0083]
本实施例中，测点位置位于座椅导轨处、座椅的靠背处和坐垫处仅为示例性说明，在其他实施例中，测点位置还可以包括其他位置，在此不再赘述。
[0084]
s30：对多个总计权加速度均方根值、不同振动激励进行线性回归分析，以确定基准振动激励。
[0085]
在获得多个所述受试者对应的总计权加速度均方根值之后，对多个总计权加速度均方根值、不同振动激励进行线性回归分析，建立总计权加速度均方根值、不同振动激励之间的线性回归模型，然后将人体主观评价为舒适度较好时所对应的总计权加速度均方根值作为输入变量，输入线性回归模型之中，获得对应的振动激励幅值大小m，将m作为基准振动激励。
[0086]
s40：对多个总计权加速度均方根值和主观评价数据进行关联性分析，确定以基准振动激励为基准评价工况的目标评价阈值。
[0087]
在确定基准振动激励之后，对多个总计权加速度均方根值和主观评价数据进行关联性分析，并以基准振动激励为基准评价工况，确定座椅在基准评价工况下的主观评价得分，然后根据包括总计权加速度均方根值在内的座椅振动数据，确定多个座椅隔振性能参数，即座椅振动特性的客观评价指标，进而筛选出目标客观评价指标，进而根据目标客观评价指标、座椅在基准评价工况下的主观评价得分确定目标评价阈值，作为对座椅隔振性能的评价标准。
[0088]
s50：将目标评价阈值作为客观评价指标的阈值对座椅的隔振性能进行分析。
[0089]
在确定目标评价阈值之后，根据各座椅在基准评价工况下的座椅振动数据计算出座椅的客观评价指标，将目标评价阈值作为客观评价指标的阈值对座椅的隔振性能进行分析，即以基准振动激励为振动台垂向激励输入，确定座椅在基准振动激励下的客观评价指标，若座椅在基准振动激励下的客观评价指标小于或者等于目标评价阈值，表示该座椅隔振效果较好，人体感觉舒适。
[0090]
本实施例中，获取人与座椅振动试验的多组试验数据，试验数据包括不同振动激励下的座椅振动数据，以及座椅上的受试者对座椅在不同振动激励下振动时的主观评价数据，然后根据不同振动激励下的座椅振动数据，确定座椅上不同测点位置的总计权加速度均方根值，以获得多个受试者对应的总计权加速度均方根值，并对多个总计权加速度均方根值、不同振动激励进行线性回归分析，以确定基准振动激励，再对多个总计权加速度均方根值和主观评价数据进行关联性分析，确定以基准振动激励为基准评价工况的目标评价阈值，将目标评价阈值作为客观评价指标的阈值对座椅的隔振性能进行分析；通过对总计权加速度均方根值与振动激励并进行线性回归，可确定基准评价工况，再对主观评价数据与总计权加速度均方根值进行关联性分析，以确定目标评价阈值作为舒适性评价标准，使得客观评价指标与人体主观感受契合度高，提升了座椅振动特性评价的可靠度、准确性。
[0091]
此外，本实施例中提供的座椅隔振性能分析方法，无需进行多次试验和人工评价，降低试验成本，也无需进行大量的数据分析计算，计算量较少，可以提升座椅振动特性(或隔振性能)评价效率；客观评价指标与人体主观感受契合度高，可以有效评价量化座椅对振动的衰减性能，为座椅振动舒适性的设计提供理论依据及优化方向。
[0092]
在一实施例中，步骤s30中，即对多个总计权加速度均方根值、不同振动激励进行线性回归分析，以确定基准振动激励，具体包括如下步骤：
[0093]
s31：对多个总计权加速度均方根值、不同振动激励进行线性回归分析，以确定线性回归模型。
[0094]
s32：将预设计权加速度均方根值作为变量输入线性回归模型，获得预设计权加速度均方根值对应的振动激励。
[0095]
s33：将预设计权加速度均方根值对应的振动激励作为基准振动激励。
[0096]
在获得多个受试者对应的总计权加速度均方根值之后，对多个总计权加速度均方根值、不同振动激励进行线性回归分析，建立总计权加速度均方根值、不同振动激励之间的线性回归模型，然后将预设计权加速度均方根值作为变量输入线性回归模型，获得预设计权加速度均方根值对应的振动激励m，将预设计权加速度均方根值对应的振动激励m作为基准振动激励。
[0097]
其中，预设计权加速度均方根值可以为iso2631国际标准中，人体主观感受为“没有不舒适”所对应的计权加速度均方根值，具体地，国际iso2631推荐的6点语义主观评价标准，如表1所示：
[0098]
表1
[0099][0100]
在获得多个受试者对应的总计权加速度均方根值之后，对多个总计权加速度均方根值、不同振动激励进行线性回归分析，建立总计权加速度均方根值、不同振动激励之间的线性回归模型，然后将iso2631国际标准中，人体主观感受为“没有不舒适”所对应的计权加速度均方根值，即0.315m/s2作为变量输入线性回归模型，获得0.315m/s2对应的振动激励幅值大小m，将0.315m/s2对应的振动激励幅值大小m作为基准振动激励，即m将为振动特性评价的基准评价工况。
[0101]
例如，将总计权加速度均方根值与振动激励幅值进行线性回归，得到拟合曲线如图3所示，该拟合曲线(线性回归模型)的拟合精度r2为99.93％，将0.315m/s2输入线性回归模型，可得m＝0.43m/s2。
[0102]
本实施例中，以iso2631国际标准中，人体主观感受为“没有不舒适”所对应的计权加速度均方根值作为预设计权加速度均方根值仅为示例性说明，在其他实施例中，预设计权加速度均方根值还可以是其他值，在此不再赘述。
[0103]
本实施例中，对多个总计权加速度均方根值、不同振动激励进行线性回归分析，以确定线性回归模型，然后将预设计权加速度均方根值作为变量输入线性回归模型，获得预设计权加速度均方根值对应的振动激励，最后将预设计权加速度均方根值对应的振动激励
作为基准振动激励，明确了对多个总计权加速度均方根值、不同振动激励进行线性回归分析，以确定基准振动激励的具体步骤，为后续目标评价阈值的确定提供了基础。
[0104]
在一实施例中，步骤s40中，即对多个总计权加速度均方根值和主观评价数据进行关联性分析，确定以基准振动激励为基准评价工况的目标评价阈值，具体包括如下步骤：
[0105]
s41：对主观评价数据和总计权加速度均方根值进行关联性分析，确定座椅在基准评价工况下的主观评价得分。
[0106]
在获得多个受试者对应的总计权加速度均方根值、主观评价数据之后对主观评价数据和总计权加速度均方根值进行关联性分析，建立总计权加速度均方根值与主观评价数据的线性关系函数，然后以基准评价工况为输入工况，将基准评价工况对应的计权加速度均方根值输入线性关系函数，确定座椅在基准评价工况下的主观评价得分。
[0107]
s42：确定座椅振动数据的隔振性能评价参数，并根据各隔振性能评价参数和主观评价数据确定座椅振动数据的目标客观评价指标。
[0108]
在获取座椅振动数据之后，确定座椅振动数据的隔振性能评价参数，根据各隔振性能评价参数和主观评价数据确定座椅振动数据，建立隔振性能评价参数与主观评价数据的线性关系，然后进行拟合，选择一个拟合精度较高的隔振性能评价参数值作为目标客观评价指标。
[0109]
其中，隔振性能评价参数可以是计权加速度均方根值(frequency weighted root mean square，rms)，座椅有效幅值传递率(seat effective amplitudetransmissibility，seat)，座椅振动传递率(seat transmissibility)的一种或者多种，在对隔振性能评价参数和主观评价数据确定座椅振动数据之间拟合时，选择拟合精度较高的隔振性能评价参数值作为目标客观评价指标。
[0110]
座椅振动传递率是座椅振动舒适性评价的重要指标之一，可以反映“人-座椅”系统模态以及振动能量集中的主要频率范围。座椅振动传递率h(f)的计算公式如下所示：
[0111][0112]
其中，s
xy
(f)表示座椅表面输入加速度与输出加速度的互功率谱，s
xx
(f)表示输入加速度的自功率谱。
[0113]
座椅有效振幅传递率seat值可以看作“计权的传递率”，一般情况下，某个方向的seat值越小，表示该传递方向的座椅振动舒适性越好。seat值的计算公式如下：
[0114][0115]
其中，g
ss
(f)和g
ff
(f)分别表示座椅表面和地板处的加速度自功率谱，wi(f)表示人体对需要关注的振动响应的频率计权，在对于座椅-地板的振动测量时，wi(f)为座椅处的计权函数。当seat值等于100％时，表示座椅对振动无衰减；当seat值大于100％，表示座椅对振动具有放大作用，反之则表示座椅对振动有衰减。
[0116]
s43：根据目标客观评价指标、座椅在基准评价工况下的主观评价得分，确定目标评价阈值。
[0117]
在确定目标客观评价指标之后，将目标客观评价指标与目标客观评价指标对应的主观评分，利用史蒂文斯幂定律进行关联性分析，获得拟合值，然后将在基准评价工况下的
主观评价得分作为输入，获得目标评价阈值。
[0118]
本实施例中，通过对主观评价数据和总计权加速度均方根值进行关联性分析，确定座椅在基准评价工况下的主观评价得分，然后确定座椅振动数据的隔振性能评价参数，并根据各隔振性能评价参数和主观评价数据确定座椅振动数据的目标客观评价指标，根据目标客观评价指标、座椅在基准评价工况下的主观评价得分，确定目标评价阈值，细化了对多个总计权加速度均方根值和主观评价数据进行关联性分析，确定以基准振动激励为基准评价工况的目标评价阈值的步骤，为后续根据目标评价阈值对座椅的隔振性能分析提供了基础。
[0119]
在一实施例中，步骤s41中，即对主观评价数据和总计权加速度均方根值进行关联性分析，确定座椅在基准评价工况下的主观评价得分，具体包括如下步骤：
[0120]
s411：根据史蒂文斯幂定律，建立不同振动激励下的主观物理量与客观物理量的线性关系函数。
[0121]
采用史蒂文斯幂定律来描述人体主观感受与客观参数之间的关联性，其公式如下：
[0122][0123]
其中，为振动激励下的主观物理量值(受试者的主观评价)，θ为客观物理量值(总计权加速度均方根值)，k和n为未知变量。
[0124]
由于公式中，体现主观物理量与客观物理量之间的关系不是线性关系，利用对数坐标系将其转化为线性关系，获得不同振动激励下的主观物理量与客观物理量的线性关系函数：
[0125][0126]
s412：将多个总计权加速度均方根值的中位数作为客观物理量，将多个总计权加速度均方根值的中位数所对应的主观评价作为主观物理量，利用线性关系函数进行线性回归拟合，以获得第一组拟合值。
[0127]
在确定不同振动激励下的主观物理量与客观物理量的线性关系函数之后，将多个受试者对应的总计权加速度均方根值中的中位数作为客观物理量，将该中位数所对应的主观评价作为主观物理量，利用线性关系函数进行线性回归拟合，以获得第一组拟合值：log
10
k1及n1。
[0128]
其中，在拟合的过程中，采用r2来表征曲线的拟合精度，r2取值范围为[0，1]，其中，r2越大表明曲线的拟合精度越高，一般在工程应用中，应保证r2大于0.8，即在利用线性关系函数进行线性回归拟合，需要r2大于0.8。
[0129]
本实施例中，采用数据的中位数，更符合统计学规律，能反映大多数人的特征。
[0130]
s413：将基准评价工况对应的计权加速度均方根值、第一组拟合值输入线性关系函数，获得座椅在基准评价工况下的主观评价得分。
[0131]
在确定第一组拟合值之后，将基准评价工况对应的计权加速度均方根值、第一组拟合值输入线性关系函数，获得座椅在基准评价工况下的主观评价得分。
[0132]
例如，基准评价工况对应的计权加速度均方根值为iso2631国际标准中，人体主观感受为“没有不舒适”所对应的计权加速度均方根值(0.315m/s2)，则在
中，令θ＝0.315，结合拟合值log
10
k1及n1，可得到此时对应的主观评价得分即为座椅在基准评价工况下的主观评价得分。其中，将多个总计权加速度均方根值的中位数作为客观物理量，将多个总计权加速度均方根值的中位数所对应的主观评价作为主观物理量，利用线性关系函数进行线性回归拟合，拟合得到曲线如图4所示，曲线的拟合精度r2＝99.05％，得到
[0133]
本实施例中，基准评价工况对应的计权加速度均方根值为iso2631国际标准中，人体主观感受为“没有不舒适”所对应的计权加速度均方根值仅为示例性说明，在其他实施例中，基准评价工况对应的计权加速度均方根值还可以是其他，在此不再赘述。
[0134]
本实施例中，根据史蒂文斯幂定律，建立不同振动激励下的主观物理量与客观物理量的线性关系函数，将多个总计权加速度均方根值的中位数作为客观物理量，将多个总计权加速度均方根值的中位数所对应的主观评价作为主观物理量，利用线性关系函数进行线性回归拟合，以获得第一组拟合值，将基准评价工况对应的计权加速度均方根值、第一组拟合值输入线性关系函数，获得座椅在基准评价工况下的主观评价得分，明确了对主观评价数据和总计权加速度均方根值进行关联性分析，确定座椅在基准评价工况下的主观评价得分的具体过程，根据史蒂文斯幂定律确定主观评价得分，更贴合人体的主观感受，使得主观评价得分更加准确，为后续目标评价阈值的确定提供了基础。
[0135]
在一实施例中，步骤s42中，即确定座椅振动数据的隔振性能评价参数，并根据各隔振性能评价参数和主观评价数据确定座椅振动数据的目标客观评价指标，具体包括如下步骤：
[0136]
s421：确定预设隔振性能评价函数，预设隔振性能评价函数中的座椅评价指标参数通过计权加速度均方根值表示，或者通过座椅有效振幅传递率表示。
[0137]
其中，考虑到振动激励经过座椅的靠背及坐垫传递到人体，为充分反映座椅对振动的衰减性能，基于传递率的思想，将试验中获取的座椅振动数据进行分类组合，设计出评价座椅隔振性能的参数qi，qi通过预设隔振性能评价函数表示：
[0138][0139]
其中，index，表示座椅评价指标参数，一般取计权加速度均方根值(rms值)、座椅有效幅值传递率(seat值)或者座椅振动传递率；w表示不同座椅测点位置的不同评价方向(包括x向、y向和z向)；cushion为座椅坐垫处，backrest为座椅靠背处，floor为座椅导轨处。
[0140]
通过预设隔振性能评价函数，可实现对单轴(如x、y、z方向激励)或多轴(混合激励，如路谱激励等)输入下座椅隔振性能的多维度评估，增加了隔振性能评价参数的数量和多样性。
[0141]
s422：根据预设隔振性能评价函数和座椅振动数据，确定座椅振动数据的多个隔振性能评价参数。
[0142]
在确定预设隔振性能评价函数之后，将座椅振动数据进行分类组合，然后依次输入预设隔振性能评价函数，获得座椅振动数据对应的多个隔振性能评价参数。
[0143]
s422：对多个隔振性能评价参数和主观评价数据进行线性回归拟合，以确定拟合精度最高的隔振性能评价参数作为目标客观评价指标。
[0144]
在获得座椅振动数据的多个隔振性能评价参数之后，对多个隔振性能评价参数和主观评价数据进行线性回归拟合，以确定拟合精度最高的隔振性能评价参数作为目标客观评价指标。
[0145]
其中，将多个名受试者对应的隔振性能评价参数qi的中位数作为客观物理量θ，以该中位数对应的主观评价为主观物理量利用公式进行线性回归拟合，分别计算拟合精度r2，然后取拟合精度最高的qi作为不同方向振动激励下座椅振动特性的客观评价指标，即目标客观评价指标。
[0146]
例如，根据公式以座椅评价指标参数index为计权加速度均方根值(rms值)为例，对qi和主观评价数进行关联性分析，拟合曲线如图5所示，得到的拟合精度为r2为84.20％。其中，当index是rms或seat值时，经过筛选，rms的拟合曲线精度最高，因此取index为rms，最终可筛选出拟合精度r2最高的隔振性能参数q1，此时q1表达式如下：
[0147][0148]
其中，cushion和floor的w取得是z向，backrest的w取得是x向。
[0149]
本实施例中，通过确定预设隔振性能评价函数，预设隔振性能评价函数中的座椅评价指标参数通过计权加速度均方根值表示，或者通过座椅有效振幅传递率表示，并根据预设隔振性能评价函数和座椅振动数据，确定座椅振动数据的多个隔振性能评价参数，最后对多个隔振性能评价参数和主观评价数据进行线性回归拟合，以确定拟合精度最高的隔振性能评价参数作为目标客观评价指标，明确了确定座椅振动数据的隔振性能评价参数，并根据各隔振性能评价参数和主观评价数据确定座椅振动数据的目标客观评价指标的具体过程，将拟合精度最高的隔振性能评价参数作为目标客观评价指标，进一步提高了目标客观评价指标的准确性，从而保证了后续目标评价阈值的准确性。
[0150]
在一实施例中，步骤s43中，即根据目标客观评价指标、座椅在基准评价工况下的主观评价得分，确定目标评价阈值，具体包括如下步骤：
[0151]
s431：将目标客观评价指标作为客观物理量，将目标客观评价指标对应的主观评价作为主观物理量，利用线性关系函数进行线性回归拟合，以获得第二组拟合值。
[0152]
s432：将座椅在基准评价工况下的主观评价得分、第二组拟合值输入线性关系函数，获得目标客观物理量。
[0153]
s433：将目标客观物理量作为目标评价阈值。
[0154]
在确定目标客观评价指标、座椅在基准评价工况下的主观评价得分之后，将目标客观评价指标作为客观物理量，将目标客观评价指标对应的主观评价作为主观物理量，利用线性关系函数进行线性回归拟合，以获得第二组拟合值，将座椅在基准评价工况下的主观评价得分、第二组拟合值输入线性关系函数，获得目标客观物理量，将目标客观物理量作为目标评价阈值。
[0155]
即，以拟合精度最高的隔振性能评价参数qi作为为客观物理量θ，以拟合精度最高的隔振性能评价参数qi对应的主观评价分数作为主观物理量φ，利用公式对应的主观评价分数作为主观物理量φ，利用公式进行线性回归拟合，可得到第二组拟合值：log
10
k2及n2；然后将
座椅在基准评价工况下的主观评价得分作为主观物理量φ，结合log
10
k2及n2，输入，输入可得出目标客观物理量θ2，将目标客观物理量θ2作为目标评价阈值。
[0156]
本实施例中，将目标客观评价指标作为客观物理量，将目标客观评价指标对应的主观评价作为主观物理量，利用线性关系函数进行线性回归拟合，以获得第二组拟合值，并将座椅在基准评价工况下的主观评价得分、第二组拟合值输入线性关系函数，获得目标客观物理量，然后将目标客观物理量作为目标评价阈值，明确了根据目标客观评价指标、座椅在基准评价工况下的主观评价得分，确定目标评价阈值的具体过程，为后续根据目标评价阈值对座椅的隔振性能进行分析提供了坚实基础。
[0157]
在一实施例中，步骤s50中，即将目标评价阈值作为客观评价指标的阈值对座椅的隔振性能进行分析，具体包括如下步骤：
[0158]
s51：根据预设隔振性能评价函数、各座椅在基准评价工况下的试验数据，确定座椅在基准评价工况下的隔振性能评价参数值。
[0159]
在获取各座椅在基准评价工况下的试验数据之后，根据预设隔振性能评价函数、各座椅在基准评价工况下的试验数据，确定座椅在基准评价工况下的隔振性能评价参数值。其中，预设隔振性能评价函数、以及隔振性能评价参数值的计算如上文所述，具体不再赘述。
[0160]
s52：确定座椅在基准评价工况下的隔振性能评价参数值是否小于或者等于目标评价阈值。
[0161]
在确定座椅在基准评价工况下的隔振性能评价参数值之后，确定座椅在基准评价工况下的隔振性能评价参数值是否小于或者等于目标评价阈值。
[0162]
s53：若座椅在基准评价工况下的隔振性能评价参数值小于或者等于目标评价阈值，则确定座椅的隔振性能合格。
[0163]
在确定座椅在基准评价工况下的隔振性能评价参数值是否小于或者等于目标评价阈值之后，若座椅在基准评价工况下的隔振性能评价参数值小于或者等于目标评价阈值，表示座椅隔振效果较好，人体感觉舒适，则确定座椅的隔振性能合格。
[0164]
s54：若座椅在基准评价工况下的隔振性能评价参数值大于目标评价阈值，则确定座椅的隔振性能不合格。
[0165]
在确定座椅在基准评价工况下的隔振性能评价参数值是否小于或者等于目标评价阈值之后，若座椅在基准评价工况下的隔振性能评价参数值小于或者等于目标评价阈值，表示座椅隔振效果较差，人体感觉不舒适，则确定座椅的隔振性能不合格。
[0166]
例如，基准评价工况对应的振动激励幅值m为0.43m/s2，目标评价阈值为1.13，在以振动激励幅值0.43m/s2的振动加速度值作为振动台垂向激励输入，确定此时座椅的隔振性能评价参数值为q1，当q1≤1.13时，即该座椅隔振效果较好，人体感觉舒适，确定座椅的隔振性能合格；当q1》1.13时，即该座椅隔振效果较差，人体感觉不舒适，确定座椅的隔振性能不合格。
[0167]
本实施例中，基准评价工况对应的振动激励幅值m为0.43m/s2、目标评价阈值为1.13仅为示例性说明，在其他实施例中，基准评价工况对应的振动激励幅值m、目标评价阈值还可以是其他数值，在此不再赘述。
[0168]
本实施例中，根据预设隔振性能评价函数、各座椅在基准评价工况下的试验数据，确定座椅在基准评价工况下的隔振性能评价参数值，确定座椅在基准评价工况下的隔振性能评价参数值是否小于或者等于目标评价阈值，若座椅在基准评价工况下的隔振性能评价参数值小于或者等于目标评价阈值，则确定座椅的隔振性能合格；若座椅在基准评价工况下的隔振性能评价参数值大于目标评价阈值，则确定座椅的隔振性能不合格，细化了将目标评价阈值作为客观评价指标的阈值对座椅的隔振性能进行分析的具体步骤，为座椅的隔振性能的量化提供了基础，提升座椅隔振性能评价的效率。
[0169]
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
[0170]
在一实施例中，提供一种座椅隔振性能分析装置，该座椅隔振性能分析装置与上述实施例中座椅隔振性能分析方法一一对应。如图6所示，该座椅隔振性能分析装置包括获取模块601、第一确定模块602、第二确定模块603、第三确定模块604和分析模块605。各功能模块详细说明如下：
[0171]
获取模块601，用于获取人与座椅振动试验的多组试验数据，所述试验数据包括不同振动激励下的座椅振动数据，以及座椅上的受试者对所述座椅在不同振动激励下振动时的主观评价数据；
[0172]
第一确定模块602，用于根据所述不同振动激励下的座椅振动数据，确定所述座椅上不同测点位置的总计权加速度均方根值，以获得多个所述受试者对应的所述总计权加速度均方根值；
[0173]
第二确定模块603，用于对多个所述总计权加速度均方根值、所述不同振动激励进行线性回归分析，以确定基准振动激励；
[0174]
第三确定模块604，用于对多个所述总计权加速度均方根值和所述主观评价数据进行关联性分析，确定以所述基准振动激励为基准评价工况的目标评价阈值；
[0175]
分析模块605，用于将所述目标评价阈值作为客观评价指标的阈值对所述座椅的隔振性能进行分析。
[0176]
进一步地，所述第三确定模块604具体用于：
[0177]
对所述主观评价数据和所述总计权加速度均方根值进行关联性分析，确定所述座椅在所述基准评价工况下的主观评价得分；
[0178]
确定所述座椅振动数据的隔振性能评价参数，并根据各所述隔振性能评价参数和所述主观评价数据确定所述座椅振动数据的目标客观评价指标；
[0179]
根据所述目标客观评价指标、所述座椅在所述基准评价工况下的主观评价得分，确定所述目标评价阈值。
[0180]
进一步地，所述第三确定模块604具体还用于：
[0181]
根据史蒂文斯幂定律，建立不同振动激励下的主观物理量与客观物理量的线性关系函数；
[0182]
将多个所述总计权加速度均方根值的中位数作为所述客观物理量，将多个所述总计权加速度均方根值的中位数所对应的主观评价作为所述主观物理量，利用所述线性关系函数进行线性回归拟合，以获得第一组拟合值；
[0183]
将所述基准评价工况对应的计权加速度均方根值、所述第一组拟合值输入所述线性关系函数，获得所述座椅在所述基准评价工况下的主观评价得分。
[0184]
进一步地，所述第三确定模块604具体还用于：
[0185]
确定预设隔振性能评价函数，所述预设隔振性能评价函数中的座椅评价指标参数通过计权加速度均方根值表示，或者通过座椅有效振幅传递率表示；
[0186]
根据所述预设隔振性能评价函数和所述座椅振动数据，确定所述座椅振动数据的多个隔振性能评价参数；
[0187]
对多个所述隔振性能评价参数和所述主观评价数据进行线性回归拟合，以确定拟合精度最高的隔振性能评价参数作为所述目标客观评价指标。
[0188]
进一步地，所述第三确定模块604具体还用于：
[0189]
将所述目标客观评价指标作为所述客观物理量，将所述目标客观评价指标对应的主观评价作为所述主观物理量，利用所述线性关系函数进行线性回归拟合，以获得第二组拟合值；
[0190]
将所述座椅在所述基准评价工况下的主观评价得分、所述第二组拟合值输入所述线性关系函数，获得目标客观物理量；
[0191]
将所述目标客观物理量作为所述目标评价阈值。
[0192]
进一步地，所述第二确定模块603具体用于：
[0193]
对多个所述总计权加速度均方根值、所述不同振动激励进行线性回归分析，以确定线性回归模型；
[0194]
将预设计权加速度均方根值作为变量输入所述线性回归模型，获得所述预设计权加速度均方根值对应的振动激励；
[0195]
将所述预设计权加速度均方根值对应的振动激励作为所述基准振动激励。
[0196]
进一步地，所述分析模块605具体用于：
[0197]
根据预设隔振性能评价函数、各所述座椅在所述基准评价工况下的试验数据，确定所述座椅在所述基准评价工况下的隔振性能评价参数值；
[0198]
确定所述座椅在所述基准评价工况下的隔振性能评价参数值是否小于或者等于所述目标评价阈值；
[0199]
若所述座椅在所述基准评价工况下的隔振性能评价参数值小于或者等于所述目标评价阈值，则确定所述座椅的隔振性能合格；
[0200]
若所述座椅在所述基准评价工况下的隔振性能评价参数值大于所述目标评价阈值，则确定所述座椅的隔振性能不合格。
[0201]
关于座椅隔振性能分析装置的具体限定可以参见上文中对于座椅隔振性能分析方法的限定，在此不再赘述。上述座椅隔振性能分析装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0202]
在一个实施例中，提供了一种座椅隔振性能分析装置，该座椅隔振性能分析装置包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该座椅隔振性能分析装置的处理器用于提供计算和控制能力。该座椅隔振性能分析装置的存储器包括
非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该座椅隔振性能分析装置的网络接口用于与外部服务器通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种座椅隔振性能分析方法。
[0203]
在一个实施例中，如图7所示，提供了一种座椅隔振性能分析装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述座椅隔振性能分析方法的步骤。
[0204]
在一个实施例中，提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述座椅隔振性能分析方法的步骤。
[0205]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
[0206]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
[0207]
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。