一種面向人因的加工中心觀察窗設計方法*

彭衛平 倪仕文 雷 金 王 慶 董豐波 劉 曉

(①武漢大學動力與機械學院，湖北 武漢 430072；②武漢大學流體機械與動力工程裝備技術湖北省重點實驗室，湖北 武漢 430072；③上海航天設備制造總廠，上海 200240)

加工中心是由機械設備與數控系統組成的適用于加工復雜工件的高效率自動化機床，它是目前世界上產量最高、應用最廣泛的數控機床之一[1]。在加工中心的屏蔽門上大多有能夠識別的、有透過性的觀察窗。觀察窗是輔助操作者了解內部機床工作狀態的重要部件，操作者監視機床工作狀態和觀察工件加工都需通過觀察窗來進行。這種通過直接觀察所獲取的加工狀態信息同控制面板上的顯示數據一起構成了加工中心對個人反饋，對操作者更好的完成加工任務具有重要指導作用[2]。操作者對加工狀態的觀察和監視控制十分頻繁，如果觀察窗設計不合理，會使操作者在觀察時感到不適，進而對加工狀態信息的獲取產生影響，因此觀察窗的人性化設計顯得尤為重要。

在現有對加工中心觀察窗的研究中，李世葳[3]通過對機床外罩選用透明材料構成觀察窗來增加機床工作區的可視性；張鐵成[4]利用Core對觀察窗進行了人機仿真分析；范含晶[5]、孫旭東[6]通過對觀察窗結構和材料進行優化，使之具有較好的強度和透明度；藤井隆亮[7]通過為觀察窗加裝具有自動控制功能的擋板來保持觀察窗的清潔；李倩[8]基于人的視覺特征對加工中心觀察窗的尺寸展開了研究。作為一種觀察和了解機床工作狀態與工件加工情況的重要人機界面，觀察窗的設計不僅要達到“可觀察”、“能觀察”的目標，而且應符合人機學原理滿足“易觀察”、“宜觀察”的要求。由于目前國內外運用人機工程學理論專門針對加工中心觀察窗的設計方法展開的深入研究還相對較少，并且缺乏相應的設計準則以及評價模型。人們在加工中心觀察窗的設計時更多注重的是功能的實現問題，卻很少考慮對人因(生理和心理)的影響，其宜人性等難以符合人機學要求。

本文以國產μ2000-630HF臥式加工中心為例，研究面向人因的加工中心觀察窗設計方法。面向人因的設計方法可以保障人在觀察時的安全前提下，同時使人能在自然舒適的狀態下實現對加工過程信息快速且準確的獲取。在各種型號的加工中心以及數控機床的觀察窗設計中都可以從可視性、宜人性和安全性等方面出發，采用面向人因的設計方法來提高觀察窗的實用性和人性化程度。

1 加工中心觀察窗人機學設計準則

在滿足觀察窗基本功能的前提下，對觀察窗進行人機學設計，主要滿足可視性、宜人性和安全性等要求。

1.1 可視性準則

可視性是指操作者透過觀察窗能夠清晰地看到機床加工過程中的各種必要視覺信息。它取決于觀察路徑上是否存在視線遮擋以及觀察者的視野范圍和視覺清晰程度。

(1)視野范圍要求

如圖1人的視野即在其頭部和眼球固定不動的情況下，其眼睛觀看正前方物體時所能看到的視覺范圍(常用角度表示)[9]。根據人機學原理，水平方向上人的雙眼視區在62°左右，人的最佳可視錐為30°即最佳視野范圍位于標準視線左右各15°的區間內；而垂直方向上人站立時自然舒適的視線低于水平線10°，坐著時低于水平線15°，垂直方向上人站立時的最佳視野為水平線上5°到水平線下25°之間。

由圖1可得出滿足人觀察的最佳視野必要條件如下：

(1)

其中：h代表觀察窗的高度；b代表觀察窗的寬度；L1和L2分別代表觀察者眼睛至觀察窗和觀察窗至工作臺的距離；L3為工作臺視線方向的長度；B為工作臺的寬度；H為工作臺的高度。

(2)視覺清晰要求

視覺清晰度與觀察距離(L=L1+L2+L3)以及觀察窗的透明度有關。根據人機學原理，L∈[380 mm,1 500 mm]為最佳觀察視距[10]，但在實際加工中心的觀察過程中視距往往大于這一范圍。觀察視距的過遠或過近都會影響觀察者的認讀速度和準確性。

通常情況下，觀察窗要求采用完全透明的材料(如玻璃)制作，但由于實際工作中存在切削液和粉塵等的作用，觀察窗的透明度往往不高。設觀察窗的不透明度為F，則觀察者的視覺清晰度G=L×F，G的值越小說明視覺越清晰。

設計觀察窗時，視覺清晰度可通過人機學工具進行模擬仿真加以分析。如果因切削液等影響了觀察窗的透明度，可增設觀察窗清潔裝置(如自動高壓清洗，手動擦拭等)。如果觀察距離L過大而影響了視覺清晰度，可在不影響加工過程的情況下適當減小L2或者增設輔助觀察裝置(如視屏監控等)[11-12]。

1.2 宜人性準則

除可視性外，觀察窗的位置及大小還影響著其宜人性，體現了對人的生理條件和心理需求的適應度。觀察窗的位置高度的選擇主要根據人的身高來確定。為了適應不同操作者間的身高差異，滿足大多數操作者的使用需求，觀察窗的位置高度可以第50百分位(P50)的中國男性平均身高HP50為依據，盡可能地使觀察者在自然舒適的姿勢下滿足最佳視野對工作臺的覆蓋。

觀察窗的大小與視距、工作臺大小及最佳視野有關(如圖1)，為了使其適應90%的操作者觀察，觀察窗高度h可以P95和P5的中國成年男子的眼高為參照，即h≥HP95-HP5。

此外，觀察空間的大小會對人的生理和心理產生影響。應滿足：X≥WP95+W心，Z≥HP95+H心(實際中觀察空間的長度通常足夠大，不予考慮)。

其中：X、Z分別代表觀察空間的寬度和高度；WP95和HP95分別代表第95百分位數中國成年男性的身寬和身高；W心和H心分別代表考慮人的心理因素的觀察空間寬度和高度的修正值，基于人機工程學原理，W心和H心分別取值為320 mm和280 mm[13]。

1.3 安全性準則

安全性是指觀察窗所具備的防護能力。為了防止切屑以及冷卻液等飛濺物對操作者造成傷害，保障人在操作機床時的安全，觀察者在觀察窗前應保持一定的安全距離L1，并根據需要采用相應的防護措施。在防護裝置設計時，應按GB22997-2008使其在結構上能承受預計的最大沖擊能量。觀察窗的材料及結構形式決定了其防護能力，表1給出了相應的安全設計參考依據。

表1 觀察窗材料、安全距離與防護措施

觀察窗材料安全距離L1/mm防護措施防爆玻璃<300不需要鋼化玻璃300～500大孔防護網普通玻璃>500小孔防護網

2 加工中心觀察窗人機學評價方法

2.1 評價指標的確定

由上述設計準則，可取3個一級評價指標和8個二級評價指標，作為加工中心觀察窗的人機學評判依據。

(1)可視性指標(E1)。E1={E11,E12,E13}，其中E11代表視覺可達；E12代表清洗措施；E13代表視覺清晰度。

(2)宜人性指標(A1)。A1={A11,A12,A13}，其中A11代表尺寸大小；A12代表安裝位置；A13代表觀察空間。

(3)安全性指標(Q1)。Q1={Q11,Q12}，其中Q11代表安全距離；Q12代表防護能力。

2.2 評價模型的構建

首先建立評價指標的評語集。根據一般評價原則，本文采用優、良、一般、差、極差5級評語對加工中心觀察窗進行評判，各級評語分別對應的得分范圍為{90～100,80～90,60～80,40～60,0～40}。其評價等級和對應的評語集如下：

(2)

基于上述設計準則和評價指標建立了觀察窗的評價模型，如表2的評價模型給出了上述各級評價指標的等級取值及評判依據。

2.3 權重的確定

采用層次分析法(analytic hierarchy process, AHP)確定加工中心觀察窗各級評價指標的權重的過程如下[14-15]：

(1)分析待評價問題。將待評價的問題分解為若干相關的評價因素，然后根據這些因素之間的相關關聯，進行主次分析，確定各個因素之間的隸屬關系。本文將加工中心觀察窗人機學的評價指標分為兩層共8個指標。

(2)構建評價模型。根據各個評價指標之間的隸屬關系構建層次結構模型。臥式加工中心觀察窗人機學評價模型如表2所示。

(3)建立比較判斷矩陣。根據各級評價指標對于上級指標的貢獻度，對所有同級評價指標進行兩兩重要度分析，得到評價指標的重要度比值矩陣，即為判斷矩陣。在層次分析法中為了使評價指標定量化和無量綱化，最常用的評價指標標度為Satty提出的1～9標度法[16]。但該標度區分過細，往往會出現兩評價指標之間的重要性程度無法明確界定的情況，而且當某一層評價指標過多時，會導致邏輯性錯誤，出現標度把握不準并丟失信息的情況。為了克服9級評價指標主觀性過強的問題，本文將評價級數縮減到3級，同時3級評價標度也避免了進行一致性檢驗的問題。具體的評判標度及其含義如表3所示。

(4)層次單排序。層次單排序需要計算判別矩陣R的最大特征值λmax所對應的特征向量ξ，然后對特征向量ξ進行歸一化處理，得到的數值可對應到每個評價指標的權重。本文利用Matlab軟件計算出每個判別矩陣的最大特征值λmax所對應的特征向量，歸一化后得到各指標的絕對權重，然后將絕對權重換算成相對權重并構造權重矩陣W。二級指標權重矩陣W=[w1,w2,…,w8]，各指標權重如圖2所示。

表2 加工中心觀察窗人機學評價模型

一級指標二級指標各等級和分值的評判依據名稱代號名稱代號優(v1)90分～100分良(v2)80分～90分一般(v3)60分～80分差(v4)40分～60分極差(v5)0分～40分可視性E1視覺可達E11視覺路徑上基本無遮擋根據柵格大小以及金屬網的寬度對視線影響分級清洗措施E12有高效自動的清洗裝置對清洗裝置的清洗能力和效率以及操作難易程度進行綜合評價分級無清洗裝置視覺清晰度E13G的值小于1200(L單位為mm)G的值小于1400(L單位為mm)G的值小于1600(L單位為mm)G的值小于1800(L單位為mm)G的值大于1800(L單位為mm)宜人性A1尺寸大小A11長不小于434mm,寬不小于268mm若不滿足長不小于434mm,寬不小于268mm,則根據美觀性、協調性、及用戶觀察的視野范圍等進行評價分級。安裝位置A12P5～P95的人群方便觀察P10～P90的人群方便觀察P20～P80的人群方便觀察P30～P70的人群方便觀察P40～P60的人群方便觀察觀察空間A13其大小滿足:X≥WP95+W心Z≥HP95+H心WP95≤X≤WP95+W心HP95≤Z≤HP95+H心WP95≤X≤WP95+W心/2HP95≤Z≤HP95+H心/2WP95≤X≤WP95+W心/3HP95≤Z≤HP95+H心/3X≤WP95Z≤HP95安全性Q1安全距離Q11安全距離大于500mm安全距離大于400mm安全距離大于300mm安全距離大于200mm安全距離小于200mm防護能力Q12使用高強度的防爆玻璃使用鋼化玻璃加金屬防護網格使用鋼化玻璃,但無金屬防護網格使用普通的玻璃加金屬防護網格僅使用普通玻璃且無金屬防護網格

表3 判斷矩陣的標度及其含義

標度含義1表示兩個評價指標具有相同的重要性5表示一個評價指標比另一個評價指標重要9表示一個評價指標比另一個評價指標重要得多倒數評價指標a與b比較得分為x,則指標b與a比較得分為1/x

2.4 綜合評價過程

模糊綜合評價是一種比較客觀的評價方法，其在確定評價指標權重時實際采用的也是層次分析法的原理。其基本評價步驟如下[17-18]：

(1)確定評判指標集

由隸屬度函數確定各評判對象對評語集V的隸屬度。對某個指標可得其隸屬度矩陣Ri=[ri1,ri2,ri3,ri4,ri5]反應指標Ui對某一評語等級vj(j=1,2,3,4,5)的隸屬程度。

(2)確定評判矩陣R。根據模糊數學理論，構造隸屬度函數μvi(x)，其表達式為：

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

通過上述設計準則由專家給出各指標的評分x，再由隸屬度函數確定各評判對象對評語集V的隸屬度。對某個指標Ui(i=1,2,…,8)可得其隸屬度矩陣Ri=[ri1,ri2,ri3,ri4,ri5]，rij反應指標Ui對某一評語等級vj的隸屬程度。每個指標Ui都對應于一個隸屬度矩陣Ri，將i個評價指標的隸屬度矩陣組成一個總的評判矩陣R。

(8)

(3)綜合評判

每個指標Ui都對應于一個隸屬度矩陣Ri，將i個評價指標的隸屬度矩陣組成一個總的評判矩陣R。將通過層次法得出的權重矩陣W和總評判矩陣R作模糊變換得到綜合評判矩陣B。綜合評判矩陣B：

(9)

式中：i為指標個數；“°”為模糊合成算子，在這里取加權平均型M(?,⊕)算子。

最后，對評價集中的評級進行賦值，可以得出一個綜合性的數值，對觀察窗進行等級評定。各等級賦值為：v1=1，v2=2，v3=3，v4=4，v5=5。將評判矩陣B中每個隸屬度與對應的評價等級值做綜合計算，可得加工中心觀察窗的總評價等級值S：

(10)

3 應用實例

3.1 630HF加工中心觀察窗的改進設計

以國產大型臥式加工中心μ2000-630HF的觀察窗為例進行改進與評價，其觀察窗由矩形門上的金屬柵格和其內側緊貼著的一層玻璃組成。其實物照片如圖3所示。

根據上述設計準則在滿足觀察窗的基本功能下對觀察窗進行了如下改進：

(1)將矩形門以及觀察窗的大小從670 mm×1 350 mm和450 mm×1 058 mm改為670 mm×1 730 mm和450 mm×1 438 mm。即將矩形門和觀察窗的長度增加了380 mm，增大了觀察者上下的視野范圍。

(2)對觀察窗的位置進行調整降低矩形門離臺階的高度(原矩形門下擋板過高為1 280 mm，根據心理裕量優化后下高為900 mm)可方便觀察者進入檢查。

(3)將矩形門和觀察窗整體向左移使門把手距離右邊操作臺的至從80 mm優化到120 mm，使操作者的觀察空間增大，并且防止開門時手被夾到。

(4)為縮短觀察距離增加觀察的視線清晰度，在不影響機床功能的前提下，將觀察窗至工作臺中心的距離從830 mm縮短為750 mm。

(5)在原有觀察窗的基礎上增加一個可旋轉的小觀察窗，在加工過程中此觀察窗可以細致地查看加工中心內部工作狀態，通過翻轉玻璃板，方便對玻璃板上冷卻液的清除，從而清楚地觀察到機床內部加工情況。

(6)為同時滿足P5到P95的中國成年男性離小觀察窗0～400 mm之間的最佳可視范圍，通過計算得該觀察窗的寬度取214 mm，長度取346 mm；觀察窗的形狀為黃金矩形(短邊與長邊之比為0.618)并且將觀察窗的位置設計在矩形門的正中間，即觀察窗和矩形門整體上下以及左右對稱，使整體符合形式美法則。觀察窗的形狀和布局設計如圖4所示。

(7)由于可旋轉的矩形小觀察窗前面去除了金屬柵格的安全防護，為保證操作者的工作安全，選用符合GB 15763.2-2005的鋼化玻璃作為材料以保證操作人員的安全性。

3.2 630HF加工中心觀察窗的人機學評價

將630HF的三維實體模型導入Jack，并在中國人體數據庫中選取P50中國成年男性虛擬人體模型，建立改進前后觀察窗的虛擬仿真觀察效果，其對比如圖5所示。

運用上述人因仿真分析以及設計準則和評價模型分別對改進前后觀察窗各指標進行專家評分，評價對比結果如表4所示。

表4 630HF觀察窗改進前后各項指標評價結果

指標名稱代號改進前改進后評分評語評分評語視覺可達E1175一般98優清洗措施E1235極差86良視覺清晰度E1376一般87良尺寸大小A1197優97優安裝位置A1294優95優觀察空間A1386良94優安全距離Q1155差96優防護能力Q1274一般85良

由隸屬度函數μvi(x) 及表4的評分結果，經過計算確定優化前后的總評判矩陣R1和R2。

由圖2得出二級指標的權重矩陣W。

已知總評判矩陣R和二級指標權重矩陣W，由公式(9)分別計算出優化前后綜合評判矩陣B1=[0.055 08,0.079 56,0.414 34,0.308 75,0.142 18]，B2=[0.454 02,0.395 82,0.150 06,0,0]，從而可知μ2000-630HF臥式加工中觀察窗對于各評價等級的隸屬關系，并由公式(10)計算總評價等級值S1=3.403 08，S2=1.695 84，綜合評價結果對比如圖6所示。

由圖6中各指標的隸屬度可得觀察窗改進前的評價等級為一般(v3)，改進后的評價等級為優(v1)。由上述信息對比可直觀地看出改進后的觀察窗在各方面的性能上都有了明顯的提高。

4 結語

根據上述研究和實例應用可以得出如下結論：

(1)面向人因的加工中心觀察窗設計主要遵循的是可視性、宜人性和安全性等原則。其中可視性指操作者透過觀察窗能夠清晰地看到機床加工過程中的各種必要視覺信息；宜人性指觀察者在自然舒適的姿勢下滿足最佳視野對工作臺的覆蓋；安全性是指觀察窗所具備的防護能力。

(2)加工中心觀察窗人機學評價指標主要包括：可視性、宜人性、安全性3個一級指標，以及視覺可達、清洗措施、視覺清晰度、尺寸大小、安裝位置、觀察空間、安全距離、防護措施8個二級指標。它們之間既有區別又有聯系，采用層次分析法和模糊綜合評價方法比較符合實際。

(3)在實例應用中發現，運用了面向人因的觀察窗設計方法，在視覺可達、清潔措施和防護能力等方面都有了明顯的改善。該方法不僅可保證產品的功能即“可觀察”目標的實現，而且能滿足“宜觀察”的要求，使產品具有良好的宜人性。

[1]劉陽. 數控機床防護及外觀造型設計研究[D]. 沈陽: 東北大學, 2006.

[2]趙政康. 氣動旋轉視窗系統：中國, CN102849182A[P]. 2013-01-02.

[3]李世葳. 基于人機工程的數控機床外防護設計研究[D]. 哈爾濱: 東北林業大學, 2008.

[4]張鐵成. 機床外防護設計中的人機工程仿真[J]. 制造業自動化, 2014, 36(17):95-98.

[5]范含晶. 一種安裝于機床屏蔽門上的觀察窗: 中國, CN203993346U[P]. 2014-10-22.

[6]孫旭東. 一種應用于機床屏蔽門上的觀察窗: 中國, CN203887611U[P]. 2014-12-10.

[7]藤井隆亮. 具有觀察窗控制裝置的機床: 中國, 205380506 U[P]. 2016-07-13.

[8]李倩. 加工中心的人性化設計研究與應用[D]. 濟南: 山東大學, 2009.

[9]丁玉蘭. 人機工程學[M]. 4版. 北京: 北京理工大學出版社, 2011.

[10] Hassall M, Xiao T, Sanderson P,et al. Human factors and ergonomics[J]. International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences, 2015, 8(12):297-305.

[11] Raeisi S, Osqueizadeh R, Maghsoudipour M, et al. Ergonomic redesign of an industrial control panel[J]. International Journal of Occupational & Environmental Medicine, 2016, 7(3):186-192.

[12] Isa H,Rahman M A, Hazmilah H, et al. Ergonomic design of CNC milling machine for safe working posture[J]. Applied Mechanics & Materials, 2014, 2851(465):60-64.

[13]Tian Y, Zuo T. Ergonomics research and CNC machine tools in the interface design of the application[C]. International Conference on Computer-Aided Industrial Design and Conceptual Design, 2008. Caid/cd. IEEE, 2008: 73-77.

[14] González-Prida V, Barberá L, Viveros P, et al. Dynamic analytic hierarchy process: AHP method adapted to a changing environment[J]. Journal of Manufacturing Technology Management, 2014, 25(4):457-475.

[15]徐達, 王寶琦, 吳溪, 等. 基于多層次灰色關聯度的裝備維修性定性要求綜合評價方法[J]. 制造技術與機床, 2013(11):70-73.

[16]Rezaei J, Fahim P B M, Tavasszy L. Supplier selection in the airline retail industry using a funnel methodology: Conjunctive screening method and fuzzy AHP[J]. Expert Systems with Applications, 2014, 41(18):8165-8179.

[17]穆永錚, 魯宗相, 喬穎, 等. 基于多算子層次分析模糊評價的電網安全與效益綜合評價指標體系[J]. 電網技術, 2015, 39(1):23-28.

[18]Tian J S, Tian J J, Guo J C. Evaluation of comprehensive benefits of land consolidation based on AHP and FUZZY[J]. Asian Agricultural Research, 2013, 1(1):17-20.