基于模糊层次分析法的汽车驾驶性主观评价

刘普辉,章 桐

(同济大学新能源汽车工程中心,上海 201804)



基于模糊层次分析法的汽车驾驶性主观评价

刘普辉,章 桐

(同济大学新能源汽车工程中心,上海 201804)

基于模糊层次分析方法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process,FAHP),构建汽车驾驶性综合评价指标体系和层次分析结构模型,重点分析驾驶性评价的5个主要方面:全负荷响应、部分负荷响应、加速踏板感觉、换挡平顺性以及发动机“启/停”与“急踩/松加速踏板”两种工况下的瞬态响应,并据此建立评价准则层和指标层.采用成对比较法获得模糊一致判断矩阵,计算出准则层和指标层的各评价指标权重系数.对某三款C级别乘用车型进行主观评价道路试验,驾评人员对各车型底层指标进行主观评分,结合已确定的准则层和指标层权重系数,得到整车驾驶性模糊综合评分.研究结果表明:所构建的综合评价指标体系与层次分析模型可以客观准确地反映驾驶性多指标评价特征;指标权重系数的确定及重要性标度排序识别了驾驶性关键影响因素;通过对某三款C级别乘用车型进行道路试验和模糊综合评价,提出了各车型的设计特征、存在问题及改进方向,实例分析表明了模糊层次分析法应用于汽车驾驶性综合评价的有效性和实用性.

模糊层次分析法; 驾驶性; 主观评价

驾驶性反映了驾驶员在汽车纵向行驶过程中人车交互作用下的主观综合感觉,体现了汽车产品的市场定位与品牌基因,影响消费者购买意愿,是提升产品竞争力的关键[1].主观评价在驾驶性开发过程中发挥着重要作用,从车辆开发前期的性能定标,开发阶段中的多轮参数调教,到最终的性能目标验证,都需要通过主观评价来完成[2].

目前世界各大汽车公司都构建有企业内部的、适合自身车型风格的驾驶性主观评价体系,并有一批拥有丰富驾评经验并对自身产品驾驶性特征充分了解的工程师队伍来保证其汽车产品的驾驶性评价与开发[3].这些主观评价体系和评价方法通常为各汽车企业的高度机密,鲜有公开文献详细描述驾驶性主观评价的方法和过程.我国汽车自主研发起步较晚,目前多是借鉴或照搬国外开发经验,各汽车企业尚未具备完整成熟的驾驶性评价体系与标准,主观评价工程师经验不足,尤其是当评价指标增多时,对驾驶性综合评分难以把握[4].

层次分析法是一种多目标决策方法,它将决策问题的有关元素分解成目标、准则、指标等层次,在此基础上进行定性分析和定量分析[5].层次分析法已在汽车性能主观评价中得到较多应用.文献[6]采用层次分析法建立了汽车动力性与制动性层次分析评价模型、计算指标权重并进行了综合评分.文献[7]在构建整车NVH(Noise Vibration Harshness)性能主观评价综合评判模型的基础上,运用多层次评价法对整车的NVH性能进行了评价.文献[4]将模糊理论与层次分析法相结合,基于模糊层次分析法确定了汽车操纵稳定性的主观评价指标权重,通过实例证明了该方法应用于操纵稳定性主观评价的有效性.文献[8]提出了改进模糊层次分析法,并对汽车操作稳定性进行了主观综合评价.

本文在国内外开发经验的基础上,首先建立了汽车驾驶性综合评价指标体系,然后基于层次分析法构建了驾驶性评价结构模型和模糊一致判断矩阵,计算了准则层和指标层的权重系数,最后以某三款C级乘用车型为例进行驾驶性主观评价道路试验与模糊综合评分.

1 汽车驾驶性综合评价指标体系构建

1.1 驾驶性描述

驾驶性隶属于汽车纵向动力学性能范畴.在图1所示的驾驶员-汽车-环境闭环控制系统中,驾驶员同时承担着操纵车辆以及根据车辆动态响应来控制车辆的任务[2].驾驶性反映了驾驶员在汽车纵向行驶过程中人车交互作用下的综合感知,描述了在整个汽车纵向行驶闭环控制系统中驾驶员的动态感觉(纵向加速度、冲击、俯仰等)、决策行为(根据感觉做出判断)、操作行为(换挡、踏板操作等)、车辆动态响应过程之间的交互关系,并以驾驶员的期望满意度为最终评价依据.

图1 驾驶员-汽车-环境闭环控制系统Fig.1 Driver-Vehicl-Environment closed-loop system

1.2 驾驶性综合评价指标体系

驾驶性是一个庞大而复杂的系统,反映其水平、影响其变化的因素较多,需建立有效的综合评价指标体系对其进行客观准确、完整的评价.本文在借鉴国内外驾驶性主观评价与影响因素客观测试经验的基础上[9-12],按层次分析法构建综合评价指标体系,该体系力求可比、可测、定性与定量相结合,如表1所示.

表1 驾驶性评价指标体系

驾驶性主观评价指标体系主要包含以下5个方面:

(1) 全负荷性能(Wide Open Throttle,WOT)体现了汽车在发动机节气门全开即加速踏板100%开度下的纵向极限行驶能力.全负荷纵向加速度响应、加速过程稳定性、最高车速与坡道起步性能等是评价全负荷性能的重要因素.

(2) 部分负荷性能(Partial Open Throttle,POT)更多地强调汽车在低中负荷区域的动态加速度响应特性.作者选取了近20辆不同级别的汽车样本,统计分析发现在典型的车辆道路循环如中国NEDC(New European Driving Cycle)、日本1015和美国FTP(Federal Test Procedure)工况中,加速踏板开度<20%的低负荷运行接近60%;加速踏板开度>80%的高负荷运行不足2%;近99%的运行情况下纵向加速度都低于1.5 m·s-2(0.15 g).这充分说明部分负荷特性对研究驾驶行为特性的重要性和必要性.部分负荷加速度响应以纵向直线行驶车速和加速踏板开度为影响因子,考虑不同车速和负荷下的车辆稳态纵向加速度响应,及加速度响应稳定性.

(3) 加速踏板是驾驶员与车辆之间交互最多、最重要的功能模块之一.驾驶员根据车辆实际动态响应与期望的反馈做出比较、判断与决策,进而通过调整加速踏板力与行程来控制动力输出大小.加速踏板力与位移关系设计需要考虑人机工程学,以操作轻便度舒适和满足驾驶性要求为设计目标,加速踏板力与位移关系是影响踏板感觉的关键因素.加速度线性度体现了一定速度范围内稳态加速过程中,加速踏板开度与纵向加速度响应之间的跟随关系,是加速踏板感觉的重要评价特征之一.良好的加速踏板感觉还与单位加速踏板开度下的纵向加速度响应特性关系密切.由于加速踏板力-加速踏板位移-节气门开度-发动机负荷之间的非线性关系,加速踏板输入-纵向加速度响应输出之间也体现出复杂的非线性关系,该关系影响着驾驶员的主观感觉,体现着车辆品牌基因与设计风格.加速度增益表征了单位踏板位移下的车辆纵向加速度,在一定程度上反映了加速踏板位移输入与纵向加速度响应输出之间的非线性关系.在单位踏板位移输入下,加速度增益越大,则车辆的纵向加速度响应输出越大,车辆运动感越强.

(4) 换挡平顺性考察传统的动态升挡与降挡品质,以及怠速状态下自动变速器P-R-N-D-S的档位模式切换品质.换挡过程中影响人体主观感觉的因素较多,纵向加速度与冲击度是车辆在行驶方向上的变量,与人体的主观感觉密切相关,对换挡舒适性影响较大.尤其是冲击度表征了车辆动力传递过程的平顺性,其峰值直接反映了人体主观感觉上瞬态的冲击.加速度均方根值描述了纵向加速时间历程中的平均加速度值,考察了加速度的持续时间和变化快慢.振动剂量描述了加速度对驾乘人员的累积作用程度,其比加速度均方根值对峰值加速度更加敏感,能够更好地估计偶尔遇到过大脉冲引起的高峰值振动,以反映动力传递过程中的瞬态冲击与颠簸.

(5) 发动机启动与关闭瞬间,通过方向盘、座椅、踏板等传递给驾驶员的振动与噪声感觉,以及急踩加速踏板和急松加速踏板等瞬态工况下的冲击、前后俯仰、响应延迟等,影响着驾驶员的主观感知,是提升驾驶性的关键.

2 汽车驾驶性模糊综合评价方法

2.1 模糊层次分析法与应用步骤

模糊层次分析法(Fuzzy Analytic HierarchyProcess,FAHP)是一种对定性问题进行定量分析的多准则决策方法,它将人对事物的认知强弱程度用模糊数来表示,从而对层次分析法加以改进,扩展了其适用范围[5].本文将模糊层次分析法与模糊数学中的综合评判方法相结合,对驾驶性进行评价.首先用模糊层次分析法构建层次分析模型并计算各指标权重,然后用模糊综合评价方法进行驾驶性综合评分.基本步骤如下:

(1) 分析系统中各因素之间的关系,构建层次结构模型,如表1所示.

(2) 得出两两因素比较隶属度,构造模糊一致判断矩阵.模糊标度表及含义见表2.

表2 模糊标度及含义

(3) 层次单排序,根据模糊一致矩阵的性质,可求得各层元素的权重值ωi.

(1)

式中:n为模糊矩阵R阶数,a=(n-1)/2.

若rij按表2进行标度,而且满足rij=1-rji,则为R模糊一致矩阵,即不用再去检验矩阵的一致性.

(4) 采用模糊评价方法进行驾驶性综合评分.

2.2 层次结构模型的建立

针对汽车驾驶性综合评价,本文所用层次结构模型共分3层:

(1) 第一层表示待解决问题的目标,称为目标层.对于汽车驾驶性综合评价问题而言,目标就是获得汽车驾驶性主观综合评分.

(2) 第二层表示为实现预定目标所涉及的中间环节,称为准则层.依据前文所构建的汽车驾驶性综合评价指标体系,将驾驶性评价划分为全负荷响应、部分负荷响应、加速踏板感觉、换挡平顺性和瞬态响应5个方面作为综合评价准则.

(3) 第三层表示针对每个驾驶性准则层所建立的多项评价指标,称为指标层.根据每项准则所考虑的侧重点不同,选择不同的评价指标集,具体见表1.

2.3 模糊一致判断矩阵的构造与权重计算

由6位经验丰富的驾驶性评价人员,在充分了解判断矩阵的构建方法之后,依据层次分析结构模型,对各层次指标进行成对比较并取平均值,构造模糊一致判断矩阵,然后进行层次单排序计算出各层次的指标权重.准则层及各指标层的模糊一致判断矩阵及指标权重计算结果,如表3—8所示.

表3 驾驶性准则层的模糊一致判断矩阵及指标权重

表4 全负荷响应指标层的模糊一致判断矩阵及指标权重

表5 部分负荷响应指标层的模糊一致判断矩阵及指标权重

表6 加速踏板感觉指标层的模糊一致判断矩阵及指标权重

表7 换挡平顺性指标层的模糊一致判断矩阵及指标权重

表8 瞬态响应指标层的模糊一致判断矩阵及指标权重

将各准测层与指标层的指标权重系数分别汇总于图2,3.由准则层权重系数对比分析可知,相对于总体驾驶性而言,部分负荷与加速踏板感觉最为重要,权重系数分别为0.24和0.23;其次,全负荷和换挡平顺性也相对重要,权重系数分别为0.195和0.18;再次是瞬态响应,权重系数为0.155.由指标层权重系数对比分析可知,全负荷加速度响应、部分负荷加速度响应、加速踏板力与位移关系、升挡平顺性、急踩油门响应指标相对重要.表明人们对上述各指标的主观感觉较敏感,在评价汽车驾驶性时需要重点关注.

2.4 汽车驾驶性模糊综合评价及应用实例

上文基于模糊层次法构建驾驶性评价体系并计算出准则层的指标权重向量ω(A)i和指标层的指标权重向量ω(B)ij,结合具体的指标层单向指标主观评分s(B)ij,构建准则层的评价向量R(B)ij并计算出综合评分S,计算公式如下:

图2 驾驶性准则层的指标权重系数Fig.2 Index weight of drivability rulelevel

图3 驾驶性指标层的指标权重系数Fig.3 Index weight of drivability indexlevel

(2)

(3)

以某C级别乘用车型对标分析为例,首先由6名驾评人员分别对车型A,B,C进行主观评价道路试验并给出底层指标得分,每台车的底层指标平均得分如表9所示.然后按公式(2),(3)计算车型A,B,C各准则层的得分与模糊综合得分,并据此绘制评分蜘蛛图,如图4所示.

由评分蜘蛛图可知:车型A得分最高(7.07),即车型A综合驾驶性最好,尤其是全负荷响应(7.25)和加速踏板感觉(7.54)两个方面表现最好,且车型A在部分负荷响应(6.92)、换挡平顺性(6.87)和瞬态响应(6.60)3个方面表现相对较好,所以车型A总体评分最高;车型B得分最低(6.58),在全负荷响应(6.10)、部分负荷响应(6.31)、瞬态响应(5.96)方面与车型A,C有明显差距,加速踏板感觉(7.15)和换挡平顺性(7.21)表现较好;车型C得分居中(7.07),全负荷响应(6.82)、部分负荷响应(7.32)和瞬态响应(7.07)表现突出,但是加速踏板感觉(6.54)和换挡平顺性(6.48)表现较差.通过以上数据分析,可知各车型驾驶性的优势特征与存在问题,应优先考虑优化权重系数较大的性能指标来提高车辆总体得分,同时对有明显劣势的性能指标也应予以充分重视,从而为进一步的性能改善提供方向.

表9 车型A,B,C驾驶性的主观评分

图4 驾驶性主观评价蜘蛛图Fig.4 Spider diagramof drivability subjective evaluation

3 结语

(1) 在借鉴国内外主观评价与影响因素客观测试经验基础上,按层次分析法构建了驾驶性综合评价指标体系.重点分析了全负荷响应、部分负荷响应、加速踏板感觉、换挡平顺性和瞬态响应5个方面的驾驶性特征.

(2) 借助模糊层次分析法,构建了模糊一致判断矩阵,有效确定了准则层和指标层各评价指标的权重系数,解决了驾评人员对驾驶性综合评分不易把握的问题,提高了评价的客观性与合理性.需要注意的是,模糊一致判断矩阵的构建是权重系数确定的关键,受主观因素影响较大,需征求不同专家的意见进行综合考虑,并结合企业实际试验条件,防止误判.

(3) 结合实例分析,对某三款C级别乘用车型进行主观评价道路试验,计算出了各车型的驾驶性模糊综合评价结果.通过对比分析提出了各车型的设计特征、存在问题及改进方向,为进一步的参数调校与优化提供了参考.

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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

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

U 462.3

A

1672-5581(2016)02-0181-06