恰当使用 SAMMIE，可以确保设计让使用者感到舒适自在。公共区域、工厂、办公室及家庭的布局也可以被评估，以优化空间、人员移动的便利性以及安全性。DHM工具最重要的能力之一，是能够调整人体模型的尺寸，以代表目标用户群体中的适当用户范围。SAMMIE允许改变人体模型的尺寸维度，以体现国籍和性别的差异。还可以考虑服装的余量，并且可以对个人装备进行建模并将其恰当地放置在人体模型上。
SAMMIE 中的人体模型可以通过多种方式进行尺寸设定。对于传统的单变量、百分位数驱动模型（例如第5百分位或第95百分位），可以根据SAMMIE 系统内置的以下国家人群数据创建男性或女性人体模型：英国、美国、中国、荷兰、法国、德国、意大利、日本和瑞典。这些数据来源于DTI ADULTDATA（1998），此外还有多个适用于军人人群的DEF-STAN数据集可用。
A-CADRE人体模型系列，在此案例中由源自美国男性人群的 17个人体模型组成
人体模型的各个组成部分也可以通过内部数据（骨骼长度）或外部数据（标准测量值）以交互方式设置为任意百分位数或绝对值。使用外部测量数据，可以从任何数据源创建更具代表性的多元、非比例人体模型。SAMMIE 可以通过八项标准测量值创建人体模型：身高、坐高、坐姿肩高、臀膝距、膝高、臂长（肩峰至指尖）、手长和肩宽（双肩峰宽）。这支持使用其他数据集（如 ANSUR、NHANES），或从与所分析任务相关的真实人群（如卡车司机、装配工人等）中采集数据。
除了体型之外，身体形态也可以被调整，以表现肥胖或肌肉发达程度的不同变化。SAMMIE采用了Sheldon（1940）提出的体型分类系统。通过改变内胚型（肥胖程度）、外胚型（瘦削程度）和中胚型（肌肉发达程度）这三项指标，可以生成72种不同等级的身体形态。
这种灵活性使设计人员能够创建逼真的“最不利情况”模型，而这些模型并不总是简单地表现为极端矮瘦或高胖的个体。例如，驾驶员在车内的手臂触及范围会受到腿长的影响，因为腿长对座椅位置有很大影响。如果仅用短胳膊短腿的矮个驾驶员和长胳膊长腿的高个驾驶员来构建最不利情况模型，分析结果就无法体现出大多数驾驶员对可调方向盘的需求。这是因为，短胳膊的驾驶员会将座椅完全前移，以便其短腿能够踩到踏板。但如果这位驾驶员腿更长（这在现实中经常发生）呢？或者高个驾驶员的腿较短，又会怎样呢？SAMMIE支持这种多变量适配性分析。
在使用 SAMMIE 时，我们还建议采用某种能够优化人体变异性探索的方法。目前有多重多元化的虚拟人像建模方法，其中一种在我们项目中证明行之有效的是由Bitner（2000）提出的A-CADRE方法。该方法可以生成17种人体模型，这些模型能够代表由400名个体组成的随机人群样本。SAMMIE的八个核心外部测量指标与 A-CADRE所需的数据兼容，因此可以轻松为目标人群生成相应的人体模型。这种非比例模型族可以与传统的极端模型结合使用，从而对任何情境进行全面分析。
