欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:35015166
大小:4.38 MB
页数:66页
时间:2019-03-16
《基于心生理特征的公共交通乘坐振动舒适性研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、北京市市政工程研究院学号:2012001分类号:u121U121BeijingMunicipalEngineeringResearchInstitute北京市市政工程研究院硕士学位论文基于心生理特征的公共交通乘坐振动舒适性研究培养单位:北京市市政工程研究院学科专业:市政工程研究方向:道路工程申请学位级别:工学硕士研究生:闫春雨指导教师:王书云教授级高工二零一五年六月StudyonVibrationRidingComfortofPublicTransportationBasedonPhysiologyandPsychologyIndicatorsDiscipline:MunicipalEn
2、gineeringMajor:RoadEngineeringCandidate:YanChunyuSupervisor:Prof.WangShuyunBeijingMunicipalEngineeringResearchInstituteJune,2015北京市市政工程研究院硕士论文北京市市政工程研究院硕士论文北京市市政工程研究院硕士论文摘要伴随着北京市地铁新线路的陆续开通,以及公交地铁政策、运营管理的不断改善,市民的出行方式逐渐向公共交通倾斜。为了更好地提高公共交通的服务质量,除了保障速度快捷、运行调度高效、载客数量充足之外,乘客的乘坐舒适性也是公共交通可持续发展中重要的一环。公共交通
3、乘坐环境中的振动、噪声、空气质量、温度、拥挤程度等因素是影响乘客心情甚至是生理健康的客观因素。本文对北京市公共交通乘坐振动舒适性进行研究,采集公共交通工具内座椅的三轴方向振动信号,以及被试者的同步心电、眼电、肌电信号,运用数理统计方法和SPSS软件进行数据分析,结果发现:1)乘坐振动加速度突变会对人的心电产生瞬时影响,心电信号各指标的变化幅度会随着差值的增大而增大。当振动加速度21s内的标准差与总体标准差的差值大于0.050m/s时,这种影响便会凸显。但这种影响很快随人体的自适应能力消失;2)在乘坐振动加速度较大的状态下,眼电电压均方根均值明显高于平稳状态下的均方根均值;3)肌电信号数据
4、可用来定量描述公共交通乘坐振动舒适性,通过数据拟合、求导,确定基于骶棘肌疲劳2的乘坐振动加速度阈值为1.071m/s;4)依据上述阈值,本研究对现行规范中的振动舒适性评价进行了细微修正和补充,同时对北京市典型公共交通工具的乘坐振动舒适性进行了对比分析,发现舒适程性由优到劣的排序为:出租车>轻轨>公交>地铁。本研究通过测试人体心生理指标数据变化来评价公共交通乘坐振动舒适性,研究方法较为客观,结论科学性较强,对先前的主观评价方法是一个有益的补充。关键词:公共交通;乘坐振动加速度;心生理指标;乘坐振动舒适性北京市市政工程研究院硕士论文AbstractWiththecontinuouslyinc
5、reaseofsubwaylinesandtheconstantlyrefinementofpublictransportationpricingpolicy,operationandmanagementinBeijing,moreandmorecitizens’travelpreferencesareapttopublictransport.Inordertoimprovethepublictransportationservice,passengers’ridingcomfortimportanceisalsoworthemphasizingconsideringsustainabl
6、edevelopmentofpublictransportation,inadditiontoguaranteeoperationspeed,operationschedulingandtransportcapacity.Vibration,noise,airquality,temperatureandcongestioninvolvedinthepublictransportationenvironmentarethemaininfluencefactorstopassenger'smoodandphysicalhealth.Thisresearchmainlyfocusesonpas
7、sengers’ridingvibrationcomfortofBeijingpublictransportationandthree-axisvibrationsignalofseatsandECG,EOG,EMGsignalsaresynchronouslycollected.AnalyzingdatabystatisticalmethodsandSPSSsoftwareandtheresultsareshownasthefol
此文档下载收益归作者所有