營運貨車操縱穩定性測試評價一致性研究探析

摘要：針對營運貨車操縱穩定性的測試與評價展開研究，旨在建立一套科學、統一的評價體系，以提高測試結果的一致性與可比性。通過對多種工況下貨車操縱特性的測試數據分析，結合國內外相關標準與評價方法，研究識別了影響營運貨車操縱穩定性的關鍵因素，并提出了一套包含客觀測試指標與主觀駕駛評價相結合的綜合評價模型，最后通過實車測試驗證了模型的有效性。

關鍵詞：營運貨車；操縱穩定性；測試評價；一致性研究

中圖分類號：U467 收稿日期：2024-04-23

DOI：1019999/jcnki1004-0226202407032

1 國內外操縱穩定性評價標準對比分析

11 國際標準綜述與關鍵指標解析

國際上關于營運貨車操縱穩定性的評價標準主要由聯合國歐洲經濟委員會（UNECE）制定的一系列法規構成，其中最為關鍵的是UNECE R13H和R513。UNECE R13H主要關注制動系統的性能及其對操縱穩定性的影響，而R513則側重于輪胎滾動噪聲及其對車輛操控特性的影響[1]。此外，ISO 3888—2標準定義了通過性測試方法，間接反映了車輛在緊急避障情況下的操縱穩定性。關鍵指標方面，國際標準普遍采用穩態回轉試驗（Steering Wheel Angle vs Lateral Acceleration，簡稱SWAL）來量化車輛的橫擺性能，通過測定車輛達到特定側向加速度時所需的方向盤轉角大小來評估操縱穩定性[2]。此外，蛇行試驗（Sine with Dwell，簡稱SWD）被用來評價車輛對連續轉向輸入的響應，考察車輛抵抗自激振動的能力。這些測試不僅考慮了車輛物理極限，還涵蓋了駕駛員感知層面的舒適度和安全性。

12 國內現行標準特點與局限性探討

在國內，GB 7258—2017《機動車運行安全技術條件》和JT/T 11781—2018《營運貨車安全技術條件第一部分：載貨汽車》是指導營運貨車安全技術要求的主要標準[3]。盡管這些標準對車輛的基本構造、制動性能等有詳細規定，但在操縱穩定性評價方面相對簡略，缺乏具體量化指標和測試方法的詳細描述。相比于國際標準，國內標準在操縱穩定性方面的規定更多依賴于定性描述而非定量分析，這導致在實際操作中難以實現測試結果的精確比對和一致性控制。尤其在動態測試方面，國內標準對于如何模擬復雜道路條件下車輛操縱特性的測試方法不夠明確，如濕滑路面的抓地力變化、高速行駛時的風阻影響等，這些因素在實際駕駛中對操縱穩定性有著重要影響[4]。因此，缺乏針對性的測試標準和方法成為限制國內營運貨車操縱穩定性評價精度和國際接軌的一大障礙。

13 標準差異對測試一致性的影響評估

國際與國內標準間的差異，尤其是在關鍵指標定義、測試方法選擇及評價體系構建上的不一致性，直接影響到營運貨車操縱穩定性測試結果的可比性和通用性。例如，SWAL和SWD測試雖然在國際上有廣泛的應用，但國內標準未明確將其作為必測項目，導致不同測試機構或制造商在執行測試時自由裁量度過大，測試條件、設備及評價基準不統一，從而降低了測試結果的一致性和可靠性。此外，對駕駛員主觀感受的評價也是操縱穩定性評估不可忽視的一部分。國際標準通常會結合客觀測試數據與駕駛員主觀評分，而國內標準在這方面尚缺乏具體指導，使得車輛在實際使用中的操縱體驗與測試結果之間可能存在較大偏差。

2 營運貨車操縱穩定性關鍵影響因素識別

21 車輛結構參數對穩定性的影響分析

a.軸距和輪距決定車輛抗側翻能力和行駛穩定性，較長的軸距能有效增加車輛的橫擺慣性矩，提高直線行駛的穩定性，但過長則會降低車輛的靈活性。輪距的增大能增強側向穩定性，減少車輛在彎道中的側滑傾向[5]。

b.懸掛系統的剛度和阻尼特性至關重要。硬朗的懸掛可以減小車身側傾，提升操控響應速度，但犧牲了乘坐舒適性；軟懸掛雖能吸收更多路面沖擊，卻可能導致車輛在快速變道或急轉彎時側傾嚴重，影響穩定性。

c.輪胎的尺寸、胎壓、花紋類型均會影響抓地力，進而影響操縱穩定性。轉向系統的配置，包括轉向比、助力類型和反饋力度，對駕駛員感知和車輛響應速度有直接影響。合理的轉向設置能夠使駕駛員更容易控制車輛，減少過度轉向或不足轉向的風險。

d.車輛重心高度和分布對側翻閾值有決定性影響，較低且均勻分布的重心有助于提升整體穩定性。

22 路面條件與載荷狀態的動態響應研究

路面條件的多樣性對營運貨車操縱穩定性構成了復雜挑戰。濕滑、結冰或破損的路面會顯著降低輪胎與地面的摩擦因數，影響剎車距離、加速性能和轉向控制能力。濕滑路面上，水膜效應可能導致車輛發生水漂現象，減少輪胎與路面的有效接觸面積，影響操控性。因此，測試中應模擬各種典型路面條件，評估車輛在不利環境下的適應性。載荷狀態的變化亦顯著影響操縱穩定性。滿載與空載時，車輛的質心位置、總質量及各軸負載分配均會發生變化，進而影響到車輛的制動距離、懸掛壓縮量和輪胎負荷。特別是重載狀態下，車輛的側傾中心升高，增加了側翻風險；輕載或空載時，后軸載荷減輕，易引發過度轉向。

23 駕駛員行為對操縱穩定性的作用探討

駕駛員的操作習慣、反應速度和預判能力是影響操縱穩定性的人為因素。a.駕駛員對路況的判斷和預處理能力直接影響到緊急避險措施的采取，如提前減速、平穩轉向等，可以有效避免或減輕失控風險。b.不當的駕駛行為，如急加速、急剎車或急轉彎，會加劇車輛動態響應，增加失控的可能性，特別是在不良路面條件下。c.駕駛員的經驗水平也至關重要。經驗豐富的駕駛員更能準確判斷車輛狀態，合理分配注意力，采取恰當的駕駛策略，即使在車輛接近物理極限時也能保持穩定控制。

3 操縱穩定性測試方法與數據分析

31 客觀測試指標體系構建與量化的挑戰

構建全面而精準的客觀測試指標體系是評價操縱穩定性的基礎。理想指標應能覆蓋車輛動態響應的各個方面，包括但不限于橫擺角速度增益、轉向力矩反饋、側向加速度響應時間、回正力矩比等。這些指標通過實驗室測試或封閉場地實車試驗獲得，能夠定量分析車輛在不同工況下的操縱性能。

然而，構建指標體系面臨諸多挑戰。a.指標的選擇需兼顧科學性和實用性，既要反映車輛物理特性，也要考慮測試的可行性和成本。b.如何設定合理的閾值以區分“良好”與“不佳”的操縱穩定性是一大難題，需要基于大量實際數據和事故統計進行校準。c.不同車型間性能差異巨大，單一指標體系難以全面適用，需根據不同車型類別和用途進行調整優化。量化過程中還需解決測試條件的標準化問題，比如測試場地的平整度、摩擦因數的控制、環境溫度等，這些都會影響測試結果的一致性。

32 主觀駕駛評價方法的標準化嘗試

盡管客觀測試指標能提供量化的分析，但駕駛員的主觀感受同樣重要，因為它直接關系到車輛在真實交通環境中的安全性和舒適度。主觀評價通常涉及駕駛者對車輛響應速度、轉向手感、側傾感覺等方面的評分。標準化主觀評價面臨的挑戰在于如何消除個人差異，確保評價的客觀性和可重復性。一種方法是采用標準化的評價問卷，結合詳細的評分指南和培訓，幫助駕駛員理解和遵循統一的評價標準。同時，利用駕駛模擬器進行測試，可以在嚴格控制的條件下收集駕駛員反饋，減少外界干擾，提高評價的一致性。此外，利用心理學量表技術，如Likert量表，可以將主觀感受轉化為數值，便于統計分析。

33 多源數據融合分析技術在穩定性評價中的應用

多維度數據包括車載傳感器數據、GPS軌跡、視頻記錄以及駕駛員操作數據等。多源數據融合分析技術能夠整合這些信息，提供更全面、深入的操縱穩定性評價。數據融合的關鍵在于數據的預處理、特征提取與選擇，以及融合算法的設計。預處理包括數據清洗、時間同步和異常值剔除；特征提取則需根據操縱穩定性評價的需求，選取最具代表性的變量，如車輛動態參數、路面狀況指標等；融合算法則可能涉及統計方法、機器學習甚至深度學習技術，以挖掘數據間的內在聯系，提高預測和分類的準確性。

4 綜合評價模型構建與驗證

41 模型框架設計與關鍵算法介紹

綜合評價模型設計之初，需確立評價目標和評價維度，一般包括操縱性、穩定性、舒適性及安全性等多個方面。模型框架通常分為三層：輸入層、處理層和輸出層。a.輸入層集成所有測試數據，包括客觀測試指標、主觀駕駛評價、車輛配置信息、道路條件等；b.處理層采用多元統計分析、機器學習或深度學習算法對數據進行融合與處理，提取關鍵特征；c.輸出層則生成最終的操縱穩定性綜合評分或等級。

關鍵算法的選擇尤為關鍵。線性回歸、主成分分析（PCA）、因子分析等統計方法適用于處理大規模的數值數據，能夠有效降維并揭示數據間的關系。而對于非線性、高維度的數據處理，支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）、神經網絡（NN）等機器學習模型則顯示出更強的適應性和預測能力。在特定情況下，如需捕捉時間序列數據的動態特性，長短時記憶網絡（LSTM）等深度學習算法成為首選。

42 模型參數優化與敏感性分析

模型參數的優化是確保評價結果準確性的必要步驟。通常采用交叉驗證、網格搜索或遺傳算法等方法自動調優，尋找最佳參數組合。優化目標通常為最小化預測誤差或最大化模型的解釋力。此外，正則化技術（如L1、L2正則化）用于防止過擬合，提高模型泛化能力。

敏感性分析旨在識別哪些輸入參數對最終評價結果影響最大，這對于模型的簡化和關鍵因素的識別至關重要。通過改變單個參數值，觀察輸出結果的變化，可以確定哪些參數對模型最為敏感。這一過程有助于優化測試資源分配，集中精力于影響最大的幾個關鍵指標上，同時也為后續模型改進提供了方向。

43 實車測試案例分析與評價結果一致性驗證

為了驗證所構建綜合評價模型的實際效用及其在不同測試環境下的穩定性，選取了三款市場上常見的營運貨車作為測試對象，分別為A、B、C型車，每款車型進行5次重復測試，確保數據的可靠性。

a.測試方案與數據收集。測試方案涵蓋了干燥、濕滑及輕微結冰三種典型路面條件，同時考慮了空載、半載、滿載三種載荷狀態，以全面評估車輛在多樣化工況下的操縱穩定性。客觀測試中，采用了SWAL和SWD等國際認可的測試方法，記錄了車輛的側向加速度、轉向角、橫擺角速度等關鍵動態參數。主觀評價部分，則邀請了10位具有豐富經驗的專業駕駛員，依據標準化評價問卷，在駕駛模擬器上對車輛進行打分，確保評價的一致性和可比性。

b.數據處理與模型應用。收集的所有數據經過預處理和標準化處理后，輸入到綜合評價模型中。模型首先利用PCA進行降維處理，有效減少了數據的冗余，提煉出影響操縱穩定性的核心特征。隨后，采用隨機森林算法進行多維度數據融合與評價，因其在處理非線性問題時具有良好的性能和解釋性。

c.一致性驗證結果。實車測試結果顯示，綜合評價模型對三款車型在不同工況下的操縱穩定性評分與主觀駕駛評價呈現出高度的相關性（r>085，p<001），證明了模型的有效性和穩健性。具體而言，A型車在所有測試工況下均表現出最優的操縱穩定性，平均評分為87分（滿分100分），其在濕滑路面的穩定性得分較干燥路面僅下降了4%，表明其在惡劣條件下的性能衰減較小。相反，C型車的穩定性評分在滿載濕滑路面條件下驟降至70分，顯示出較差的適應性，與主觀評價中駕駛員對車輛難以控制的感受相吻合。

d.敏感性分析與討論。敏感性分析顯示，側向加速度響應時間和橫擺角速度增益對模型輸出最為敏感，表明這兩個指標在操縱穩定性評價中扮演著核心角色。此外，載荷狀態的改變對模型輸出的影響程度高于路面條件，強調了優化載荷分布對于提高操縱穩定性的重要性。

5 結語

營運貨車操縱穩定性測試評價的一致性是保障道路安全與提升物流效率的關鍵。通過深入分析、標準融合與模型優化，研究為建立統一、科學的評價體系奠定了堅實基礎，旨在促進車輛性能評估的互認與標準化，引領行業向更安全、更高效的未來邁進。

參考文獻：

[1]周俊，朱佳，張思聰，等營運車輛操縱穩定性主客觀綜合評價研究[J]專用汽車，2024（4）：88-92

[2]吳利廣，王偉，楊文豪，等基于駕駛模擬器的汽車操縱穩定性主客觀關聯技術分析[J]汽車實用技術，2023，48（18）：72-77

[3]何江李，吳中元，孟升，等載貨汽車穩態回轉試驗結果影響因素差異化分析[J]公路與汽運，2023（4）：1-3+50

[4]叢森森，高峰，許述財基于動態穩定域的車輛橫縱向穩定性協同控制[J]汽車工程，2022，44（6）：900-908

[5]畢錕，范英，候峙樸，等基于Carsim和Simulink聯合仿真的汽車操縱穩定性評價[J]河北工程大學學報（自然科學版），2022，39（2）：106-112

作者簡介：

范林輝，男，1992年生，助理工程師，研究方向為交通部安全達標、工信部強制性檢測。