BİNEK ARAÇLARDA KABİN İÇİ SICAKLIK VE SES PARAMETRELERİNİN SÜRÜCÜ VE YOLCU YORGUNLUĞUNA ETKİSİNİN ANALİZİ

Öz

Bu çalışmada araç kabini içerisinde oluşan sıcaklık ve ses gibi bozucu etkilerin dağılımının modellenmesi ve sürücü/yolcu performansı üzerindeki tümleşik etkisinin ağırlıklandırılması hedeflenmiştir. Sıcaklık ve ses parametrelerinin araç kabini içerisindeki dağılımını modellemek, sürücü ve yolcu yorgunluğuna etkisini analiz etmek amacıyla dört farklı senaryoda 120 dakika boyunca dört defa tekrarlanarak ölçümler gerçekleştirilmiştir. Ölçülen veriler Visual Studio 2017 programında tasarlanan arayüze doğrudan aktarılmış ve araç içerisindeki fizikselm parametrelerin dağılımı anlık olarak gözlemlenmiştir. Ayrıca sıcaklık ve ses parametrelerinin sürücü ve yolcuların yorgunluğu üzerindeki ağırlığının belirlenebilmesi için, önceki çalışmalarda yapılmış olan simülasyonlardan elde edilen göz kırpma frekansı ve Karolinska uykululuk ölçeği verileri toplanmıştır. Bağımlı örneklem t-testi yöntemi kullanılarak, aynı bağımlı değişkenin sıcaklık-ses etkisinde yapılan sürüş durumu verileri analiz edilmiştir. Analizler, arayüz ortamına doğrudan aktarılarak, yolculuğun 30, 60, 90 ve 120. dakikalarında bağımsız parametrelerin etkisi ağırlıklandırılmış ve grafiklerle desteklenmiştir. Bu ağırlıklandırma sürücü ve tüm yolcular için ayrı ayrı yapılmıştır. Bağlamsal ve performansa bağlı özelliklerin analizleri sonucunda, sürücü ve ön yolcu için 30. ve 120. dakikalarda sıcaklık parametresi yorgunluğa daha etkinken, 60. ve 90. dakikalarda ses parametresinin etkisi sıcaklık etkisinin önüne geçmiştir. Sağ ve sol arka yolcu için ise, 30, 90 ve 120. dakikalarda sıcaklık parametresi baskınken, 60. dakikada ses parametresinin etkisi baskın olmuştur.

Anahtar Kelimeler

• Kabin İçi Sıcaklık Dağılımı
• Kabin İçi Ses Dağılımı
• Sürücü Yorgunluk Etkisi
• Yolcu Yorgunluk Etkisi
• Bağımlı Örneklem t-Testi
• Sıcaklık-Ses Etkisi

Analysis The Effect of Temperature and Sound Parameters on The Driver and Passenger Fatigue in Vehicle Cabine

Öz

In this study, it’s aimed to model distribution of destructive effects such as temperature and sound in vehicle cabin and to weight the integrated effect on driver/passenger performance. In order to model distribution of temperature-sound parameters in vehicle cabin and analyze effect on driver-passenger fatigue, measurements has been made four times (120-minutes) in four different scenarios. Measured data has been transferred directly to interface designed in Visual Studio 2017, and changes have been observed. Besides, to determine the weight of temperature-sound parameters on fatigue of driver-passengers, data has been collected,which on blink-frequency and Karolinska-sleepiness-scale obtained from previous simulations. Using the paired-sample-t-test method, driving state data of same dependent variable effect was analyzed. By transferring the analyzes directly to interface environment, effect of independent  parameters was weighted and supported with graphics at 30,60,90 and 120th minutes of journey. This weighting is done separately for driver-all passengers. As a result of analysis, temperature was more effective for fatigue at 30th and 120th minutes for driver-front passenger, while effect of sound in 60th and 90th minutes prevented the temperature effect. For the right and left rear passengers, while temperature was dominant at 30,90,120th minutes, effect of sound parameter was dominant at 60th minutes.

Anahtar Kelimeler

• Cabin Temperature Distribution
• Cabin Sound Distribution
• Driver Fatigue Effect
• Passenger Fatigue Effect
• Pair Sample t-Test
• Temperature- Sound Effect

Kaynakça

1. 1. Ahmed, M. A., Aljumah, A., Ahmad, M. G. (2019) Design and implementation of a direct memory access controller for embedded applicatıons, International Journal of Technology, 10(2), 309-319. doi: 10.14716/ijtech.v10i2.795
2. 2. Alahmer, A. Omar, M. A. Mayyas, A. R. ve Qattawi, A. (2012) Analysis of vehicular cabins’ thermal sensation and comfort state, under relative humidity and temperature control, using Berkeley and Fanger models, Building and Environment, 48(1), 146-163. doi: 10.1016/j.buildenv.2011.08.013
3. 3. Anund, A. Lahti, E. Fors, C. ve Genell, A. (2015) The effect of low-frequency road noise on driver sleepiness and performance, PLoS One, 10(4), 3123-3127. doi: 10.1371/journal.pone.0123835
4. 4. Bekiryazıcı Ş., Eken R., Yılmaz G. (2019) Titreşim, sıcaklık ve ses faktörlerinin sürücü performansı üzerindeki etkisinin ağırlıklandırılması ve incelenmesi, U.U Journal of the Faculty of Engineering, 24(3), 397-412. doi: 10.17482/uumfd.632814
5. 5. Daanen, H. A. Van de Vliert, E. Huang, X. (2003) Driving performance in cold, warm, and thermoneutral environments, Applied Ergonomics, 34, 597-602. doi: 10.1016/S0003-6870(03)00055-3
6. 6. Fu, R. Wang, H. ve Zhao, W. (2016) Dynamic driver fatigue detection using hidden Markov model in real driving condition, Expert Systems with Applications, 63, 397-411. doi: 10.1016/j.eswa.2016.06.042
7. 7. https://www.sparkfun.com/datasheets/Sensors/Temperature/DHT22.pdf, Erişim tarihi 11.03.2020, Konu: Digital-output relative humidity & temperature sensor/module.
8. 8.https://www.st.com/content/ccc/resource/technical/document/user_manual/30/ae/6e/54/d3/b6/46/17/DM00050135.pdf/files/DM00050135.pdf/jcr:content/translations/en.DM00050135.pdf, Erişim tarihi 11.03.2020, Konu: STM32F0DISCOVERY Discovery kit for STM32 F0 microcontrollers.

9. 9. Khushaba, R. N. Kodagoda, S. Lal, S. Ve Dissanayake, G. (2010) Driver drowsiness classification using fuzzy wavelet-packet-based feature-extraction algorithm, IEEE Transactions on Bio-medical Engineering, 58(1), 121–131. doi: 10.1109/TBME.2010.2 077291
10. 10. Korukçu, M. Ö. (2010) Otomobil kabininde termal parametrelerin ve iç hava kalitesinin değişiminin deneysel ölçümlerle incelenmesi, Doktora Tezi, Uludağ Üniversitesi, Bursa.
11. 11. Korukçu, M. Ö. Kılıç M. (2011) Otomobil kabini içerisindeki hava hızının ısıl konfora etkisinin incelenmesi, SAÜ. Fen Bilimleri Dergisi, 15(1), 60-67.
12. 12. Lee D. W. (2015) Impact of a three-dimensional air-conditioning system on thermal comfort: An experimental study, International of Journal Automative Technology, 16.3: 411-416.
13. 13. Leung, W. S. (2011) New worlds of work: consequences of the differential effects of generational attitudes, Master Thesis, Erasmus University Rotterdam, Hollanda.
14. 14. Pala U. Oz H. R. (2015) An investigation of thermal comfort inside a bus during heating period within a climatic chamber, Applied Ergonomics, 48, 164-176. doi: 10.1016/ j.apergo.2014.11.014.
15. 15. Shahid, A. Wilkinson, K. Marcu, S. ve Shapiro, C. M. (2011) Karolinska sleepiness scale (KSS), STOP, THAT and One Hundred Other Sleep Scales, New York.
16. 16. Shier, R. (2004) Statistic: Paired t-Test, Mathematics Learning Support Centre.
17. 17. Son, J. Yoo, H. Kim, S. Sohn, K. (2015) Real-time illumination invariant lane detection for lane departure warning system, Expert Systems with Applications, 42(4), 1816–1824. doi: 10.1016/j.eswa.2014.10.024
18. 18. Wolkoff, P. Skov, P. Franck, C. ve Petersen, L. N. (2003) Eye irritation and environmental factors in the office environment--hypotheses, causes and a physiological model, Scand J Work Environ Health, 29,411-430. doi: 10.5271/sjweh.748
19. 19. Zhou X. Lai D. Chen Q. (2019) Experimental Investigation of Thermal Comfort in a Passenger Car under Driving Conditions, Building and Environment, 149, 109-119. doi: 10.1016/j.buildenv.2018.12.022