整车道路耐久性试验自动化排程研究与应用

邓青青，陈黎君，周钰川

（1.上汽通用有限公司广德分公司，上海242000；2.泛亚汽车技术中心有限公司，上海 242000）

关键字：耐久性试验；Softmax匹配算法；自动化排程软件

1 前言

整车道路试验是车辆上市前对整车性能的最后检验，对提高产品品质和减少市场抱怨至关重要。整车道路耐久性试验过程中规范的数量较大，不同规范重点考核的零部件及子系统不同，在短时间内过多的执行同一规范可能会导致执行强度过高，大部分规范在一定时间内不得连续重复执行，规范的排程至关重要。需要尽可能将所有的试验规范均匀分布在整个试验过程中，并且能减少试验无效连接路的里程。在试验执行过程中，由于天气、道路维修等原因导致当天的某些试验规范无法完成，这些都是在整车道路试验过程中需要考虑的事项。因此，每次的试验规范排布都有着非常大的工作量，尤其是还需将前一天未完成的规范再次排布。如果子规范在排布时，无法保证其均匀的分布在整个试验过程中，造成整车零部件考核过度或者考核不足。

本文基于Softmax匹配算法[1]，对每辆车的连接路里程和规范均匀度进行多目标优化，基于C#语言开发了整车道路耐久性试验过程的自动化排程试验规范软件。保证整个试验过程更加高效。

2 整车道路耐久性试验过程概述

整车道路试验是整车耐久性试验重要的试验方式，按照特定的试验规范来重现整车在用户使用的生命周期内的疲劳损伤，当前文献研究较多的是试车场道路载荷谱的当量关系，再制定出整车试验规范[2-3]。试车场用于耐久性测试的道路主要包括：高速路、卵石路、搓板路、比利时路、起伏路、破损路、方坑、限速槛等，在各种路面上对整车耐久性能进行考核。整车厂是通过收集客户在实际使用数据，结合试车场的测试道路，制定子规范及子规范循环数。整车道路耐久性认证试验里程达几万公里，试验运行时间为几个月，期间还会因雨雪天气和设备问题，导致当天规范无法完成。传统做法是采用人工方法调节每天的试验规范，将未完成的任务补充到第二天执行，此做法无法保证整个测试过程所有子规范均匀化执行，无效的连接路里程最短。耐久性试验过程中需要在规范池中将当天执行的规范排程出来，交给试验员去执行，当天结束后，将已经完成的规范从规范池中剔除，未完成的规范继续留在规范池中第二天重新排布，每天执行直至所有规范完成。

3 softmax匹配算法简介

Softmax在机器学习中广泛使用在深度网络有监督学习部分的分类器，主要是用于解决多类别标签分类问题[4-5]。作为一个非线性的分类器，将多个变量的输出全部映射到(0，1)区间内，用概率的方式去处理多变量问题，达到非常高的分类准确率。

可通过迭代优化算法使得代价函数获得最小值，训练模型参数 θ。一般来说，最优解是一直被采用的，然而整车耐久性试验是模拟仿真客户在使用车辆的验证试验，规范使用应当是随机的，试验过程中希望最优解需要经常被取到，次优解也需要偶尔可以被取到。上述Softmax匹配算法就能很好的解决耐久试验过程中规范排布的问题。

图1 Softmax智能匹配算法结构示意图

4 耐久性试验自动化排程应用

耐久性试验自动排程流程如图2所示，其中模型的优化目标为：均匀化程度好，连接路里程少，降低其他影响（维修道路，维修车辆，天气影响）。排班模式为：每天两班 A班B班，每班安排规范执行时间为400分钟。

以国内某试车场的道路耐久性试验规范为模型，在C#语言环境下，利用开发的软件实现试验规范的自动化排程，完成整个试验周期的试验要求。建立4.5万公里的耐久性认证规范的数学模型如下：试验完成的规范：M1,M2,…，M48；完成各个规范所需时间：Mt1，Mt2，…，Mt48。各个规范的里程：Ms1，Ms2，…，Ms48；各个连接路：L1，L2，…，L38；评价规范

图2 耐久性试验自动排程流程图

根据流程图在 C#语言环境中编写整车道路耐久性试验自动化排程软件，生成的当天的试验规范页面和提交已完成试验规范页面分别如图3和图4所示。

图3 当天自动生成规范软件页面

图4 提交已完成试验规范页面

表1 优化前后对比

试验结果表明，均匀化程度由原来的人工排布的 14.91降至6.14，提高58.82%，连接路里程缩短了47.73%，整轮规范时间缩短了10.20%，整车道路耐久性试验实现了自动化排程，提高了试验运行效率。

5 总结

根据以上方法进行了整车道路耐久性试验自动化排程的研究，并编写相关软件在某试车场多个项目中实施。结果表明：该自动化排程软件能够让所需执行的规范均匀化分布，减少无效里程，控制好每天的规范输出时间，实时调整试验规范的执行，提高试验运行效率。并兼顾天气、车辆维修、每天所需执行规范时间等其他影响，有效的处理整车规范在执行当中的外界干扰。本文基于C#语言开发出的耐久性试验自动化排程软件，对整车耐久性自动化排程有一定的指导意义和实用价值。