基于模糊層次分析法的汽車駕駛性主觀評價(jià)

劉普輝,章 桐

(同濟(jì)大學(xué)新能源汽車工程中心,上海 201804)

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基于模糊層次分析法的汽車駕駛性主觀評價(jià)

劉普輝,章 桐

(同濟(jì)大學(xué)新能源汽車工程中心,上海 201804)

基于模糊層次分析方法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process,FAHP),構(gòu)建汽車駕駛性綜合評價(jià)指標(biāo)體系和層次分析結(jié)構(gòu)模型,重點(diǎn)分析駕駛性評價(jià)的5個(gè)主要方面:全負(fù)荷響應(yīng)、部分負(fù)荷響應(yīng)、加速踏板感覺、換擋平順性以及發(fā)動(dòng)機(jī)“啟/停”與“急踩/松加速踏板”兩種工況下的瞬態(tài)響應(yīng),并據(jù)此建立評價(jià)準(zhǔn)則層和指標(biāo)層.采用成對比較法獲得模糊一致判斷矩陣,計(jì)算出準(zhǔn)則層和指標(biāo)層的各評價(jià)指標(biāo)權(quán)重系數(shù).對某三款C級別乘用車型進(jìn)行主觀評價(jià)道路試驗(yàn),駕評人員對各車型底層指標(biāo)進(jìn)行主觀評分,結(jié)合已確定的準(zhǔn)則層和指標(biāo)層權(quán)重系數(shù),得到整車駕駛性模糊綜合評分.研究結(jié)果表明:所構(gòu)建的綜合評價(jià)指標(biāo)體系與層次分析模型可以客觀準(zhǔn)確地反映駕駛性多指標(biāo)評價(jià)特征;指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的確定及重要性標(biāo)度排序識別了駕駛性關(guān)鍵影響因素;通過對某三款C級別乘用車型進(jìn)行道路試驗(yàn)和模糊綜合評價(jià),提出了各車型的設(shè)計(jì)特征、存在問題及改進(jìn)方向,實(shí)例分析表明了模糊層次分析法應(yīng)用于汽車駕駛性綜合評價(jià)的有效性和實(shí)用性.

模糊層次分析法; 駕駛性; 主觀評價(jià)

駕駛性反映了駕駛員在汽車縱向行駛過程中人車交互作用下的主觀綜合感覺,體現(xiàn)了汽車產(chǎn)品的市場定位與品牌基因,影響消費(fèi)者購買意愿,是提升產(chǎn)品競爭力的關(guān)鍵[1].主觀評價(jià)在駕駛性開發(fā)過程中發(fā)揮著重要作用,從車輛開發(fā)前期的性能定標(biāo),開發(fā)階段中的多輪參數(shù)調(diào)教,到最終的性能目標(biāo)驗(yàn)證,都需要通過主觀評價(jià)來完成[2].

目前世界各大汽車公司都構(gòu)建有企業(yè)內(nèi)部的、適合自身車型風(fēng)格的駕駛性主觀評價(jià)體系,并有一批擁有豐富駕評經(jīng)驗(yàn)并對自身產(chǎn)品駕駛性特征充分了解的工程師隊(duì)伍來保證其汽車產(chǎn)品的駕駛性評價(jià)與開發(fā)[3].這些主觀評價(jià)體系和評價(jià)方法通常為各汽車企業(yè)的高度機(jī)密,鮮有公開文獻(xiàn)詳細(xì)描述駕駛性主觀評價(jià)的方法和過程.我國汽車自主研發(fā)起步較晚,目前多是借鑒或照搬國外開發(fā)經(jīng)驗(yàn),各汽車企業(yè)尚未具備完整成熟的駕駛性評價(jià)體系與標(biāo)準(zhǔn),主觀評價(jià)工程師經(jīng)驗(yàn)不足,尤其是當(dāng)評價(jià)指標(biāo)增多時(shí),對駕駛性綜合評分難以把握[4].

層次分析法是一種多目標(biāo)決策方法,它將決策問題的有關(guān)元素分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則、指標(biāo)等層次,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行定性分析和定量分析[5].層次分析法已在汽車性能主觀評價(jià)中得到較多應(yīng)用.文獻(xiàn)[6]采用層次分析法建立了汽車動(dòng)力性與制動(dòng)性層次分析評價(jià)模型、計(jì)算指標(biāo)權(quán)重并進(jìn)行了綜合評分.文獻(xiàn)[7]在構(gòu)建整車NVH(Noise Vibration Harshness)性能主觀評價(jià)綜合評判模型的基礎(chǔ)上,運(yùn)用多層次評價(jià)法對整車的NVH性能進(jìn)行了評價(jià).文獻(xiàn)[4]將模糊理論與層次分析法相結(jié)合,基于模糊層次分析法確定了汽車操縱穩(wěn)定性的主觀評價(jià)指標(biāo)權(quán)重,通過實(shí)例證明了該方法應(yīng)用于操縱穩(wěn)定性主觀評價(jià)的有效性.文獻(xiàn)[8]提出了改進(jìn)模糊層次分析法,并對汽車操作穩(wěn)定性進(jìn)行了主觀綜合評價(jià).

本文在國內(nèi)外開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,首先建立了汽車駕駛性綜合評價(jià)指標(biāo)體系,然后基于層次分析法構(gòu)建了駕駛性評價(jià)結(jié)構(gòu)模型和模糊一致判斷矩陣,計(jì)算了準(zhǔn)則層和指標(biāo)層的權(quán)重系數(shù),最后以某三款C級乘用車型為例進(jìn)行駕駛性主觀評價(jià)道路試驗(yàn)與模糊綜合評分.

1 汽車駕駛性綜合評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

1.1 駕駛性描述

駕駛性隸屬于汽車縱向動(dòng)力學(xué)性能范疇.在圖1所示的駕駛員-汽車-環(huán)境閉環(huán)控制系統(tǒng)中,駕駛員同時(shí)承擔(dān)著操縱車輛以及根據(jù)車輛動(dòng)態(tài)響應(yīng)來控制車輛的任務(wù)[2].駕駛性反映了駕駛員在汽車縱向行駛過程中人車交互作用下的綜合感知,描述了在整個(gè)汽車縱向行駛閉環(huán)控制系統(tǒng)中駕駛員的動(dòng)態(tài)感覺(縱向加速度、沖擊、俯仰等)、決策行為(根據(jù)感覺做出判斷)、操作行為(換擋、踏板操作等)、車輛動(dòng)態(tài)響應(yīng)過程之間的交互關(guān)系,并以駕駛員的期望滿意度為最終評價(jià)依據(jù).

圖1 駕駛員-汽車-環(huán)境閉環(huán)控制系統(tǒng)Fig.1 Driver-Vehicl-Environment closed-loop system

1.2 駕駛性綜合評價(jià)指標(biāo)體系

駕駛性是一個(gè)龐大而復(fù)雜的系統(tǒng),反映其水平、影響其變化的因素較多,需建立有效的綜合評價(jià)指標(biāo)體系對其進(jìn)行客觀準(zhǔn)確、完整的評價(jià).本文在借鑒國內(nèi)外駕駛性主觀評價(jià)與影響因素客觀測試經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上[9-12],按層次分析法構(gòu)建綜合評價(jià)指標(biāo)體系,該體系力求可比、可測、定性與定量相結(jié)合,如表1所示.

表1 駕駛性評價(jià)指標(biāo)體系

駕駛性主觀評價(jià)指標(biāo)體系主要包含以下5個(gè)方面:

(1) 全負(fù)荷性能(Wide Open Throttle,WOT)體現(xiàn)了汽車在發(fā)動(dòng)機(jī)節(jié)氣門全開即加速踏板100%開度下的縱向極限行駛能力.全負(fù)荷縱向加速度響應(yīng)、加速過程穩(wěn)定性、最高車速與坡道起步性能等是評價(jià)全負(fù)荷性能的重要因素.

(2) 部分負(fù)荷性能(Partial Open Throttle,POT)更多地強(qiáng)調(diào)汽車在低中負(fù)荷區(qū)域的動(dòng)態(tài)加速度響應(yīng)特性.作者選取了近20輛不同級別的汽車樣本,統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)在典型的車輛道路循環(huán)如中國NEDC(New European Driving Cycle)、日本1015和美國FTP(Federal Test Procedure)工況中,加速踏板開度<20%的低負(fù)荷運(yùn)行接近60%;加速踏板開度>80%的高負(fù)荷運(yùn)行不足2%;近99%的運(yùn)行情況下縱向加速度都低于1.5 m·s-2(0.15 g).這充分說明部分負(fù)荷特性對研究駕駛行為特性的重要性和必要性.部分負(fù)荷加速度響應(yīng)以縱向直線行駛車速和加速踏板開度為影響因子,考慮不同車速和負(fù)荷下的車輛穩(wěn)態(tài)縱向加速度響應(yīng),及加速度響應(yīng)穩(wěn)定性.

(3) 加速踏板是駕駛員與車輛之間交互最多、最重要的功能模塊之一.駕駛員根據(jù)車輛實(shí)際動(dòng)態(tài)響應(yīng)與期望的反饋?zhàn)龀霰容^、判斷與決策,進(jìn)而通過調(diào)整加速踏板力與行程來控制動(dòng)力輸出大小.加速踏板力與位移關(guān)系設(shè)計(jì)需要考慮人機(jī)工程學(xué),以操作輕便度舒適和滿足駕駛性要求為設(shè)計(jì)目標(biāo),加速踏板力與位移關(guān)系是影響踏板感覺的關(guān)鍵因素.加速度線性度體現(xiàn)了一定速度范圍內(nèi)穩(wěn)態(tài)加速過程中,加速踏板開度與縱向加速度響應(yīng)之間的跟隨關(guān)系,是加速踏板感覺的重要評價(jià)特征之一.良好的加速踏板感覺還與單位加速踏板開度下的縱向加速度響應(yīng)特性關(guān)系密切.由于加速踏板力-加速踏板位移-節(jié)氣門開度-發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)荷之間的非線性關(guān)系,加速踏板輸入-縱向加速度響應(yīng)輸出之間也體現(xiàn)出復(fù)雜的非線性關(guān)系,該關(guān)系影響著駕駛員的主觀感覺,體現(xiàn)著車輛品牌基因與設(shè)計(jì)風(fēng)格.加速度增益表征了單位踏板位移下的車輛縱向加速度,在一定程度上反映了加速踏板位移輸入與縱向加速度響應(yīng)輸出之間的非線性關(guān)系.在單位踏板位移輸入下,加速度增益越大,則車輛的縱向加速度響應(yīng)輸出越大,車輛運(yùn)動(dòng)感越強(qiáng).

(4) 換擋平順性考察傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)升擋與降擋品質(zhì),以及怠速狀態(tài)下自動(dòng)變速器P-R-N-D-S的檔位模式切換品質(zhì).換擋過程中影響人體主觀感覺的因素較多,縱向加速度與沖擊度是車輛在行駛方向上的變量,與人體的主觀感覺密切相關(guān),對換擋舒適性影響較大.尤其是沖擊度表征了車輛動(dòng)力傳遞過程的平順性,其峰值直接反映了人體主觀感覺上瞬態(tài)的沖擊.加速度均方根值描述了縱向加速時(shí)間歷程中的平均加速度值,考察了加速度的持續(xù)時(shí)間和變化快慢.振動(dòng)劑量描述了加速度對駕乘人員的累積作用程度,其比加速度均方根值對峰值加速度更加敏感,能夠更好地估計(jì)偶爾遇到過大脈沖引起的高峰值振動(dòng),以反映動(dòng)力傳遞過程中的瞬態(tài)沖擊與顛簸.

(5) 發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)與關(guān)閉瞬間,通過方向盤、座椅、踏板等傳遞給駕駛員的振動(dòng)與噪聲感覺,以及急踩加速踏板和急松加速踏板等瞬態(tài)工況下的沖擊、前后俯仰、響應(yīng)延遲等,影響著駕駛員的主觀感知,是提升駕駛性的關(guān)鍵.

2 汽車駕駛性模糊綜合評價(jià)方法

2.1 模糊層次分析法與應(yīng)用步驟

模糊層次分析法(Fuzzy Analytic HierarchyProcess,FAHP)是一種對定性問題進(jìn)行定量分析的多準(zhǔn)則決策方法,它將人對事物的認(rèn)知強(qiáng)弱程度用模糊數(shù)來表示,從而對層次分析法加以改進(jìn),擴(kuò)展了其適用范圍[5].本文將模糊層次分析法與模糊數(shù)學(xué)中的綜合評判方法相結(jié)合,對駕駛性進(jìn)行評價(jià).首先用模糊層次分析法構(gòu)建層次分析模型并計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重,然后用模糊綜合評價(jià)方法進(jìn)行駕駛性綜合評分.基本步驟如下:

(1) 分析系統(tǒng)中各因素之間的關(guān)系,構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型,如表1所示.

(2) 得出兩兩因素比較隸屬度,構(gòu)造模糊一致判斷矩陣.模糊標(biāo)度表及含義見表2.

表2 模糊標(biāo)度及含義

(3) 層次單排序,根據(jù)模糊一致矩陣的性質(zhì),可求得各層元素的權(quán)重值ωi.

(1)

式中:n為模糊矩陣R階數(shù),a=(n-1)/2.

若rij按表2進(jìn)行標(biāo)度,而且滿足rij=1-rji,則為R模糊一致矩陣,即不用再去檢驗(yàn)矩陣的一致性.

(4) 采用模糊評價(jià)方法進(jìn)行駕駛性綜合評分.

2.2 層次結(jié)構(gòu)模型的建立

針對汽車駕駛性綜合評價(jià),本文所用層次結(jié)構(gòu)模型共分3層:

(1) 第一層表示待解決問題的目標(biāo),稱為目標(biāo)層.對于汽車駕駛性綜合評價(jià)問題而言,目標(biāo)就是獲得汽車駕駛性主觀綜合評分.

(2) 第二層表示為實(shí)現(xiàn)預(yù)定目標(biāo)所涉及的中間環(huán)節(jié),稱為準(zhǔn)則層.依據(jù)前文所構(gòu)建的汽車駕駛性綜合評價(jià)指標(biāo)體系,將駕駛性評價(jià)劃分為全負(fù)荷響應(yīng)、部分負(fù)荷響應(yīng)、加速踏板感覺、換擋平順性和瞬態(tài)響應(yīng)5個(gè)方面作為綜合評價(jià)準(zhǔn)則.

(3) 第三層表示針對每個(gè)駕駛性準(zhǔn)則層所建立的多項(xiàng)評價(jià)指標(biāo),稱為指標(biāo)層.根據(jù)每項(xiàng)準(zhǔn)則所考慮的側(cè)重點(diǎn)不同,選擇不同的評價(jià)指標(biāo)集,具體見表1.

2.3 模糊一致判斷矩陣的構(gòu)造與權(quán)重計(jì)算

由6位經(jīng)驗(yàn)豐富的駕駛性評價(jià)人員,在充分了解判斷矩陣的構(gòu)建方法之后,依據(jù)層次分析結(jié)構(gòu)模型,對各層次指標(biāo)進(jìn)行成對比較并取平均值,構(gòu)造模糊一致判斷矩陣,然后進(jìn)行層次單排序計(jì)算出各層次的指標(biāo)權(quán)重.準(zhǔn)則層及各指標(biāo)層的模糊一致判斷矩陣及指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果,如表3—8所示.

表3 駕駛性準(zhǔn)則層的模糊一致判斷矩陣及指標(biāo)權(quán)重

表4 全負(fù)荷響應(yīng)指標(biāo)層的模糊一致判斷矩陣及指標(biāo)權(quán)重

表5 部分負(fù)荷響應(yīng)指標(biāo)層的模糊一致判斷矩陣及指標(biāo)權(quán)重

表6 加速踏板感覺指標(biāo)層的模糊一致判斷矩陣及指標(biāo)權(quán)重

表7 換擋平順性指標(biāo)層的模糊一致判斷矩陣及指標(biāo)權(quán)重

表8 瞬態(tài)響應(yīng)指標(biāo)層的模糊一致判斷矩陣及指標(biāo)權(quán)重

將各準(zhǔn)測層與指標(biāo)層的指標(biāo)權(quán)重系數(shù)分別匯總于圖2,3.由準(zhǔn)則層權(quán)重系數(shù)對比分析可知,相對于總體駕駛性而言,部分負(fù)荷與加速踏板感覺最為重要,權(quán)重系數(shù)分別為0.24和0.23;其次,全負(fù)荷和換擋平順性也相對重要,權(quán)重系數(shù)分別為0.195和0.18;再次是瞬態(tài)響應(yīng),權(quán)重系數(shù)為0.155.由指標(biāo)層權(quán)重系數(shù)對比分析可知,全負(fù)荷加速度響應(yīng)、部分負(fù)荷加速度響應(yīng)、加速踏板力與位移關(guān)系、升擋平順性、急踩油門響應(yīng)指標(biāo)相對重要.表明人們對上述各指標(biāo)的主觀感覺較敏感,在評價(jià)汽車駕駛性時(shí)需要重點(diǎn)關(guān)注.

2.4 汽車駕駛性模糊綜合評價(jià)及應(yīng)用實(shí)例

上文基于模糊層次法構(gòu)建駕駛性評價(jià)體系并計(jì)算出準(zhǔn)則層的指標(biāo)權(quán)重向量ω(A)i和指標(biāo)層的指標(biāo)權(quán)重向量ω(B)ij,結(jié)合具體的指標(biāo)層單向指標(biāo)主觀評分s(B)ij,構(gòu)建準(zhǔn)則層的評價(jià)向量R(B)ij并計(jì)算出綜合評分S,計(jì)算公式如下:

圖2 駕駛性準(zhǔn)則層的指標(biāo)權(quán)重系數(shù)Fig.2 Index weight of drivability rulelevel

圖3 駕駛性指標(biāo)層的指標(biāo)權(quán)重系數(shù)Fig.3 Index weight of drivability indexlevel

(2)

(3)

以某C級別乘用車型對標(biāo)分析為例,首先由6名駕評人員分別對車型A,B,C進(jìn)行主觀評價(jià)道路試驗(yàn)并給出底層指標(biāo)得分,每臺車的底層指標(biāo)平均得分如表9所示.然后按公式(2),(3)計(jì)算車型A,B,C各準(zhǔn)則層的得分與模糊綜合得分,并據(jù)此繪制評分蜘蛛圖,如圖4所示.

由評分蜘蛛圖可知:車型A得分最高(7.07),即車型A綜合駕駛性最好,尤其是全負(fù)荷響應(yīng)(7.25)和加速踏板感覺(7.54)兩個(gè)方面表現(xiàn)最好,且車型A在部分負(fù)荷響應(yīng)(6.92)、換擋平順性(6.87)和瞬態(tài)響應(yīng)(6.60)3個(gè)方面表現(xiàn)相對較好,所以車型A總體評分最高;車型B得分最低(6.58),在全負(fù)荷響應(yīng)(6.10)、部分負(fù)荷響應(yīng)(6.31)、瞬態(tài)響應(yīng)(5.96)方面與車型A,C有明顯差距,加速踏板感覺(7.15)和換擋平順性(7.21)表現(xiàn)較好;車型C得分居中(7.07),全負(fù)荷響應(yīng)(6.82)、部分負(fù)荷響應(yīng)(7.32)和瞬態(tài)響應(yīng)(7.07)表現(xiàn)突出,但是加速踏板感覺(6.54)和換擋平順性(6.48)表現(xiàn)較差.通過以上數(shù)據(jù)分析,可知各車型駕駛性的優(yōu)勢特征與存在問題,應(yīng)優(yōu)先考慮優(yōu)化權(quán)重系數(shù)較大的性能指標(biāo)來提高車輛總體得分,同時(shí)對有明顯劣勢的性能指標(biāo)也應(yīng)予以充分重視,從而為進(jìn)一步的性能改善提供方向.

表9 車型A,B,C駕駛性的主觀評分

圖4 駕駛性主觀評價(jià)蜘蛛圖Fig.4 Spider diagramof drivability subjective evaluation

3 結(jié)語

(1) 在借鑒國內(nèi)外主觀評價(jià)與影響因素客觀測試經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上,按層次分析法構(gòu)建了駕駛性綜合評價(jià)指標(biāo)體系.重點(diǎn)分析了全負(fù)荷響應(yīng)、部分負(fù)荷響應(yīng)、加速踏板感覺、換擋平順性和瞬態(tài)響應(yīng)5個(gè)方面的駕駛性特征.

(2) 借助模糊層次分析法,構(gòu)建了模糊一致判斷矩陣,有效確定了準(zhǔn)則層和指標(biāo)層各評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),解決了駕評人員對駕駛性綜合評分不易把握的問題,提高了評價(jià)的客觀性與合理性.需要注意的是,模糊一致判斷矩陣的構(gòu)建是權(quán)重系數(shù)確定的關(guān)鍵,受主觀因素影響較大,需征求不同專家的意見進(jìn)行綜合考慮,并結(jié)合企業(yè)實(shí)際試驗(yàn)條件,防止誤判.

(3) 結(jié)合實(shí)例分析,對某三款C級別乘用車型進(jìn)行主觀評價(jià)道路試驗(yàn),計(jì)算出了各車型的駕駛性模糊綜合評價(jià)結(jié)果.通過對比分析提出了各車型的設(shè)計(jì)特征、存在問題及改進(jìn)方向,為進(jìn)一步的參數(shù)調(diào)校與優(yōu)化提供了參考.

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Subjective evaluation on vehicle drivability based on FAHP

LIU Pu-hui,ZHANG Tong

(Clean Energy Automotive Engineering Center,Tongji University,Shanghai 201804,China)

On the basis of the fuzzy hierarchy analysis process (FAHP),the comprehensive evaluation index system,along with hierarchical structure model for vehicle drivability assessment is first constructed,By emphasizing on five main aspects,i.e.whole open throttle (WOT) response,partial open throttle (POT) response,accelerator pedal feeling,gear shift smoothness and transient response characteristics of engine on/off and tip in/out,the fuzzy consistent judgment matrices are then obtained.Next,the weights of subjective evaluation factors from criterion and index levels are calculated using the paired-comparison method.Subsequently,three C-level vehicle models are selected.Based on the road-testing on drivability subjective evaluation,the bottom indices are consequently scored with combination of identified index weight coefficients.Finally,it is found from results that the comprehensive evaluation index system,together with hierarchical analysis model,can be applied for multi-target evaluation properties objectively and accurately.Accordingly,the critical impact factors can be sorted and identified.Upon completion of instance analysis,the design features,problems and improvement directions of three vehicle models are pinpointed.Therein,the effectiveness and feasibility of FAHP method are validated on vehicle drivability comprehensive assessment.

fuzzy analytic hierarchy process; drivability; subjective evaluation

劉普輝(1983-),男,博士生.E-mail:liupuhui@163.com

U 462.3

A

1672-5581(2016)02-0181-06