基于主客觀評價的共享單車坐墊型面舒適性探討

摘要：在保證耐久性和可靠性的前提下，提高共享單車坐墊的舒適度體驗是其設計的關鍵，主觀感受是舒適性的直接映射。研究探索結合最大差異測量法與體壓分布測試實驗，對比分析了5種不同型面坐墊的B-W得分與體壓分布特征，據此提出了坐墊型面優化設計建議，并用100組實驗數據對神經網絡進行訓練，建立了評價模型。結果表明客觀測量數據無法完全表征共享單車坐墊的舒適性。坐骨的主觀感受是整體舒適性評估的關鍵。橫向寬度指標顯著的坐墊，坐骨壓力梯度變化理想。坐墊寬度與型面各區域的高度差會影響坐墊舒適性。凹槽可以明顯降低體壓對尾骨及會陰的影響。該模型可較為準確地預測單車坐墊的舒適度。對于多用戶共享產品，該方法可在設計開發中識別型面與整體舒適度的關聯設計問題，提升產品人機工效體驗，服務于共享產品設計開發。

關鍵詞：產品設計；最大差異測量；神經網絡；體壓分布測試；共享單車坐墊

中圖分類號：TB472 文獻標識碼：A文章編號：1003-0069（2025）04-0119-05

Abstract：In the context of ensuring durability and reliability，improving the comfort experience of shared bicycle saddles is pivotal in their design，with subjective perception being a direct reflection of comfort. This study explores the combination of Best-Worst Scaling with body pressure distribution tests，conducting comparative analysis on the B-W scores and pressure distribution characteristics of five different saddle designs. Based on this，optimization design suggestions for saddle surfaces are proposed. Additionally，a neural network is trained using 100 sets of experimental data to establish an evaluation model. The results indicate that objective measurement data cannot fully capture the comfort of shared bicycle saddles. The subjective perception of the sit bones is crucial for the overall comfort assessment. A significantly wider saddle demonstrates an ideal variation in sit bone pressure gradients. The saddle width and height differences in various regions of the surface can affect saddle comfort. Grooves can significantly reduce the impact of pressure on the coccyx and perineum. This model can predict the comfort level of bicycle saddles fairly accurately. For multi-user shared products，this method can identify the correlation between surface design and overall comfort during the design and development phase，enhancing the human-machine efficiency experience of the product，and serving the design and development of shared products.

Keywords：Product design；Best-Worst Scaling；Neural network；Body pressure distribution tests；Shared bicycle saddles

引言

對于共享單車而言，坐墊的舒適度直接影響用戶體驗[1]。面對差異化用戶，如何提升騎行舒適度是一直以來的研究熱點。另外，考慮到共享產品的成本、耐久性和可靠性，坐墊的設計往往舒適度不佳。用戶的主觀感受直接反映坐墊的舒適程度，因此，在設計時結合主客觀實驗與綜合分析，有助于全面合理地把握人機工效特征。

對于坐墊的研究多應用于辦公座椅[2]、汽車座椅[3]、列車座椅[4]、兒童座椅領域[5]，極少關注共享單車的坐墊形態研究。與普通自行車不同，共享單車的使用環境、人群、功能較為復雜[6]，因此，分析共享單車坐墊舒適度的影響因素對于指導共享類產品設計至關重要[7]。

坐墊舒適度是用戶在使用過程中的生理感知，可以通過用戶主觀評價結合客觀數據測量，探究坐墊舒適程度[8]。以往，坐墊和座椅的舒適度研究多采用以量表法結合客觀體壓分布指標為基礎的案例比較法，如晁垚[9]根據舒適度評分與體壓分布指標的對比結果，對5類座椅舒適度進行了排序；如白仲航[10]研究對比了5款輪廓坐墊，發現形狀對于體壓分布和舒適性有影響。可見，主觀評分與體壓分布是座椅舒適性研究的重要評價指標[11]。

體壓分布研究主要聚焦于體壓分布量化指標分析、案例比較分析、主客觀結合等方法。Hanel[12]認為接觸壓力、壓力分布是座椅舒適度評價的重要影響因素。徐明[13]提出將最大壓力、平均壓力、最大壓力梯度、平均壓力梯度等作為表征體壓分布的指標。Inagaki[14]提出了用于反映座椅整體壓力分布均勻程度的座椅壓力分布指標SPD%（Seat Pressure Distribution）。Moes[15-16]提出了計算坐骨結節區域壓力分布的橫向梯度（Lateral Gradients）和圓形壓力梯度GC（Circular Pressure Gradient）的方法。體壓分布量化指標是坐墊舒適度分析的數據基礎，能將舒適度可視化，為坐墊型面優化提供支持。

以上述體壓分析指標和計算方法為基礎，盧純福[17]對比了3款兒童安全座椅的壓力數據，結果表明材質偏軟、包裹性強的安全座椅更舒適。張志飛[18]根據體壓分布測試結果，分析了汽車座椅靜態與動態體壓分布特征的變化規律。沈重陽[19]將仿真模型與體壓分布實驗的結果進行對比，驗證了仿真模型的準確性，為后續基于假人的靜態舒適性評價指標的研究提供一種手段。可見，案例比較分析法通過對比不同坐墊的體壓分布情況，能夠把握坐墊的人機工效特征，客觀評估坐墊的舒適度，為多用戶產品設計提出改進意見。

主觀評價是舒適感的直觀映射。Shen和Parsons驗證量表信度和效度后發現，受試者普遍能夠通過評價量表表達壓力強度和不適程度[20]。吳明[21]研究了兒童乘坐座椅時的主觀感受與體壓分布數據，發現體壓分布對稱程度與主觀舒適感呈負相關。張志飛[22]基于最大差異測量法得到了坐墊的主觀評分，結果表明壓力分布指標與主觀評分隨坐墊硬度、厚度變化的差異顯著性存在一定程度的不一致性。成對比較法是感官評價研究中的常用方法[23-24]，作為成對比較法的延伸，最大差異測量法要求受試者在給定的對象集合中辨識出差異最為顯著的兩個。此方法不僅有效規避了評分量表使用中的偏差問題，而且顯著提高了成對比較法的操作效率[25]。

可見，體壓分布測量數據與用戶主觀評價并非單純的線性相關，且通常的量表法無法避免用戶主觀偏差問題。因此，結合最大差異測量法與體壓分布測試，綜合對比主觀感受與客觀數據的差異，可為坐墊設計提供更為準確的多方面參考。

基于該目標，本研究擬組織被試人員乘坐不同形態、不同尺寸、不同型面構成的單車坐墊，采集并分析用戶主觀評分、壓力均值、尾椎與會陰受壓程度等數據，探討不同形態坐墊使用時的主觀舒適度、壓力分布圖像、體壓分布均勻程度、坐骨區域壓力變化率等因素的差異，以探索坐墊型面與舒適性的關系，把握人機工效特征，提出型面優化建議，并建立評價模型為共享單車坐墊舒適性的設計開發提供參考依據。

一、主觀評價與體壓分布研究

（一）被試人員：人體尺寸數據以GB10000-88為主要參考依據，以百分位為P95，P50，P5的男女人體數據為被試人員選取標準，如表1所示。選取被試人員共20名（10名男性和10名女性），年齡在20-30歲之間，并編號（S1-S20），被試人員身體健康且為長期使用共享單車的用戶。

（二）實驗儀器：實驗采用mFlex坐墊測量系統進行數據采集，測量墊的感測單元共256個，感測面積為432×432 mm2，坐墊系統采用柔軟可彎曲的傳感墊來獲取數據。軟件為FSA4.1壓力顯示和分析系統，可實時監控受試者的壓力分布變化，顯示平均壓力、記錄時長、接觸面積等數據信息。根據市場種類，選擇5款造型、軟硬不同且具有代表性的單車坐墊。

（三）實驗步驟：在共享單車上采集坐墊的體壓分布數據，試驗時采樣頻率為40 Hz，采樣時間為60 s，實驗采集前將實驗目的、任務和要求等相關信息告知被試。

首先，將單車坐墊安裝固定在共享單車車架上，用壓力墊覆蓋并粘貼在坐墊表面，固定車身，被試人員有一分鐘時間調整車座高度于相對舒適狀態，雙手扶把，雙腳置于腳蹬上，人體軀干根據日常騎行感受進行調整后保持自然狀態60 s。在測試的同時要求被試人員根據主觀感受填寫調查問卷，共5次任務，每款坐墊重復3次，每次任務對比3款坐墊，最舒適填√，最不舒適填×，見表2。被試人員依次測試，待A款坐墊全部測試完成后，更換坐墊并重復上述測試過程。

（四）數據采集與分析：待被試人員調整至上述坐姿后，開始進行60 s的體壓數據測試，測試結束后保存壓力分布數據文件。

邢千超[26]在正常成人坐骨股骨間隙的MRI測量研究中統計出男性坐骨結節間距均值為97.9 mm，女性坐骨結節間距均值為116.4 mm。在實驗過程中通過標記尾椎與坐骨的位置，測量統計了用戶在坐姿下的尾椎高度H以及尾椎垂直于坐墊表面的垂點距坐骨結節的直線距離L，數據見表3。

結合文獻統計得出的坐骨結節間距數值以及表3數據，測量坐墊型面相關數據匯總于表4。綜合所有被試人員的壓力分布數據與人體測量數據，用壓力測量系統計算出均值壓力圖像，進一步分析5款坐墊的壓力分布情況。

二、結果與討論

（一）主觀評價

運用最大差異法進行主觀評價時，采用計數法獲得B-W評分。每次任務中，最舒適坐墊記“1”，最不適記“-1”，未選記“0”。單車坐墊的B-W分數為B次數與W次數總和。5款坐墊各區域和整體的B-W分數，如表5所示。

A款坐墊坐骨區域的B-W分數為45，排名最高，坐骨舒適度最佳，E款坐墊的坐骨舒適度最差，且這兩款坐墊的標準差最小，表示被試者的主觀感受較為統一。D款坐墊排名第二，但是標準差過高，說明被試者對此坐墊的評價差異顯著。會陰區域的B-W得分表明A款坐墊會陰區域最舒適，而E款坐墊最差。D款坐墊會陰區域的舒適評價存在歧義。A款坐墊的尾椎舒適得分最高，B款坐墊的尾椎舒適度最差，D款坐墊的評價差異最大。總體而言，A款坐墊的整體舒適性排名最高，且標準差最小，為1.732，說明被試者一致認為一號坐墊最舒適。D款坐墊整體舒適度較高，但是主觀評價差異顯著。E款坐墊最不舒適，且標準差相對較小，說明被試者普遍認為此坐墊在舒適性方面表現欠佳。

（二）壓力圖像

人體與坐墊之間的相互作用會影響感官的舒適程度，已有研究證明了接觸面壓力和舒適性之間的相互依賴性[27]。壓力分布圖像的色彩信息表征各區域壓力的強弱差異。暖色調在圖像中對應于區域內較高的壓力負荷，紅色表示存在峰值壓力。相反，冷色調則表示該區域受到的壓力影響較小。

整合被試人員在自然穩定的坐姿狀態下所記錄的坐墊表面壓力分布圖像，以A款坐墊為例，20名被試人員經測試得到20種壓力分布圖像序列，分別提取時間相似且壓力趨于穩定的壓力分布圖像，如圖1所示。

通過軟件計算出均值壓力圖像并將壓力分布圖置于坐墊頂視的輪廓圖上，可以清晰地觀察到坐墊的壓力分布情況，5款單車坐墊的壓力分布圖像整合見表6，虛線圓表示坐骨結節位置，坐骨間距取116.4 mm，以滿足多數人的需求。將體壓分布數據與表2中的實際測量數據結合，計算出會陰與尾椎區域的受壓均值，見表7。A款坐墊的峰值壓力集中在坐骨區，坐墊寬度為221 mm，為坐骨壓力過渡提供足夠空間。尾椎受壓較大。會陰區較坐骨區低11 mm，壓力適中。B款坐墊壓力過渡在坐骨邊緣較急促，坐墊寬度不足。尾椎區受壓影響較大。會陰區壓力值較大。C款坐墊坐骨支撐區平坦，峰值壓力集中于結節處。尾椎區受壓影響較小。高壓貼近形面邊緣，橫向舒緩空間不足。會陰區受壓適中，13°支撐平面傾斜角平緩，有助于減輕會陰壓力。D款坐墊壓力分布不均，峰值集中于坐骨結節，舒緩空間不足。尾椎壓力較小，17 mm深凹槽有效避免尾椎受壓。會陰區受壓影響較小，與坐骨區差異顯著，23 mm寬、8 mm深凹槽減輕型面壓迫。E款坐墊壓力集中，峰值壓力位于坐骨與會陰間肌肉附近，寬度不足，導致壓力向會陰集中。會陰區內凹10 mm，有效減輕體壓集中，尾椎部分無形面支撐，不受力。

綜合數據結果，A、B兩款坐墊的坐骨支撐區域傾斜角度大于其他3款坐墊，表6可明顯看出C、D、E 3款坐墊前鼻受壓較小，A、B兩款坐墊的前鼻壓力明顯。坐墊寬度遞減導致坐骨邊緣空間縮小，峰值壓力集中，尾椎與會陰受壓增大。C、D、E款坐墊尾椎、會陰區域的型面較低，受壓小。B、D、E款坐墊的坐骨區域壓力變化更急促，坐墊尺寸減小，型面邊緣更貼近坐骨，因此，坐骨支撐區域型面變化的舒緩程度對壓力分布有顯著影響。D、E兩款增設透氣凹槽，有效減輕會陰與尾椎受壓。E款坐墊雖坐骨區域窄，高壓向會陰集中，但會陰受壓均值最低（18.56 kPa），說明凹槽的減壓效果優于調整型面傾斜角度或高度差，在降低會陰受壓方面更具優勢。

（三）體壓分布測試指標

1.座椅壓力分布均勻度SPD%

由表8可見，壓力峰值出現在坐骨結節區域，由坐骨周圍向外擴散，壓力逐漸降低。坐姿狀態下，人體壓力主要集中于坐骨結節，該處的壓力變化越緩和，則表示坐骨結節的周圍組織對體壓分擔作用越大。GC值與坐骨結節區域的舒適度呈負相關，即GC值越小，坐骨結節處的舒適度越高。

坐墊編號按SPD%值排序為E>A>D>B>C，表示坐墊C的壓力分布最均勻，而坐墊E的整體壓力分布最不均勻。李娟與徐伯初[28]在實驗研究發現較高SPD%值雖然表征座椅整體壓力分布均勻，但并不能代表舒適度也隨之提高。坐墊的型面設計應符合人體構造，對臀部不同區域提供相應的支撐。5款坐墊編號按坐骨結節梯度變化率GC值排序為E>D>C>B>A，GC值與坐骨結節舒適度呈負相關，按坐骨處舒適度的坐墊編號排序為A>B>C>D>E。

綜上所述，E款坐墊的SPD%值最大，整體壓力分布均勻程度最低，GC值最大，坐骨舒適度最低。C款坐墊SPD%值最小，表征整體體壓分布均勻，而GC值較大，表明坐骨舒適度較差。坐墊A接觸面積最大，GC值最小，在用戶騎行時可以提供足夠支撐面積，坐骨結節的壓力變化率更加舒緩，坐骨舒適性最高。

（四）結果探討

綜合主客觀研究數據，可見A款坐墊坐骨最舒適，E款坐墊坐骨舒適度最差。B款坐墊雖然坐骨梯度壓力變化較為理想，但前鼻與末端形態突起導致會陰與尾椎受壓嚴重，因此舒適度不佳。E款坐墊雖然會陰與尾椎受壓均值最小，但用戶認為E款的兩區域舒適度表現較差，表明型面凹槽雖然可以減輕壓力，但是感應面積減小導致高壓向內集中，坐骨間組織受壓影響增大，嚴重影響會陰與尾椎的舒適度。D款坐墊的各部分主觀評價排名較高，但是用戶意見分歧最顯著，可能是受到坐墊面積較小，坐骨壓力變化不均的影響。因此，坐墊設計不僅要考慮各個部分的舒適性，還要考慮各部分之間的相互影響。

綜上所述，舒適度較好的共享單車坐墊型面特征為：坐墊接觸面尺寸寬大，坐墊橫向寬度不低于220mm，坐骨支撐區域型面法線傾斜角度不高于12°；無凹槽結構時，保證會陰對應區域型面低于坐骨支撐型面不小于10mm，而尾椎所對應區域型面不高于坐骨支撐型面16mm；有凹槽結構時，可以根據槽深適當減少上述兩區域型面的高度差。坐墊前鼻型面與主體型面過渡平緩，僅提供適當的支撐即可；坐墊整體型面貼合臀部且坐墊邊緣型面過渡舒緩。

三、設計實踐

（一）坐墊設計實踐

共享單車坐墊舒適度是影響共享單車使用體驗的主要因素之一，尺寸的把控和形態的優化是共享單車坐墊舒適度提升的關鍵。根據前期主客觀實驗結果，舒適度較高的坐墊都具有尺寸寬大，坐骨支撐面積充足，坐骨區域形面外凸這些特點。同時凹槽結構能充分降低坐墊對會陰與尾椎的施壓。根據實驗結果的數據，進行功能區域劃分，對共享單車坐墊進行了再設計，如圖3所示。紅色為坐骨支撐區域，為給用戶良好的舒適性體驗，坐骨支撐區域面積應在坐墊整體造型中保證足夠的半徑，以增加壓力舒緩范圍與減小GC值，同時還要保留尾椎與會陰區域的空隙。綠色區域為不受力區域，包括尾椎，會陰以及大腿活動區域，尾椎與會陰應預留充足的高度差。

形態尺寸方面，坐墊坐骨支撐區域中心相隔118mm，總寬為225mm，為坐骨提供足夠的支撐與壓力舒緩空間，坐墊圓形區域凸起，保證坐骨承受主要壓力，減小GC值，型面傾斜10°，同時在坐墊中間設計貫穿整體的凹槽，在會陰區域形成10mm的高度差，一方面極大減少了對會陰及尾椎的施壓，另一方面，增強了坐墊的通風效果。軟墊可拆卸，其中一個出現破損，可單獨替換，節省成本便于維護，整體設計效果如圖4所示。

共享單車屬于戶外租賃產品，降低損壞率至關重要[29]。坐墊由3部分組成，用于固定的金屬管，兩個固定主體形態的塑料板以及一對支撐用戶的軟墊。材料選擇方面注重耐久度與低成本，支撐形態的底板可考慮為低成本，耐熱，耐沖擊以及耐侵蝕的ABS塑料，軟墊作為支撐物，可考慮低成本的填充物如海綿，泡沫等，表面覆蓋皮革以保證柔軟與耐用，如圖5所示。

對比主客觀測試舒適度分數最高的坐墊，如圖6所示。藍色為新設計坐墊造型，在高舒適度坐墊形態的基礎上，增加了橫向寬度指標，為用戶群體提供了適用性更廣的坐骨支撐。同時增加了尾椎以及會陰區域的凹槽，避免了原坐墊對于這兩區域的壓力影響，極大提升了兩區域的舒適性。右側為側視圖對比，新的設計在坐墊尾部減小了曲率變化，擴展了坐骨區域的縱向壓力舒緩空間，降低了GC值，提高了坐骨的舒適性。同時，在會陰區域，增大了與坐骨區域的高度差，將臀部受力進一步限制在坐骨區域，同時減少了對于會陰等大腿間器官的壓力影響，提升騎行體驗。

（二）主觀舒適度預測模型

VGG（Visual Geometry Group）模型作為一種標志性的深度卷積神經網絡架構，其核心理念在于通過層級疊加的方式，將多個規模相對較小的卷積層與池化層進行組合來構建深度網絡。該模型能夠聚焦于圖像中的局部精細特征和紋理信息，同時捕捉圖像的全局信息，在圖像識別中廣泛應用[30]。

通過前向傳播來進行模型的推理，反之通過反向傳播來更新模型各個卷積層用于全連接層中的參數，來最小化MSE損失函數，從而保證函數的收斂。訓練該網絡時采用的超參數設置如下：共訓練了10個epoch，每個epoch的最大迭代次數為600iter，學習率設為1e-4，優化器選擇的是Adam優化器來方便模型的訓練與收斂。預測模型應用界面如圖7。

本文使用交叉熵函數來評價模型的精度，交叉熵函數是衡量回歸問題中的常用指標，該損失函數的值越小則證明該模型的性能越高，預測值越穩定。實驗結果表明，隨著實驗迭代次數iter與epoch的增大，模型逐漸收斂，該模型最終的預測精度為：0.95，交叉熵函數最終收斂值為：0.17885932，表明該模型精準度較高，預測值較為穩定。

結論

根據國內體壓分布研究，開展了共享單車坐墊主觀評價與型面體壓分布測試并整合各被試人員各項實驗數據，研究了不同型面的壓力分布特征與主觀舒適感受。根據體壓測量結果，計算了表征坐墊整體壓力分布均勻程度的SPD%值以及坐骨結節區域壓力變化率GC值，對比數據結果分析了不同型面的舒適度，提出了單車坐墊的設計建議與設計方案。結合VGG網絡建立了坐墊評價模型，利用該模型，僅需要輸入實驗中獲得的壓力圖像，就可得到舒適度評分。該模型精準度高，評價客觀快速，可節省大量人力、物力。

研究局限在于，實驗在實驗室中進行，實驗樣本和設備基本滿足測試需求，但實驗環境與實際使用環境存在差異。同時，本文探討靜態環境下坐墊的體壓分布。因此，在之后的研究中還需增加動態因素的影響分析，并進一步增加樣本數量，提高評價模型的容錯性及可適應性。

基金項目：河南省軟科學研究計劃項目（232400410386）；河南省哲學社會科學規劃項目（2020BYS008）

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