王文中,张树生，余隋怀，陈登凯+

(1.西北工业大学 陕西省工业设计工程实验室，陕西 西安 710072；2.陕西科技大学 设计与艺术学院，陕西 西安 710021)

1 问题的描述

21世纪，人类进入了一个开发海洋的新时代，具备深海资源及军事战略的“蓝色国土”正在被诸多沿海国家开发、利用和保护。开发海洋的神兵利器首选载人潜水器，它被称为“海洋学研究领域的重要基石”。载人潜水器是一种潜水装置，它具备水下观察和作业能力，主要用于执行深海考察、勘探、开发和打捞等任务，常常被潜航员当成水下活动的作业基地。作为海洋开发的前沿与制高点，深海载人潜水器是国家综合实力的体现[1]。然而，在深达数千米以上的复杂深海环境中，多名潜航员需要在内径2 m左右的潜水器舱室，进行长达十几个小时的高强度、高精度科考工作，这是一项几乎不可能完成的任务。如何优化潜水器舱室空间布局，并以此提升潜航员的人因可靠性，一直以来都是海洋强国研究的热门课题[2]。

载人潜水器舱室布局在初步设计的基础上，基于功能导向、人机工效、空间分割及算法等方法进行持续性的升级改造，效果也越来越好[3]。例如中国的蛟龙号、美国的阿尔文号Nadir号/Deep Rover号、日本的深海6500号、法国的鹦鹉螺号等。国内外潜水器(如表1)近年来都在按计划进行改造，对舱室布局等方面进行了持续性、有规划性的升级，取得了极大的成功[4]。

表1 国内外载人潜水器主要技术参数

载人潜水器舱室空间极为狭小，其布局首先要满足功能需求，其次考虑潜航员完成任务时涉及的诸多人机工学要求，确保人因可靠性。传统做法通常是制作等大的实体模型，采用试凑法来布局舱室空间，即便后来借助计算机软件进行三维建模和布局试凑，也无本质上的区别，效果不尽人意。依据某项人机工学如潜航员肌肉疲劳度进行布局也会引发系列问题，因而以潜水器功能和人机工效为导向，结合多种技术来优化舱室布局成为趋势。随着载人潜水器下潜深度增加，舱室空间越来越小，多学科优化设计体系成为潜水器舱室布局的研究方向，并且在该体系中引入可视化仿真、虚拟现实技术、数学算法模型等方法[5]。

寻求新的设计方法和手段来优化潜水器舱室布局可以提升人因可靠性。本文以开放跨学科式的文化视角对蛟龙号潜水器舱室进行解构·重构式布局，并结合多目标遗传算法进行验证，为潜水器舱室布局研究提供一种新方法，也为同类狭小空间如飞机、船舶、航天器驾驶舱室布局研究提供参考[6]。

2 解构·重构思维在蛟龙号载人潜水器舱室布局优化中的应用

2.1 解构·重构思维

解构即结构分解，是法国后结构主义哲学家德里达提出的一个术语，解构概念源于《存在与时间》中的“deconstruction”一词。重构就是通过调整，改善质量和性能，使其设计模式和架构更趋合理，提高其扩展性和维护性[7]。简而言之：解构就是将原物体的结构分解成一个个基本单元;重构就是将分解的基本单元还原成局部再重新组合，得到一个全新的、不同于以前的物体结构。

解构·重构思维，就是将具体的物体形态分解成基本单元，然后取具有代表性特征的元素，如：整体外观、局部形态或者是微观特征，按照一种新的方式重新组合得到新物体的一种思维方法。解构的基本方法包括平面化、几何化、符号化、抽象化。重构的类型和方法包括具象形态的重构，现实和超现实；抽象形态的重构，几何抽象(冷抽象)和自由抽象(热抽象)[8]。

2.2 潜水器舱室静态空间的符号化解构

蛟龙号载人潜水器舱室近似一椭圆形球体，球形舱内径2.1 m，载人舱能容纳3个人，包括1名操作员、2名科学家，以及座椅、监视器、操纵器、蓄电池和相关电子设备。首先将舱内人及设备工效参数进行量化，并依据潜水器的任务将球形舱内物体演化为简单的符号(如表2)，并以此作为舱室空间布局的构成要素，这就是解构·重构思维的符号化表达。本文对潜水器舱室物体进行符号化解构，如图1所示。在潜水器舱室的中央安排3名潜航员(◎圆形)，周围的矩形框是他们的活动范围，舱室的周围安放工作台(线体)、监视器及操纵设备(□方形)，将显示器、监控器与舱壁结合起来，充分利用舱室的球形舱壁。

表2 球形舱内物件及占用面积

如图2a所示，操作台面及监控设备按照潜航员人机工学要求，在满足可视性、可达性及舒适性的强约束条件下，充分利用球形舱壁的空间特征，将台面与下面的空间结合起来重构(如图2b)，形成图2c工作台面深色部分的空间，从而节约空间存放电子设备及潜航员私人物品。

2.3 潜水器舱室动态区域的几何化解构

潜水器舱室按功能可分为主控区、显示区、生保区、工作区及其他设备区。将潜水器球形舱空间形体关系分解为一些基本的几何构造面，并以此作为基本的造型要素，结合潜水器任务、所处海底环境及舱室工作区域进行几何化解构[9]。

潜水器舱室物体布局分为三大块：生保区、工作休息区及存储区。生保区主要指舱室顶部区域，因为碰撞少，相对安全，用来放置生命保障物资，作为保障潜航员生命安全的最后一道防线，如图3a所示；工作休息区主要是指球形舱室中间和前部，3名潜航员的工作休息区域(如图3b)，对潜航员与舱室物体进行几何化的解构与重构，将显示和监控设备固定在球形内壁上，以便于眼睛观察的可视性和处于上肢操控范围内，满足操控的可达性[10]；存储区主要是指潜水器的底部和后部，因为大部分破坏性碰撞集中在潜水器底部，故将能源及电子设备集中放在结构强度大的潜水器底部区域，另外，根据不倒翁原理，蓄电池等放在底部以便于维修和维持潜水器平衡。

座椅功效重构类似，用几何体构造面为基本造型元素，设置成连体或折叠几何体。连体座椅增加储物空间，折叠座椅折叠时增加活动空间，打开可以满足3人乘坐需求。本文采用连体座椅，将图3a中存储区与3名潜航员座椅结合起来进行图形化重构，在满足潜航员乘坐的要求外，尽可能增加潜水器舱室下部存储空间。设置连体座椅时严格按照人机工学要求，对潜航员视觉的可视性、舒适性，潜水器设备操纵的可达性和舒适性等人机工效参数进行约束，构建如图4所示的潜航员连体座椅及工作台面模型。

2.4 区域重叠的自由抽象重构优化

载人潜水器作业可以简化为下潜、坐底、巡航、作业和上浮5个阶段，其任务主要是照相、摄像、勘查和取样等[11]。勘查、取样与潜水器操控基本是两两重叠，本文对潜水员重叠工作区域进行自由抽象重构，为两两重叠工作任务的潜航员活动范围分配区域，满足潜航员同时开展工作又不相互干扰的要求，如图5所示。例如取样作业，区域重叠重构优化就可以节省1名潜航员的活动空间，使分配给这2名人员操作和观察空间足够，不相互干扰，而另一名潜航员只需要站在监控器前面，边监控边指挥即可。

3名潜航员工作区域重叠，其任务活动空间集中在舱室前部，如图5所示，1人主操作，1人观察辅助，1人监视工作状态。潜水器舱壁及后半部分空间重叠权重为最低，如表3所示，解构后的舱室空间后部分用于放置设备，再次对连体座椅进行优化重构，座椅和后面空间设计成合乎人机工学的连体空间模型。后半部分下方空出一部分，供潜航员躺下来休息缓解疲劳(在直径为2.1 m的舱室工作十几个小时)，球形舱上部空间分开，空出中间部分，并在顶部设置潜航员出入口，得到如图6所示的空间布局。

表3 重叠权重等级与系数定义

3 建立解构·重构思维下的潜水器舱室布局优化模型

将几个基本元素重构看作一个个模块，运用解构和重构思维寻找潜水器舱室模块的来源、模块代表的舱室某部分功效及模块在舱室存在的形式等等，尝试用不同的思维重构舱室模块系统的空间布局[12]。

抽象化的模块系统具有逻辑性，设计具有连贯性，因此潜水器任务分解的模块之间是紧密关联的，不同模块相互搭配能产生不同意义。对应用了解构思维的模块元素进行量化(潜航员选定样本人群)，如表2所示，舱室布局中每个量化模块的空间有确切的范围，在占用空间不超过其活动范围最大值的情况下，模块可以随意更换;并且模块之间设置重叠权重等级(如表3)，能进一步优化舱室空间布局。

3.1 潜水器舱室布局优化模型

假定在球形舱室内需要布局m个目标物体(包括3个潜航员)，由m个物体构成的设计变量为X=(x1，x2，…，xm)T，表征各物体的空间位置；F为目标函数，表征各物体的设计要求；r为潜水器球形舱室半径，vi为球形舱内物体占用的空间量，vj为物体活动时占用的空间量;i为球形舱内所有占用空间的物体变量;j为有活动空间会发生相互干涉的物体变量;k为设备重叠权重系数(如表3)。

maxF={f1(X)，f2(X)，…,fm(X)},

s.t.

0≤i,j≤m;

(1)

依据舱室模型的人机工效量化数据，对舱室空间目标进行初步解构与重构，同时满足潜水器舱室内物体活动时不相互碰撞、设备与设备及设备与球壁不相互碰撞的要求，潜水器舱室布局模型如图7所示。

3.2 不干涉性约束优化布局

不干涉性是指潜水器舱室内设备与设备之间、设备与球壳之间发生碰撞行为的概率为零，这是舱室布局优化的首要条件[13]。可以用度量值来衡量不干涉性的碰撞行为，该数学模型可表示为：

maxF={f1(X)，f2(X)，…,fm(X)}，

fI=∑I1(x)+∑I2(x)。

s.t.

|Xi|≤R，i=1，2，…，m;

fI=0。

(2)

式中：fI表示舱室空间布局的干涉总量;I1(x)表示设备与球壳的干涉量;I2(x)表示设备与设备之间的干涉量。

4 Pareto多目标优化遗传算法

优化是指通过某种规则或算法得到性能更优秀的个体。在给定区域内，多个数值目标的最优化问题称为多目标优化。本文主要采用遗传算法结合并列选择策略来求解解构·重构后的潜水器舱室多目标优化问题[14]。

4.1 改进的遗传算法

先将潜水器舱室群体(所有设备)按解构·重构后的舱室布局类别目标函数的数目分成不同的子群，再为每个子群匹配相应的目标函数，各子函数在舱室布局约束条件下独立进行择优筛选，然后将选出优异个体分别组成相应的新子群，子群组合成新群体，然后再进行交叉变异运算，最后生成下一代的群体，循环往复最终生成Pareto最优解[15]，如图8所示。解构·重构后并列选择遗传算法流程图如图9所示。

解构·重构后遗传算法从以下方面进行改进：将Pareto最优个体直接保留到下一代子群体中，不参与个体的交叉运算和变异运算；待搜索区域如解构·重构后的连体座椅及后半球物品放置区，可作为最终获得的搜索结果，如图10所示。图10a改进遗传算法搜索轨迹比图10b随机搜索更为有效，并以此建立适应度函数值来指导搜索，速度快且稳定。

4.2 编码及适应度函数

求解变量为蛟龙号潜水器舱室布局的各设备坐标，并以此作为染色体基因进行编码。

X=(x1c,y1c,z1c,x2c,y2c,z2c,…,xmc,ymc,zmc)。

(3)

式中：X表示某一布局方案;xic，yic，zic表示各设备的质心坐标。

适应度函数值在遗传算法中常常用来评估个体性能并指导搜索，它直接决定遗传算法的稳定性及速度。以蛟号潜水器舱室的空间布局为例，球形舱室R为2 000 mm，寻找到一个满足蛟龙号潜水器舱室布局最优的布局方案，首要条件是设备之间不能相互碰撞(即fI=0)。本例适应度函数为

(4)

式中:P为潜水器舱室布局方案；Qi为解构重构后舱室优先布置指数；fi(p)为潜水器布局方案中各设备所得最优个体数值；k为设备重叠权重系数。

4.3 优化算法主要参数

潜水器群体规模N=50；根据式(3)，n取10；交叉概率Pc=0.8；变异概率Pm=0.1；子群代沟差GGap(generation gap)=0.8(每一代有20%的优秀的个体遗传进入下一代)；最大进化代数Gmax=500。初始个体随机布局，算法运行过程中自动优化，对子群的目标函数值均进行了无量纲、归一化处理[16]。

4.4 算例结果分析

本例进行了20次计算的结果基本一致，验证了解构重构思维后构建的潜水器舱室布局优化布局具有较好的稳定性。抽取其中一组计算结果(只取部分结果)进行分析，结果如图11所示。

图11a中，舱室重叠权重低的设备优化变化情况是：初始物体随机布局，舱室设备运动轨迹杂乱无章，活动空间存在较多的碰撞现象，多是设备与球形仓内壁碰撞、设备与设备碰撞。随着多目标遗传算法的进行，舱室内碰撞次数(干涉量)慢慢减少，设备(小黑点)向球心和球形仓内壁靠拢，且设备间距离变大，从而使得舱室重叠权重低的设备活动空间分散在舱室球形壁运动。图11a证明在解构·重构后，用多目标遗传算法合乎舱室重叠权重低的设备优化布局合理性。

图11b中，舱室重叠权重高的设备优化变化情况是：初始设备随机布局，活动空间范围大，因此设备之间存在较大干涉量，如3名潜航员的活动范围与舱室内设备相交、执行任务与设备相交等。解构·重构后，随着多目标遗传算法的进行，舱室设备(小黑点)向球型仓前部聚齐，且设备间距离优化后相互间干涉量变少，从而使得舱室重叠权重高的目标物体活动空间在合适的范围内运动。图11b证明在解构·重构后，用多目标遗传算法合乎舱室重叠权重高的设备优化布局的合理性。

多目标遗传算法结果显示：在舱室设备干涉总量fI为0的情况下，重叠权重低的设备稳定在球形舱室的舱壁，重叠权重高的设备稳定在球形舱室的前半部分，操作与可视频率高的设备布局在3名潜航员可达性与可视性范围内。

如图12所示为基于解构·重构后并经过多目标遗传算法优化后的舱室布局效果图，在舱室设备干涉总量为零的情况下得到的解是优化数学模型的Pareto最优解。辅助载人潜水器人机一体化评价系统，可以从最优解中选择相对合理的布局方案。由图12的布局情况可以得出，解构·重构后经过多目标遗传算法优化后的舱室布局不存在干涉，说明寻优过程是合理的。

5 结束语

优化布局载人潜水器舱室对提高人因可靠性具有至关重要的作用。本文针对蛟龙号载人潜水器的设计要求，以跨学科式的文化视角对潜水器舱室空间进行解构·重构思维式布局优化，再结合人机功效等条件对空间布局进行约束，建立了蛟龙号潜水器舱室布局的优化数学模型，解构·重构后结合多目标遗传算法求解，最终得到了较好的布局方案，为载人潜水器方案设计提供了另一种优化的新方法，体现了跨领域、多学科组合优化的优势。但优化数学模型在更深入的学科分析和计算工具研究有待进一步细化，以提高其工程实用性。