[發明專利]一種車輛懸架系統性能分解方法

有效

• 申請號: 201510044528.3
• 申請日: 2015-01-28
• 公開（公告）號: CN104573277B
• 公開（公告）日: 2017-12-01
• 發明（設計）人: 章新杰;唐帥;石冰;郭孔輝;金凌鴿;白帆;張玉新
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 長春吉大專利代理有限責任公司22201
• 代理人: 朱世林,王壽珍

技術領域

本發明屬于車輛懸架技術領域，具體涉及一種集成車輛的主客觀評價的車輛懸架性能分解方法。

背景技術

客觀評價、主觀評價和CAE分析是車輛開發過程三要素，客觀提出明確的量化指標，作為CAE仿真及優化的依據；CAE通過結構優化及性能仿真縮短了開發流程，主觀評價代表用戶對車輛性能主觀感受和描述。三者之間相互依賴，在實際的車輛開發過程中如何協調好三者之間的關系，決定了產品開發的成敗。但是，主觀評價的離散性較大，需要專業的整車性能評價師，不易量化，與客觀評價之間的關聯性較弱。

現有設計方法中，在概念設計和前期開發階段，主觀評價并不能與CAE和客觀評價有效地有機結合，不便于指導車輛的概念設計和性能分解。

發明內容

本發明的目的是利用數據挖掘方法實現車輛主觀評價的量化，集成主客觀評價并利用主成分分析重構客觀評價指標，參數化懸架特性并建立懸架性能分解和優化方法及流程。

本發明為解決上述技術問題，通過以下技術方案實現：

一種車輛懸架系統性能分解方法，包括整車主觀性能量化1、整車客觀指標重構2以及懸架特性分解及優化3，所述的整車主觀性能量化1用數學模型描述和量化整車性能評價師的主觀評價結果；根據車輛性能的主觀評價對客觀評價指標形成的特征空間進行分類；

所述的整車客觀指標重構2根據實車試驗數據建立車輛的動力學模型并進行仿真計算，利用主成分分析方法提取新的客觀評價指標來判斷懸架特性是否滿足整車要求，對客觀評價指標重新提取以構建客觀指標函數值，通過權值大小提取或重構指標；

所述的懸架特性分解及優化3通過優化方法確定需要的懸架特性，搭建優化平臺：包括懸架特性預處理模塊、面向特性的車輛動力學仿真模塊、整車性能評價模塊；其中，整車性能評價模塊評價車輛性能，并且控制是否觸發懸架特性預處理模塊；懸架特性預處理模塊對懸架性能優化的設計變量、約束條件及優化算法進行選擇；然后調用面向特性的車輛動力學仿真模塊，并給整車性能評價模塊輸入數據。

所述的整車主觀性能量化1具體分為以下四步：

第一步：根據對標車的主客觀試驗得到客觀數據和主觀打分；

第二步：對客觀數據進行歸一化處理，以克服客觀試驗數據量綱和數值尺度變化的影響，一種常見的歸一化方法為：將所有的客觀指標化歸至[-1,1]：

其中，y_scale為某一客觀評價指標歸一化后的數值，y為該客觀評價指標歸一化之前的值，y_max和y_min分別為歸一化之前該指標所有樣本點中的最大值和最小值。

第三步：利用數據挖掘方法對主觀打分以及上述歸一化處理后的數據進行數據挖掘；構建數據挖掘模型，然后利用主成分分析理論進行屬性約簡，以對數據進行分塊，通過多屬性決策方法得到決策表，并根據決策表推導出權值，即權系數矩陣；

第四步：對權值、歸一化處理后的數據及核函數進行集成；將權值、歸一化處理后的數據引入核函數，通過線性組合得到量化后主觀評價分值表達式：

其中，H為主觀評價分值，l為屬性約簡后主屬性的個數，ω_i由多屬性決策表權值決定,a_i和b由核函數最優參數決定，K(x,x_i)為核函數，x,x_i為特征空間變量，核函數K(x,x_i)為高維空間Φ(x)和Φ(x_i)的內積運算，i＝1,2,…,l。

所述的整車客觀指標重構2具體步驟如下：

第一步：計算方差貢獻率：根據主成分分析方法的結果，通過相應的線性變換，得到各綜合客觀指標H_i在車輛性能中的方差貢獻率，根據方差貢獻率大小，確定指標量；

第二步：推導得分系數矩陣；將權系數矩陣進行斜交旋轉，得到指標載荷矩陣，即新指標與原各試驗指標間的內在聯系；將載荷矩陣逆變換，得到得分系數矩陣，即原指標與新指標之間的系數關系；

第三步：相關性分析；對構造的新指標進行相關性分析，當互相關系數小于臨界值時，即新指標之間相互獨立。

所述的懸架特性分解及優化3的具體步驟如下：

第一步是懸架特性預處理，即實現懸架特性參數化及設計變量，并建議新的懸架特性；

第二步是面向特性的車輛動力學仿真，車輛模型調用新的懸架特性數表，進行設定工況的車輛性能的仿真計算；