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汽车技术? Automobile Technology
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神经网络
中图分类号:U467.1U462.3文献标识码:A文章编号:10003703(2017)03-008604
Research on Evaluation Method of Vehicle Handling Stability
Gao Xiaoqing, Cheng Jun
(Dongfeng Honda Automobile Company Limited, Wuhan 430056)
Abstract) This paper presents a new method for vehicle handling stability evaluation. Firstly, we used fuzzy
clustering method to sort the handling stability data in a more rational manner. On this basis, we used BP neural network
theory to construct the training samples and train them, built a specific structure of the neural network, and obtained the
scoring of comprehensive evaluation of handling stability, which made handling stability evaluation easy and convenient
Compared with the traditional evaluation, this method can obtain more intuitive and reasonable evaluation results. At the
same time, this method can provide ideas for other large-scale and complex(test)evaluation
Key words: Handling stability, Fuzzy cluster analysis, BP neural network
1前言
到。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。
汽车操纵稳定性是指在驾驶者不感到过分紧张、疲
本文考虑各单项试验性能的均衡问题,运用模糊聚
劳的条件下,汽车能遵循驾驶者通过转向系及转向车轮
类分析方法对各车型操纵稳定性数据进行排序,运用
给定的方向行驶,且当遭遇外界干扰时,汽车能抵抗干
BP神经网络理论,将各车型操纵稳定性数据加以改造
扰而保持稳定行驶的能力。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
作为BP神经网络的训练样本,获得具体神经网络结
主要性能之一。
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。
汽车操纵稳定性试验是整车试验的重要内容之
CBT6323-2014《汽车操纵稳定性试验方法》中详2操纵稳定性排序
述了操纵稳定性的试验和评价方法。根据该标准的规
汽车操纵稳定性优劣的评价需要按照某种规则对
定,汽车操纵稳定性试验由许多单项试验构成,其中,稳所评价车辆的操纵稳定性数据进行排序。聚类分析是
态回转试验、转向回正性能试验、转向轻便性试验、转向将数据分类到不同簇的过程,所以同一簇中的数据有很
盘转角阶跃输入试验、转向盘转角脉冲输入试验蛇形大相似性,根据相似程度的大小,可以对数据进行排
试验(本文中分别简称为单项1~单项6)是最重要的6序。工程实际中簇的界限往往不明显,采用模糊聚类分
个单项试验。汽车行业标准QCT480-199g汽车操析方法通常比较符合实际,因此,本文采用模糊聚类
纵稳定性指标限值与评价方法》中指出,操纵稳定性总
分析方法对汽车操纵稳定性数据进行排序。
的评价计分值由上述6个单项试验计分值进行平均得
从市场上所有车型操纵稳定性数据(包含前述6个
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