面向人机交互数字界面的认知负荷研究

在人机交互数字界面中,信息呈现过多、信息呈现不合理,都容易造成操作者在交互过程中出现认知负荷过载等问题,从而影响人们获取信息的准确性,造成操作者决策失误。文章对认知负荷的定义、人机界面认知负荷分类等相关知识进行了简要介绍,并对认知负荷在人机交互数字界面领域的应用、测量方法和改善认知负荷的方式进行了总结梳理,希望能为认知负荷在数字界面人机交互领域的进一步研究提供参考。     

基于认知负荷的家用医疗产品周期性图形设计研究

本文主要目的是研究用户在使用家用医疗产品查看周期性图形时产生的认知负荷,并进行优化设计。利用视觉搜索理论中认知负荷相关的方法,提炼出市场主流家用医疗产品中的周期性图形的设计元素,针对不同屏幕大小和不同设计元素的周期性图形进行对比实验,探讨家用医疗产品周期性图形的设计策略。实验结果表明:在任务完成效率方面,69×142mm的屏幕尺寸配合白色底色×蓝色线条的线型周期性图形的阅读时间最短,正确率最佳;在主观评价方面,线型周期性图形的易读性评价和美观度评价都整体高于柱状周期性图形,设计元素变量对主观评价影响不大。     

基于司机认知与行为特性的机车驾驶界面布局设计

为了提高机车司机室的设计水平,进行了基于机车司机认知与行为特性的驾驶界面布局设计研究。建立了机车司机的综合认知模型与行为动态模型,对其驾驶作业的视觉特性进行了眼动分析实验,分析了不同行为水平与认知层次的对应关系,并将司机的认知与行为共性特征作为约束条件提出了机车驾驶界面设计的原则性要求。以此为基础,提出了驾驶界面布局优化设计的一般程序,对仪表与显示器的分组、整合及布局进行了优化设计,并给出了具体的设计案例。     

基于认知负荷的人机交互数字界面设计和评价

复杂系统信息量大,信息结构复杂,容易造成数字界面设计与用户认知失衡, 文中针对这一问题,基于认知负荷的视角,展开了界面设计和评价研究以提高人-数字界面交互工效。从数字界面信息加工机制出发,结合认知资源有限理论和认知图式理论探讨了数字界面认知负荷的生成机理,提出了数字界面外在认知负荷、内在认知负荷和相关认知负荷的3个来源及相应的减少认知负荷的界面设计策略。将视觉搜索机制和眼动生理评估有效结合起来,提出了基于搜索深度-搜索广度和内敛度-发散度的数字界面眼动认知评价模型,在一定程度上实现了数字界面研究的认知根源挖掘和主客观统一。     

基于和声遗传算法的玻璃加工生产线布局设计

生产线布局设计是制造系统设计的重要组成部分,布局设计的好坏直接关系到工厂的生产效率、厂房的利用率及人力物力的合理配置等,从而很大程度地影响到企业的总体效益。在玻璃行业,车间生产线布局大都依靠设计人员的工作经验,具有很大的不确定性。为了更好地提高玻璃加工设备利用率,增加产能,降低成本,对玻璃加工生产线进行设备布局设计研究,将物流费用最小化作为布局设计目标,结合工程实际要求,设计生产线基本的约束条件,建立车间玻璃加工生产线设备布局模型。为求解玻璃加工生产线设备布局的非线性规划问题,提出一种遗传算法与和声搜索算法相融并合的和声遗传算法,使和声记忆库的初始解不再随机产生,而是利用遗传算法产生一个新种群作为和声记忆库的初始解,以此增加搜索到最优解的概率。根据企业实际工况及设备条件,运用该算法得出设备布局最优设计。对比试验结果表明,按照最优布局进行生产线布局能够优化物流线路,最大程度降低生产过程中的物流成本。     

新一代战斗机显控界面布局设计研究

随着科学技术的进步,飞行员与战斗机的交互也越来越复杂,其生理负荷和心理负担在某些情况下已经超过了飞行员生理和心理的限度,对战斗机和飞行员的安全产生了诸多不确定因素。文中以大屏幕显控界面为设计环境,针对现代复杂的战斗机交互界面问题归纳总结了战斗机驾驶舱显控界面适用的设计准则,以生态界面理论为依据抽象分析战斗机显控系统层级...     

基于遗传算法的啤酒灌装生产线布局设计研究

为了体现啤酒灌装生产线布局设计的多样性,通过对传统的遗传算法进行改进,设计了用于啤酒灌装生产线布局设计的编码方式与双目标函数,验证了改进后遗传算法的可行性。     

基于遗传算法的装配线负荷平衡

负荷平衡是装配线平衡设计的一个重要方面，负荷平衡的装配线不仅可以给操作人员一种公平感，而且可以减少在制品的库存，增加装配线的产出。文章针对确定型装配线，给出了简单、高效的负荷平衡遗传算法，通过求解经典装配线平衡问题，显示了这种算法的有效性和实用性。     

基于遗传算法的轧制负荷分配优化

利用遗传算法设计了一种冷连轧轧制负荷分配的优化方法.根据某厂单机架可逆式冷轧机生产工况,以轧制力成比例分配为目标函数进行优化.实验证明,遗传算法在轧制负荷分配计算中,具有算法实现简便、运算速度快等优点,使用该策略能够获得良好的板形及生产的平稳过渡,可用于指导冷连轧生产.     

遗传算法在设备布局设计中的应用

设备布局设计是整个制造系统设计的重要组成部分,合理的设备布局可大大提高企业对市场的响应能力,探讨研究制造系统的设备布局具有重要的理论意义和应用价值。本文结合设备布局的特点,提出了染色体的编码方法,设计了新颖的交叉算子,并通过实例分析,证明了遗传算法应用于设备布局设计的有效性。     

基于生物遗传算法的车间布局优化算法

为了有效地减少产品在车间中的传输时间,根据车间中的生产工件的工艺流程对设备进行优化布局是十分必要的。本文应用遗传算法突出的寻优能力,根据中小批量生产方式的特点,提出了车间内设备布局的优化设计方法。     

基于生物遗传算法的车间布局优化算法

为了有效地减少产品在车间中的传输时间,根据车间中的生产工件的工艺流程对设备进行优化布局是十分必要的.本文应用遗传算法突出的寻优能力,根据中小批量生产方式的特点,提出了车间内设备布局的优化设计方法.     

基于遗传算法的车间设施布局优化研究

为降低车间设施布局的物流成本,根据连杆生产车间设施布局的特点,建立了车间设施布局数学模型,并应用遗传算法对优化函数进行求解,得到了更优的车间布局,最后利用Flexsim软件对优化后的车间设施进行了建模与仿真,结果表明连杆生产过程中的物流成本大幅降低,并提升了生产效率.     

基于遗传算法的随机型生产线负荷平衡

负荷平衡是生产线平衡设计的一个重要方面，负荷平衡的生产线不仅可以给操作人员一种公平感，而且可以减少在制品的库存，增加产品的产出。在现实的生产系统中，随机型生产线有着广泛的应用背景，文章针对随机型生产线，给出了在一定完工率条件下的负荷平衡的遗传算法，并对经典生产线平衡问题建立随机模型，进行测算和仿真，结果显示了这种算法的有效性和实用性。     

基于遗传算法的有功功率负荷最优分配

选定煤耗量作为优化的唯一目标函数,将遗传算法应用于发电厂或电力系统,解决了多台机组运行时相互间负荷的最优分配问题,并与等微增率法进行了比较.仿真结果表明,遗传算法在计算结果和使用范围方面都较等微增率法更加经济、优越,具有运算速度快、使用方便的特点,能够实现机组负荷的优化分配,改善机组的运行经济性,该方法具有一定的有效性和可行性.     

基于变邻域遗传算法的RMS布局设计方法

针对采用AGV的可重构制造系统的布局设计问题,本文提出综合考虑AGV负载和空载路程以及工作站重构的布局设计模型,并采用变邻域遗传算法对该模型进行求解.为了验证提出方法的有效性,进行多个计算实例的计算分析.计算结果表明:所提出的方法能在有限时间内完成计算,在问题规模较小的时候能得到最优解.在问题规模较大的情况下,能得到较高质量的解,这说明了所提出的方法是有效的.     

基于遗传算法的双机器人加工中心布局优化

首先建立了面向大型仪表板的双机器人作业加工单元,为了保证机器人和工件不发生碰撞,提出了以双机器人的工作空间重合率最大为目标、基于遗传算法的双机器人加工中心优化布局方法,建立了空间约束的数学模型,利用MATLAB软件进行仿真分析,并从空间重合率、加工周期两个方面进行比较。结果表明：相对于公司现有状态,空间重合率提高了14.6%,加工周期缩短了1.2min,验证了该方法的有效性和可行性。     

认知负荷在人机交互中的研究现状与发展趋势

人机交互过程中认知负荷的有效控制对于提高交互效率、安全性和用户满意度具有重要意义。为了厘清人机交互领域中认知负荷研究的脉络,同时为研究人员提供全面参考,通过整理与比对分析相关文献,对认知负荷和人机交互相关学术研究进行系统的回顾。从人机交互中认知负荷的类型、测量方法和相关研究变量3个维度对基于认知负荷的人机交互研究进行系统分析,并对每个维度进行了详细的论述;然后,对人机交互中认知负荷的应用研究进行了分析和归纳。最后,在对相关研究进行系统梳理的基础上提出了基于认知负荷的人机交互学术研究方向,以期为其他学者进行相关研究提供一定的思路和借鉴。     

基于遗传算法的表面组装电子元件热布局优化

基于热叠加模型,选取表面组装电子元件的平均温度作为评价指标,确定出用于热布局优化的适应度函数,基于遗传算法提出了一种电子元件热布局优化算法,并编制相应优化程序,实现了对电子元件的热布局优化;利用有限元软件ANSYS结合具体实例对优化结果进行仿真验证,验证结果表明优化结果与仿真结果基本一致,由此验证了热布局优化程序的有效性;根据优化结果得出热布局规则：各大功率电子元件分散开,并分布于板级电路四周,各小功率电子元件围绕大功率电子元件分布于中心,并按一定规律排列.     

基于遗传算法的可重构制造单元布局研究

可重构制造单元是可重构制造系统研究的重点,而单元的设施布局对制造单元的性能有着很大的影响.针对可重构制造单元布局提出了其特点与设计目标,建立多行设备布局的数学模型,最后对生产实际问题,通过遗传算法进行求解,证明方法的正确性.