随着工效学的广泛应用和交叉学科的快速发展,虚拟人体建模被认作是现代复杂工效学设计常用的重要工具之一。在工作空间和产品设计中,基于人体测量数据库而建立起来的、反映人群体型特征的人体模型得到越来越多的关注。现代人体测量学建模方法以多变量统计分析为基础。但这些学术研究和相关建模仿真软件存在共同的一点不足,即都以固定数量和项目的尺寸作为建模输入变量,以此为基础建立相应的完整的人体模型。这一做法导致所有模型都建立于相同的静态的数据输入上,而忽略真实需求差异性,忽略模型复杂度的区别。本研究将提出一个新颖的根据建模需求动态地提供输入变量的多尺度建模方法。本方法的基本思路是通过研究尺寸变量间相关性,提供不同数量和项目的主尺寸,用户根据自身需求进行选择并建立相应的完整的人体模型。本研究在主成分因子分析的基础上发展出层次因子分析法,通过递归进行因子分析将原始尺寸变量划分类别,形成树状关系结构以清晰地表达所有尺寸变量间的相关性;通过综合考虑因子载荷和原始方差将子类中尺寸变量进行排序;根据子类的解释原始方差的大小将主尺寸总需求数量分配到子类中,用户根据需求和偏好选择主尺寸作为回归分析的自变量;最后在已选择的主尺寸基础上采用多元逐步线性回归方法得到完整的人体模型,并通过MATLAB编程实现上述人体建模过程。程序中模型建立功能可以完成上述完整的多尺度人体建模,模型分析功能侧重于实现整体和局部模型优度及权重w的分析比较。基于所提出的多尺度建模方法,本研究对ANSUR88数据库、HQL数据库以及HSIAC中24个数据库进行案例分析和结果讨论。