汽车操纵稳定性评价方法研究.pdf

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1、汽车技术·AutomobileTechnology汽车操纵稳定性评价方法研究高小清程军(东风本田汽车有限公司，武汉430056)【摘要】提出了一种新的汽车操纵稳定性评价方法。首先，运用模糊聚类方法对操纵稳定性数据进行更为合理的排序。在此基础上，运用BP神经网络理论构造了训练样本并对其进行训练，建立了具体的神经网络结构，得到操纵稳定性综合评价计分值，方便了操纵稳定性的评价。相比传统的评价方法，该方法可以获得更直观、合理的评价结果。同时，该方法可为其他大型、复杂的(试验)评价提供思路。主题词：操纵稳定性模糊聚类分析BP神经

2、网络中图分类号：U467．1；U462．3文献标识码：A文章编号：1000—3703(2017)03-0008—04ResearchonEvaluationMethodofVehicleHandlingStabilityGaoXiaoqing，ChengJun(DongfengHondaAutomobileCompanyLimited，Wuhan430056)【Abstract】Thispaperpresentsanewmethodforvehiclehandlingstabilityevaluation．Firstl

3、y，weusedfuzzyclusteringmethodtosortthehandlingstabilitydatainamorerationalmanner．Onthisbasis，weusedBPneuralnetworktheorytoconstructthetrainingsamplesandtrainthem，builtaspecificstructureoftheneuralnetwork，andobtainedthescoringofcomprehensiveevaluationofhandlingst

4、ability，whichmadehandlingstabilityevaluationeasyandconvenient．Comparedwiththetraditionalevaluation，thismethodcanobtainmoreintuitiveandreasonableevaluationresults．Atthesametime，thismethodcanprovideideasforotherlarge—scaleandcomplex(test)evaluation．Keywords：Handli

5、ngstability，Fuzzyclusteranalysis，BPneuralnetwork1前言汽车操纵稳定性是指在驾驶者不感到过分紧张、疲劳的条件下，汽车能遵循驾驶者通过转向系及转向车轮给定的方向行驶，且当遭遇外界干扰时，汽车能抵抗干扰而保持稳定行驶的能力n，。汽车操纵稳定性不仅影响驾驶的操纵方便程度，也是决定汽车高速行驶安全性的主要性能之一。汽车操纵稳定性试验是整车试验的重要内容之一。GB／T6323--2014(汽车操纵稳定性试验方法》中详述了操纵稳定性的试验和评价方法。根据该标准的规定，汽车操纵稳定性试验

6、由许多单项试验构成，其中，稳态回转试验、转向回正性能试验、转向轻便性试验、转向盘转角阶跃输入试验、转向盘转角脉冲输入试验、蛇形试验(本文中分别简称为单项1～单项6)是最重要的6个单项试验哪。汽车行业标准QC／T480一1999(汽车操纵稳定性指标限值与评价方法》中指出，操纵稳定性总的评价计分值由上述6个单项试验计分值进行平均得一8一到网。这种评价方式未考虑各单项试验性能是否均衡，从这个角度看，这种评价方式不甚合理。本文考虑各单项试验陛能的均衡问题，运用模糊聚类分析方法对各车型操纵稳定性数据进行排序，运用BP神经网络理论

7、，将各车型操纵稳定性数据加以改造作为BP神经网络的训练样本，获得具体神经网络结构。通过该神经网络结构，可得到每个车型操纵稳定性的综合计分值，方便了车辆操纵稳定性的评价。2操纵稳定性排序汽车操纵稳定性优劣的评价需要按照某种规则对所评价车辆的操纵稳定性数据进行排序。聚类分析是将数据分类到不同簇的过程，所以同一簇中的数据有很大相似性，根据相似程度的大小，可以对数据进行排序。工程实际中簇的界限往往不明显，采用模糊聚类分析方法通常比较符合实际一。]，因此，本文采用模糊聚类分析方法对汽车操纵稳定性数据进行排序。从市场上所有车型操纵

8、稳定性数据(包含前述6个汽车技术高小清，等：汽车操纵稳定性评价方法研究单项试验计分值)中挑选出若干具有代表性的数据作为样本。一般来说，样本容量应足够大，不失一般性，且为计算方便，本文利用MATLAB软件生成了29组取值范围为[60，100]的随机数作为样本数据，如表1所示。表1用MATLAB生成的操纵稳定性试验样本数据单项试验计分