車輛性能評價方法文獻綜述

摘 要：列舉了國內流行的車輛性能評價方法，包括層次分析法、模糊評價法、證據理論、神經網絡與人工智能及復合方法等，總結出復合法及改進的模糊綜合評價法將應用更為廣泛。

關鍵詞：車輛性能；綜述；文獻；評價

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2015.23.224

0 引言

車輛性能的分析對車輛總體設計至關重要。目前對車輛各方面性能評價已做了很多研究，主要集中在總體性能、發動機性能、汽車平順性、汽車座椅舒適度等方面，涌現出了多種評價模型，采用不同方法對汽車部分性能實施了評價。但是在汽車整車性能方面，到目前為止還沒有形成較為統一成熟的方法。國內諸多學者將一系列評價方法應用在車輛性能評價各個領域，取得了較好的成效。

1 層次分析法

層次分析法（AHP 法）利用來建立層次化的多目標、多屬性決策模型，車輛總體性能評價模型的應用基本符合其決策過程，其核心是建立科學的評價指標體系。車輛總體性能評價模型的應用自頂向下是建立評價準則和評價指標體系的過程，同時自底向上又是一個層層累加評價的過程。評價過程是在建立或選擇合理評價指標體系的基礎上，針對各自的屬性特點梳理出合理的分析流程及層次結構，然后對不同影響類型進行賦權和累加，最后綜合排序，從而得出結論。具體步驟首先是建立層次結構模型，其次構造判斷矩陣并檢驗一致性，最后計算組合權重。也可以根據之前確定的各項汽車評價指標，確定各種車輛的性能加權系數，通過整車性能的層次分析，利用統計值法，對汽車各種性能加權處理，整理出最終評價方程式，用以評價評價對象的整車性能。北京航空航天大學張志強等應用層次分析法對發動機性能進行評價，主要步驟是通過分析發動機各性能參數，確定了發動機總體性能的指標和分性能，并以這些指標和性能為依據，應用層次分析法（AHP）綜合評價方法，建立了發動機性能的評價指標體系，最后對發動機的性能實現了數值體現。

2 模糊評價法

模糊綜合評價法以模糊數學為基礎發展形成，它的算法能夠反映人對事物分析和決策的模糊性質。1965年美國計算機與控制論專家扎德教授提出了”模糊集合論”。模糊性是人類思維的特點之一，而評估依托于人對事物的看法，這種思維決定了其帶有模糊性質和主觀性，所以模糊綜合評價法在系統評估領域應用較為廣泛。在應用模糊評價法對汽車性能進行評價時，首先需建立相應的評價指標體系，即確定評判因素集，然后給定權重，建立隸屬度矩陣，進過模糊變換最后得出評價結果。權重的確定可以用主觀賦權也可以采用客觀賦權。

目前模糊綜合評價法已廣泛應用于車輛性能評價的很多領域，北京科技大學黃重國等獎模糊綜合評價法應用到汽車車身曲面品質分析中。為了對汽車車身曲面品質進行評價，設置了曲面精度、光順性、美觀性、結構性、工藝性和經濟性六個評價指標。采用模糊綜合評價獲得最終結果。在應用該方法時，首先采用模糊層次分析計算評價體系中各指標權重，然后使用模糊綜合評價方法計算各評級指標值后得到最終評價結論，從而建立了汽車車身曲面品質的評價模型。最后，結合某車型前保險杠曲面品質評價的應用實例，驗證了該方法的可行性。劉玉兵等運用遺傳加權模糊綜合評價方法對發動機狀態進行綜合評判。從發動機狀態監測的模糊評價方法入手，提出了采用遺傳算法和專家打分的綜合辦法確定模糊評判模型的參數，建立基于遺傳加權模糊綜合評價方法的發動機狀態綜合評判模型。岳睿等研究了基于熵權的模糊綜合評價法對車輛機械系統性能進行評價。首先，確定了影響機械系統性能的因素指標，構建了評價指標體系；然后，采用客觀熵權與主觀權重相結合的方法確定了評價體系中各指標的權重；最后，運用模糊綜合評價法數學模型，求得評價體系中目標層的評價結果矩陣，并進行模糊矩陣數值化，得出結果。

3 證據理論

證據理論自 1976 年美國學者 G.Shafer 發表著作“證據的數學理論”以來，在理論和應用上取得了豐富的成果。證據理論強調根據證據為命題賦予真值，也即是根據證據建立決策模型，在具體應用證據理論對車輛性能評價時，重點是處理證據加權和證據支持度問題，并且利用可能性推理來實現證據的組合。在現代主觀評價過程中，由于受知識和經驗的局限，某個特定專家的評價意見可能是片面的，因此需要對得到各領域專家的初評結果進行綜合。證據理論能夠有效處理不同專家的意見集結問題。主要定義詳見參考文獻[3-5]。

證據理論評價法主要應用于主觀評價方面，在正式進行評價前應充分考慮影響因素，盡量保證所得證據的可靠性。陳剛等提出了基于證據理論的換擋品質主觀評價方法。首先將不同駕駛員的評價結果（輸入信息），轉化為相應的證據，再判斷每一條證據的基本概率分配值之和是否等于1，以確定是否要進行歸一化處理。然后提交數據，最后顯示、表達證據組合結果。在證據組合過程中，還要分析得到證據是否存在矛盾和沖突，如存在，需要對方法進行改進會對證據進行處理。

陳剛等針對汽車換擋品質傳統主觀評價方法的不足，運用 D-S 證據理論對汽車換擋品質做出評價。 該方法把人作為試驗設備，應用D-S 證據理論把不同駕駛員通過自己實踐給出的評價結果進行數據融合，以實現群決策層次多人評價意見的證據合成。試驗結果表明，該方法克服了傳統主觀評價方法的模糊和不確定性，得到的評價結果與實際情況一致，能準確、可靠地評價換擋品質。

4 神經網絡與人工智能

神經網絡是近年來的熱點研究領域，是人工智能的一個分支，它從微觀上模擬大腦皮層的感知和思維功能，涉及數學、計算機、思維科學、神經生理學、模式識別等，是一個正在迅速發展中的交叉性學科。人工神經網絡模型中的多層映射BP網絡（Back Propagation Network）可以用來研究非線性系統的輸入輸出關系。通過分析和實驗，選用該模型對車輛性能進行評價是可行的。江蘇大學曾發林等應用BP網絡技術實現了對汽車噪聲品質的評價。通過神經網絡的訓練對非線性的聲質量主觀評價過程進行逼近。利用Matlab的神經網絡工具箱對汽車車內采集到的噪聲信號進行評價分析，并與實測結果進行對照分析，說明該方法對于汽車車內噪聲品質評價是有效的。例如，馬佳等針對汽車座椅舒適度評價方法研究的不足，通過研究壓力分布與舒適度之間的關系，建立了基于BP神經網絡的汽車座椅舒適度評價模型。通過真人真車實驗獲取36組樣本數據，對神經網絡進行訓練并建立了評價模型。實例驗證該模型能夠根據座椅壓力分布較為準確地預測出座椅舒適度水平。endprint

5 復合方法

5.1 模糊綜合評價和BP神經網絡

隨著研究的深入，一些復合評價方法被學者采用。李世武等針對車輛安全狀態評價中信息和不完整和模糊性問題，探索了運用模糊綜合評價和BP神經網絡對車輛安全狀態做出評價的新方法。統計分析影響因素基礎上建立了車輛安全狀態評價體系，在權重的計算方面，采用了比較通用的層次分析法。以模糊綜合評價法為基礎建立了神經網絡訓練樣本篩選方法，利用Matlab軟件中的工具箱中建立評價模型，根據得出的神經網絡訓練樣本并對車輛安全狀態神經網絡評價模型進行訓練。再根據訓練好的車輛安全狀態神經網絡評價模型對不同運行工況下的車輛的安全狀態進行分析評價。結果表明，評價結果精度較單一的模糊綜合評價法高，是值得推廣的車輛危險狀態辨識新方法。

5.2 證據理論和模糊神經網絡

針對目前汽車換擋平順性評價方法的不足，東南大學陳剛等研究使用了一個基于證據理論和模糊神經網絡的評價模型，建立了相應的汽車換擋平順性評價系統。此方法是以證據理論方法為基礎對不同駕駛員給出的主觀評價進行數據融合，通過模糊神經網絡對由儀器測得的客觀評價指標和經證據合成后的相應主觀評價構成的樣本向量進行學習和訓練、。計算和試驗結果表明，該方法克服了主觀評價和客觀評價各自的缺點，能客觀、準確、有效地評價汽車換擋平順性。

6 結束語

除了以上提及的車輛性能評價法外，目前有國內學者應用改進雷達圖法評價車輛的綜合性能、取得了不錯的效果，還有部分學者在模糊綜合評價法基礎上對其進行針對性改進，從而的到更為切合具體實際情況的評價模型?？傊囕v性能涉及到每個方面，需選用適合方法，從目前趨勢看，復合方法及改進的模糊綜合評價法使用居多，將是車輛性能評價的一種趨勢。除此之外，部分學者在探索將可拓理論、博弈論等方法應用到車輛性能評價中，將會在車輛性能評價方面增加新的評價模型，增加了評價方法的選擇。

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基金項目：四川省教育廳2014年度科研計劃自然科學項目（14ZB0409）；攀枝花學院校級科研課題（2012YB07）；攀枝花學院校級科研課題（2014YB19）

作者簡介：李志剛（1969-），男，四川南充人，高級技師，主要從事：汽車實踐教學及研究工作。endprint