浅谈中国汽车人机2D乘坐模板设定（一）

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随着社会的发展与科技的进步，人类对舒适生活的追求也愈渐强烈，汽车、服装、家电等也从原本的乘坐工具、遮蔽身体、生活需要向着更舒适、更健康、更安全方向发展。未来人类社会定制化、个性化是必然的发展方向，人机工程、人机交互等越来越受到人们的重视。二维人体模板作为人-机-环境系统中研究和分析物质能量、信息传递的桥梁，是实现可视化、定量化不可缺少的模拟实验工具。

人机设计过程

人体模板应用在整车正向研发设计前期，不仅直接影响着AHP、H30、EO（肩点）等一些关键人体尺寸硬点位置的布置，而且对整车的仪表区域布置、乘客舱区域布置、行李舱区域布置、（门、盖、附件）布置、人机工程布置分析、法规校核分析等都发挥着巨大的作用。

SAE人体模板

1957年，美国成立人机工程协会，1960年，国际人机工程学会IEA正式成立，美国SAE也正式开始汽车人机工程方向研究，并在随后时间里不断颁布、更新人机方面的一系列标准。由于我国目前人体相关的汽车开发设计标准体系还处于不完善阶段，导致目前我国不少汽车企业仍然使用SAE人体模板及推荐标准进行布置。例如：

表 企业研发使用的SAE标准

但是美国与中国人体不仅在身高方面存在较大悬殊，在躯干比例阶段也存在很大的不同，在重庆交通大学发表的《基于RAMSIS的A类乘用车内部人机工程布置设计方法研究》论文中，对RAMSIS与SAE标准结果的不同以及各自的优缺点进行了全面分析。通过工程经验合理的利用SAE标准可以增加车辆开发的合理性，如果不予修改一贯地使用SAE标准，有时反而会降低车内人员的舒适性及车辆视野的安全性等。

德国人体模板

为克服二维人机工程工具SAEJ826模板等标准的不足，在法规规定的基础上进一步提高车辆的人机工程品质，整个德国汽车工业在上世纪80年代发起并资助，由Human Solutions股份有限公司联合慕尼黑工业大学的人机工程学系共同完成对RAMSIS系统开发，同时也颁布了《DIN33408-1 座椅用人体外形模式》规范。

德国人体模板

如今的RAMSIS Global Concepts不仅能够创建不同国家的人体样本，开发面向国际市场的汽车，还能够以国际化目标人群为中心开展人机分析。但在汽车设计过程中，人机工程的人体模型一般选取P5、P50、P95人体作为校核对象，而RAMSIS未明确给出上述人体模型的定义，而是将人体尺寸分为身高、坐高、腰围，其中身高分为verytall、tall、medium、short、veryshort 5个维度，坐高分为longtorso、mediumtorso、shorttorso 3个维度，腰围分为smallwaist、mediumwaist、largewaist 3个维度，共有人体尺寸组合5×3×3=45种，软件最大优点就是人体模型更细致，但分析量和研发时长增加的不足，目前更多采用边界人体求解的方法，来解决降低分析工作量及产品研发的时间成本的目的。并且该软件中数据较为久远，与当前人体尺寸相比，预测模型精度不够，并且只能完成较为程式的操作。

中国人体模板

我国人机工程方面的研究本身就比国外发达国家起步晚，在汽车行业的研究成果也就更加寥寥无几。在1984-1986年期间，我国才采用“手工测量”的方式开展全国第一次人体尺寸普查，并制定《GB/T 10000-1988中国成年人人体尺寸》，这也是至今一直在用的中国人体尺寸标准。1989年，我国也正式成立了中国人类工效学会，开展人机工程方向的研究。由于当时受当时环境、设备、人员等多重因素的影响，我国的人体基本尺寸标准与国外标准本身就存在不小的差距，例如：数量少，种类少；分类不够系统科学，不便于查询；环境因素考虑不周全等。中国在1993年颁布标准《GB/T 14779-1993 坐姿人体模板功能设计要求》，但至今没有更新，并且该模板为通用模板，没有权威机构开发适用于车辆研发的人体2D模板，目前国内整车布置仍然直接使用SAE模板。

中国人体2D模板设定

由此可见，汽车大国均有符合本国的人体模板数据为汽车研发提供支持，只有中国目前还完全采用国外的体系。那么有人会说，国外的体系用的挺好啊，这么多年也没有出现任何问题，并且人机也不会出现什么大问题（主机厂所谓的大问题是指会进行车辆召回的相关缺陷），为什么还要投入精力开展这项工作呢。如果会有这种疑虑，那么请看一看其他的领域，例如5G领域，为什么华为会受到美国等西方发达国家如此的制裁，因为确实在该领域中国已经处于世界前列的位置，因此华为能够自己制定相关的标准，不按照美国设定的体系来玩，那么势必会侵犯到美国最根本的利益。说白了就是中国在5G通信这块确实已经世界领先，再也不需要跟着美国人混，拿着那么一点下游的利润，从另一个层面来讲，这是值得开心的事。那么反观汽车行业呢，用了这么多年的国外体系，我们也查阅了大量的SAE论文，但是很多数据就是无法知其所以然，很多事必须要自己做一次才会有所收获。

图：2D模板设定方法论