Ergonomia ambiental em veículos

Abstract

As condições ambientais no interior dos veículos representam, hoje em dia, uma área de investigação e desenvolvimento preferencial por parte de muitos fabricantes. Face ao incremento da análise entre o ser humano e os diversos estímulos ambientais que influenciam o conforto no interior dos veículos, surge a necessidade de desenvolver metodologias que permitam modelar a resposta do ser humano a estímulos de desconforto ambiental, de um modo parcial e, de uma forma conjugada, entre eles. O principal objectivo do trabalho desenvolvido, diz respeito à avaliação e modelação da resposta do ser humano relativamente a estímulos de desconforto ambientais, bem como a sua integração ao nível da sensação de desconforto global no interior de veículos. Foram desenvolvidas duas metodologias de avaliação distintas: uma, sobre o desconforto acústico no interior dos autocarros e outra, no mesmo tipo de veículos, relacionada com o desconforto global que permite simultaneamente a análise dos estímulos de uma forma individual. Relativamente à primeira, realizaram-se ensaios psico-acústicos obtendo uma modelação do nível de desconforto acústico através de um índice, obtido por regressão linear múltipla e por uma rede neuronal artificial, designado NDDA (Nível de Desconforto Acústico em Autocarros), cujas variáveis são: o nível de pressão sonora ponderado em frequência pela curva A, o índice de articulação, a sonoridade e a agudez dos sons. A segunda metodologia desenvolvida, diz respeito à modelação da resposta humana relativamente ao nível de desconforto global, em função dos diversos estímulos ambientais de desconforto considerados: o ambiente térmico, as vibrações, o ruído, a qualidade do ar e a luminosidade. Os parâmetros métricos eleitos para caracterizar as diferentes grandezas físicas, foram os seguintes: a temperatura equivalente para o ambiente térmico, o valor de vibração total para as vibrações, o nível sonoro contínuo equivalente para o ruído, a concentração de dióxido de carbono para a qualidade do ar e a iluminância para a luminosidade. No total, obtiveram-se 530 votações dos passageiros relativamente ao desconforto ambiental, através de um questionário desenvolvido onde indicavam, no final de cada percurso, a sua sensação de desconforto relativamente ao ambiente térmico, às vibrações, ao ruído, à qualidade do ar, à luminosidade e à avaliação relativa ao nível de desconforto global. Foi desenvolvido um modelo da resposta humana quer através de regressão linear múltipla, quer de redes neuronais artificiais, tendo sido eleita uma rede neuronal artificial, por ter sido a que melhor se adaptou à resposta humana. Este modelo pode ser considerado um passageiro virtual, que utiliza as relações obtidas entre os diversos parâmetros físicos e as escalas de desconforto parciais, por forma a que as mesmas representem os parâmetros de entrada para a rede neuronal artificial, obtendo-se assim o nível médio de desconforto global, a partir das diversas grandezas físicas medidas.

Nowadays, the environmental conditions inside a vehicle represent a goal of research and development for most manufacturers. Given the increase of the analysis between the human being and the different environmental stimulus which influence comfort inside a vehicle, comes the need to develop new methods which allow the modulation of the individual and combined response of the human response to environmental discomfort stimulus. The main goal of the developed work concerns the evaluation and modulation of the human being’s response regarding different environmental discomfort stimuli, as well as their integration at a global discomfort sensation level inside a bus. Two evaluation methodologies were developed: one about the noise discomfort inside the bus; and the other related to the global discomfort, which also allows an individual analysis of the stimuli. Regarding the first methodology, psychoacoustic tests were conducted, giving origin to a modulation of the acoustic discomfort level through a rate, designated ADLB (Acoustic Discomfort Level in Buses), where the following variables are taken into account: the sound pressure level A-weighting, the articulation index, loudness and sharpness. The second methodology concerns the human response modulation regarding the global discomfort level, according to the different environmental discomfort stimuli considered: thermal environment, vibration, noise, air quality and lighting. The metric parameters chosen to characterize the different physical quantities were the following: the equivalent temperature for thermal environment, vibration total value for the accelerations, the continuous equivalent sound level for noise, the carbon dioxide concentration for air quality and the illuminance for the lighting. A total of 530 subjective evaluations were collected regarding the environmental discomfort, through a questionnaire where passengers should point out, by the end of each journey, their feelings of discomfort regarding the thermal environment, vibration, noise, air quality, lighting and the evaluation concerning the global discomfort level. A human response model was developed through either a linear multiple regression or a neural network, being an artificial neural network chosen as the one that best adapts the human response. The model may be considered as a virtual passenger, who uses the obtained relations between the several physic parameters and the partial discomfort rates, in a way that these represent the input parameters of neural network, thus obtaining the global discomfort average level, through the different measured physical quantities.