基于遺傳算法的飛機駕駛艙布局優化設計

葉坤武，魏思東

(空軍航空大學 a.研究生隊; b.飛行器與動力系，長春 130022)

【后勤保障與裝備管理論】

基于遺傳算法的飛機駕駛艙布局優化設計

葉坤武a，魏思東b

(空軍航空大學 a.研究生隊; b.飛行器與動力系，長春 130022)

針對飛機駕駛艙空間小、操作按鈕多、安全性要求高等諸多限定條件，以減小飛行員在執行任務時手操作的運動路線總長為目標，結合旅行商問題(Traveling Salesman Problem,TSP)和飛機駕駛艙布局問題的求解方法，提出一種駕駛艙布局優化數學模型并使用遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)對其進行優化分析。計算結果獲得了一種關于飛機開關按鈕的優化布局，節省了飛機駕駛過程的操作時間，提高了操作效率。

飛機駕駛艙；布局優化；旅行商問題；遺傳算法

飛機駕駛艙由很多部件構成，構造復雜，如果布局不合理會直接影響飛行員的操作舒適，引起疲勞和誤操作，對民機駕駛的安全性和飛行員的身體健康非常不利，因此駕駛艙布局優化具有非常重要的意義[1]。傳統的飛機駕駛艙布局設計主要通過借鑒過往的飛行經驗和相關人員的主觀判斷進行設計，缺少科學依據。近些年，隨著人-機-環境工程的興起，人們對飛機駕駛艙布局的優化設計越來越關注。文獻[2]通過闡述駕駛艙布局的主要原則，采用遺傳算法進行了駕駛艙布局的研究；文獻[3]和文獻[4]運用CATIA平臺對飛機駕駛艙的操控臺、儀表板、顯示器等的布局進行分析，形成了基于知識庫的飛機駕駛艙布局設計方法；文獻[5]中對駕駛艙布局進行視域分析、上肢快速評價分析和人體可達性分析，驗證駕駛艙布局的有效性；文獻[6]將粒子群算法引入到飛機駕駛艙人機布局優化過程，并與現有典型優化算法的優化效果進行了對比。

遺傳算法是模擬生物在自然環境中的遺傳和進化過程而形成的一種自適應全局優化概率搜索算法[7]。Goldberg對前人的研究進行歸納總結，形成了遺傳算法的基本框架[8]。由于遺傳算法在適應性、靈活性和魯棒性等方面具有顯著的優勢，因此遺傳算法被廣泛運用到人工智能[9]、電力系統[10]和車間布局[11]等領域。

飛行員完成某項任務時需要操作開關或按鈕進行飛行控制，控制過程往往時間較短，銜接緊密，所以這些開關或按鈕的布局直接影響飛行效率。影響飛機駕駛艙布局設計的因素很多，有不同設計原則：重要性原則、使用頻率原則和功能性分組原則等，駕駛艙設計者對各種影響布局的因素進行權衡和優化。本文以減小飛行員在執行任務時手操作的運動路線總長為目標，不考慮其他影響飛機駕駛艙布局的因素，設計一種運用遺傳算法進行飛機駕駛艙布局優化的模型，為飛機駕駛艙設計過程的布局優化提供一種新思路。

1 數學模型

1.1 旅行商問題簡述

旅行商問題(TSP)是一個典型的組合優化問題，且是一個NP難題。具體可描述為：已知有n個地點和彼此間的距離，現有一人必須不重復路線走遍這些地點，且我們考慮兩個地點間的路線長度是固定的，最后返回出發地點。如何進行路線的規劃使總路線長度最短？很明顯，上述問題中可能的路徑數目與地點數目n成指數型增長。在n很大情況下，會使計算過程的負荷量加速上升，本文不予考慮。本文將n的范圍保持在10個以下。

1.2 駕駛艙布局問題的提出

駕駛艙布局不僅會影響飛行員的身體和心理活動，還會直接影響飛行安全和飛行品質。飛行任務的操作往往耗時短，銜接緊密，飛行員需要把注意力高度集中，才能準確操作，例如飛機的進近階段，即飛機下降時對準跑道飛行的過程，要使飛機調整高度，對準跑道，避開地面障礙物。如表1為飛機起始進近階段的操作[12]：

表1 起始進近操作

因此在對操作時間要求敏感的飛行過程，合理安排布局，盡可能縮短操作時間，能有效提高飛行質量。在駕駛艙布局優化設計問題中，經過簡化處理后，可建模為旅行商問題進行求解。現舉例進行說明，如圖1為駕駛艙某處布局簡化圖，建立平面坐標系，并做柵格化處理，使各個開關按鈕落在柵格中，其中柵格大小設置與開關按鈕的尺寸有關。A～G為駕駛艙各個不同按鈕所處的位置，柵格中心點坐標即為對應按鈕的坐標，并且已知按鈕互相之間的距離。

圖1 駕駛艙某處布局簡化圖

由于這些按鈕旁邊布滿其他按鈕，所以這些按鈕只能分布在所處的柵格中，但按鈕間的位置不是固定的。飛行員通過單手對其實施一系列操作可以完成相關飛行任務，操作過程銜接緊密，不重復操作按鈕。但在實際不同任務操作過程可能有重復操作某個按鈕，就按距離可以忽略的兩個按鈕進行求解，如需不同階段重復操作按鈕B，則其中一條操作路線可以為ACB1GB2DEFA,其中B1G和GB2的距離相等。

現對現實中某機型1∶1比例模擬器駕駛艙進行優化分析。對該駕駛艙某一功能平面的布局進行簡化處理，建立坐標系，如圖2。已知完成某項模擬飛行任務的實際操作順序為ABCDEFGA。現引入遺傳算法討論按鈕布局的合理性，并進行優化分析，其中目的是使飛行員在模擬操作過程，手移動的總路程最短，盡可能提高飛行員操作過程的效率。

圖2 操作順序路線圖

2 引入基于遺傳算法的求解方案

優化算法的三個基本要素是目標函數、變量和約束條件，本文中的目標函數就是操作路線總長。基于GA的全局尋優特點，采用遺傳算法對飛機駕駛艙布局進行優化計算，基本步驟如下：

(1)隨機生成初始種群。根據飛機駕駛艙布局問題的實際要求，采用實數制編碼生成初始種群，每個按鈕對應的坐標為(xi,yi)i,j=1，2,…,n，其中n為按鈕個數。

(2)確定適應度函數。遺傳算法中用適應度函數來衡量群體中的個體在優化計算中達到最優解的優良程度，適應度越高表明該個體遺傳到下一代的概率越高，反之則越低。對于手操作按鈕路線總長的適應度函數表示為：F(T)=n/length(T)，其中，length(T)表示路線總長度。

(3)選擇操作。采用比例選擇算子進行選擇操作，即各個個體被選中的概率與其適應度大小成正比[13]。

(4)交叉操作。其作用是在過渡到下一代的過程中產生更多的新個體，以增大算法搜索空間的能力。假定有兩條操作按鈕的路線表示為：Tx=(t1,t2,…,ti,…,tn)和Ty=(t1,t2,…,tj,…,tn)，式中，i和j是基因座，即為遺傳基因在染色體中所占據的位置，部分映射交叉操作的主要思想是[8]：

① 隨機選取兩個基因座i和j緊后的位置為交叉點，即將第i+1個基因座和第j個基因座定義為交叉區域。

(5)變異操作。能使個體有效避免局部收斂，增加結果的可靠性。選取倒位變異算子，將個體編碼串中隨機選取的二個基因座之間的基因逆序排列，從而產生出一條新的巡回路線。具體步驟如下式：

3 仿真結果和分析

仿真平臺是Matlab，運行參數{M,T,Pc,Pm}={50,110,0.8,0.05}，針對圖2建立的開關按鈕位置坐標系進行分析，將各個坐標參數代入得到遺傳次數與路線總長的關系圖。仿真結果如圖3。

從圖3可以看出隨著迭代次數增加，路線總長慢慢減小，最后趨于平緩，此時對應的駕駛艙布局方案到達最優。得到的最短路線方案如圖4。

圖3 仿真結果

圖4 最短路線方案

綜上所述，已知A為操作路線的起點，可對如圖2的駕駛艙布局進行優化，使飛行員的操作路線最短。優化布局示意圖如圖5。

圖5 優化布局示意圖

4 結論

針對如何提高飛機駕駛艙布局合理性的問題，本文以減少飛行員操作一系列開關按鈕的手的總路線為目的，借助仿真手段，提出飛機駕駛艙布局優化模型，使用遺傳算法對其進行了仿真分析，仿真結果表明將旅行商問題結合到駕駛艙布局當中，并用遺傳算法進行優化的方法有效，對今后飛機駕駛艙布局優化設計有借鑒意義。

[1] 蘇潤娥,薛紅軍,宋筆鋒.基于虛擬設計的民機駕駛艙工效布局評價[J].航空計算技術,2008,38(2):69-73.

[2] 鈕松.面向民機駕駛艙人機工效設計的布局優化研究[D].南京:南京航空航天大學,2013.

[3] 王黎明.基于知識庫的飛機駕駛艙布局設計方法研究[D].西安:西北工業大學,2004.

[4] 艾玲英,王正平,王黎明.基于CATIA的飛機駕駛艙布局設計的軟件開發[J].飛機工程,2004(3):18-21.

[5] 徐偉哲.基于人因工程學的干線客機駕駛艙布局設計與仿真研究[D].南京：南京航空航天大學,2013.

[6] 劉昕,余隋懷,初建杰,等.改進PSO的飛機駕駛艙組合排序人機布局優化[J].計算機工程與應用,2015,51(7):1-6.

[7] 周明,孫樹棟.遺傳算法原理及應用[M].北京:國防工業出版社.2005.

[8] GOLDBERG D E.Genetic Algorithms in Search,Optimization and Machine Leaning [M].Addison-Wesley,1989.

[9] 羅歡.基于改進遺傳算法的足球機器人路勁規劃研究[D].錦州：遼寧工業大學,2016.

[10]劉鵬程,李新利.基于多種群遺傳算法的含分布式電源的配電網故障區段定位算法[J].電力系統保護與控制,2016,44(2):36-41.

[11]張屹,盧超,張虎,等.基于差分元胞多目標遺傳算法的車間布局優化[J].計算機集成制造系統,2013,19(4):727-734.

[12]劉樹強.民機駕駛艙最小機組工作量評估方法研究[D].南京：南京航空航天大學,2012.

[13]GEN M,CHENG R.Genetic Algorithms and Engineering Design[M].New York:John Wiley & Sons,Inc.1997.

(責任編輯 唐定國)

Layout Optimization for the Aircraft Cockpit Based on Genetic Algorithms

YE Kun-wu1，WEI Si-dong2

(a.Brigade of Postgraduate; b.Flight Vehicle and Dynamic Department, Aviation University of Air Force, Changchun 130022, China)

In the light of the limiting conditions of aircraft cockpit:small spaces of cockpit,many numbers of buttons and high requirements of security,combining with the traveling salesman problem and aircraft cockpit layout problem,a cockpit layout optimization mathematical model is put forward for reduce the route of operation movement length when pilot is performing the task,and this model is analyzed by the genetic algorithm.The calculation results proved a layout optimization of aircraft switch and button, which saves operation time in the process of plane driving and improves operating efficiency.

the aircraft cockpit; layout optimization; genetic algorithm; traveling salesman problem

2016-11-10；

2016-12-20 作者簡介：葉坤武(1992—)，男，碩士研究生，主要從事人機環境與工程研究。

10.11809/scbgxb2017.03.025

葉坤武，魏思東.基于遺傳算法的飛機駕駛艙布局優化設計[J].兵器裝備工程學報，2017(3):108-110.

format:YE Kun-wu，WEI Si-dong.Layout Optimization for the Aircraft Cockpit Based on Genetic Algorithms[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(3):108-110.

V223.1

A

2096-2304(2017)03-0108-03