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汽车制动性能分析方法

2016-03-16叶志伟

科技与创新 2016年4期
关键词:汽车设计主成分分析

叶志伟

摘 要:汽车制动性能分析是汽车设计中的重要环节。通常情况下,整车厂通过制动性能试验和专业人员的主观评价来评判车辆的制动性。简要分析了基于用户打分的制动性能分析方法,并结合主成分分析方法提取出用户较为敏感的指标。在具体工作中,将多种分析方法结合起来,能够进一步明确制动性能的整改方向。

关键词:制动性能;主成分分析;汽车设计;主观评价

中图分类号:U462.3+2 文献标识码:A DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2016.04.110

近年来,汽车保有量逐年增长,人们对汽车性能也提出了更高的要求。制动性能是评价整车性能的关键因素,而良好的制动性能不仅要求车辆要“停得住”,还要求其制动品质要靠得住。在日常生活中,人们常常抱怨刹车“不好用”,但是,很难具体定义“不好用”。

1 制动性试验

试验是一种基于测试数据的分析方法,它不会因为用户感受不同而存在偶然性。

汽车的制动性能关系着行人、车内人员的安全,而国标严格规范了制动试验。虽然国标规定了汽车上路的最基本要求,但并未对制动品质提出具体的要求。与此同时,各汽车企业也对制动性试验提出了一定的要求,希望通过量化影响制动品质,从而优化汽车的制动性能。

试验中的主要测试包括制动力分配、制动减速度试验、制动衰退试验、制动直线稳定性试验、踏板力与踏板行程试验和制动过程NVH等。这些测试指标均由试验设备直接或间接获取,而且试验数据能够反映制动品质。

2 主观评价

在工程师研究品质问题时,主要采用的是主观评价法。因为测试数据无法反映驾驶者的细微感受,所以,其主观评价是非常重要的。

成熟的整车企业都有一套完整的主观评价体系,训练有素的评价工程师可通过汽车工况为其某一性能打分。主观评价指标一般不容易量化,它偏重于工程师的驾驶感受,而评价指标是企业常年积累的结果,对改善汽车性能有很大的指导意义,也对评价工程师有较高的要求。

3 主成分分析方法

一般情况下,整车企业是用制动性试验结合主观评价的方法分析车辆的制动性能。对于国内评价体系尚未完善的整车企业,可以借鉴成熟的试验方式和试验指标完成对车辆的客观评价。然而,主观评价受工程师主观感受的影响较大。在完善评价体系、改善车辆制动性能的过程中,有必要尊重用户的感受。

不同的分析指标都是相互关联的,它们有非线性关系。比如,制动力与制动踏板行程是矛盾的,要想将制动力变小,就要牺牲制动踏板行程。由此可见,人机工程指标与操作力指标有一定的关联性。在具体工作中,不能简单地分析每项指标来判断换挡性能,要综合考虑多方面因素。多元分析主要针对的是多个变量,它能够表明各变量之间的关系、相互依存性及其相对重要性。具有代表性的分析方法有主成分分析、聚类分析、典型相关分析和判别分析等。

3.1 主成分分析的特点

主成分分析是尽可能用简单的方式表达所研究的现象,而又不能损失很多有价值的信息。它能将原来多而冗杂的信息转换为不关联的综合指标,起到了解释统计、分析结果的作用。

用户调查中涉及到的指标比较多,很难判断孰轻孰重。主成分分析的主要任务是综合分析用户在使用车辆制动系统时对其性能提出的要求。这种方法将众多指标转化为少数不相关的综合指标,以解释全部资料中几个变异的变量,即所谓的“主成分”,进而解释资料的综合性指标。另外,在此过程中,要系统地分析制动性能方面存在的问题,深入分析严重影响用户换挡的问题,并找出品质不佳的原因。

3.2 主成分分析的过程

分析目标的过程就是寻找对制动性能影响较大的指标,由用户打分确定某一指标的劣化程度。

3.3 主成分分析的应用

与主观评价一样,主成分分析中列举出了一系列指标。因为分析结果面对的是一般消费者,所以,要简化和筛选相关指标。一般消费者难以完成极限工况,因此,主成分考量的是一般制动情况下消费者对整车制动性能的认识。

使用者能够感受到且比较敏感的指标如表1所示。

经过相关计算得出特征值和贡献率。前4个特征值的贡献率达到85%以上,主成分分析良好。第一主成分代表的是制动踏效感、制动点头、制动踏入感和制动力振颤。这说明,4个评价指标是影响用户体验感的因素。

4 结束语

建立完善的评价体系需要企业长期积累相关数据。通过市场导向和用户评价,企业能够很快掌握市场对汽车制动性能提出的需求,还能帮助它建立自己的评价体系。运用主成分分析方法,可以从大量统计数据中提取出用户敏感之处以及其他的产品不足之处,让企业了解自己产品的制动性能,增强产品改进的目的性,以满足市场发展的需要。

参考文献

[1]贝尔恩德·海森英,汉斯·于尔根·布兰德尔.汽车行驶动力性性能的主观评价[M].北京:人民交通出版社,2010.

[2]徐赟,陈真.整车制动性动态主观评价研究[J].机械,2014(12).

[3]陈平.应用数理统计[M].北京:机械工业出版社,2008.

〔编辑:白洁〕

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