基于組合賦權的車輛操縱穩定性評價

沈英健

（安徽理工大學機械工程學院，安徽 淮南 232000）

前言

汽車行業標準《QC/T 480-1999汽車操縱穩定性指標限值與評價方法》（下文簡稱為行業標準）中規定了評價車輛操縱穩定性的6個試驗項目及其評分標準[1]，并以這6個試驗項目（分別為穩態回轉試驗、轉向回正性試驗、轉向輕便性試驗、轉向盤角階躍輸入試驗、轉向盤角脈沖輸入試驗以及蛇形試驗）得分的算術平均值作為車輛操縱穩定性的總評價值。這顯然與實際情況不符。

本文分別使用熵權法、標準離差法、灰色關聯分析得到各試驗項目的權重，然后進行算術平均，作為評價車輛操縱穩定性的組合權重，使評價結果更加可靠。

1 選取評價指標

本文通過 MATLAB軟件生成了10組范圍為[60,100]的隨機數，來模擬10輛車參照行業標準所計算出的6個試驗項目評分值。具體項目及得分如表1所示。

表1 利用MATLAB生成的各項目評分

2 組合權重的確定及車輛操縱穩定性評價

2.1 熵權法

熵權法根據指標的變異程度來確定指標的信息熵大小，進而確定指標權重[2]。熵權法的原理是：指標的信息熵越小，則該指標包含的信息量越大，其權重也應越大[3]。計算過程如下：

將要評價對象各項指標的得分構成的矩陣記為：

式中：n為評價對象數；m為評價指標數；xij為要評價對象各項指標的得分；zij為經過無量綱化處理的數據；i∈[1，n]；j∈[1，m]；pij指標 j在 i層級的概率；ej為指標 j的信息熵；uj為指標j的權重。

2.2 標準離差法

標準離差法的原理與熵權法類似，通過指標的標準差來確定指標的信息量，進而確定指標權重[4]。其計算過程為：

第j個指標的標準差：

式中：σj為第j個指標的標準差；為指標j的均值；vj為指標j的權重。

2.3 灰色關聯分析

灰色關聯分析（Grey Relational Analysis，GRA）是通過灰色關聯度順序來描述系統因素之間次序和影響因素以及判斷系統因素對系統主行為貢獻程度的一種方法[5]。其計算過程如下：

對矩陣Xn×m進行均值化處理得到矩陣Yn×m，選取矩陣Yn×m中各序列的最優值作為參考序列：

式中：y0為參考序列；yij為經過均值化處理后的數據；rij為第i個對象，第j個指標相對參考序列的灰色關聯系數；ρ為是分辨系數，一般取0.5；rj為指標j的灰色關聯度；wj為指標j的權重。

2.4 車輛操縱穩定性評價

將由熵權法、標準離差法、灰色關聯分析求得的權重進行算術平均，得到組合權重。對行業標準中車輛操縱穩定性總計分值的計算方法進行改進，計算出車輛的操縱穩定性得分。組合權重及評價結果如表2、表3所示。

表2 試驗項目權重

表3 車輛操縱穩定性得分

式中：aj為指標j的組合權重；Si為第i輛車的操縱穩定性得分。

3 結論

本文分別使用熵權法、標準離差法、灰色關聯分析確定行業標準中規定的6個試驗項目的權重，最后經算術平均得到組合權重，并結合行業標準中車輛操縱穩定性總計分值計算方法得到車輛的操縱穩定性評分。本文的評價方法相較于行業標準更加合理，評價結果更加可靠。