扈 静, 胡金鑫, 蒋增强, 沈维蕾, 陈 玮
(1.合肥工业大学机械与汽车工程学院,安徽合肥 230009;2.山东科技大学信息与电气工程学院,山东济南 266510)
汽车舒适性的研究范畴主要包括乘坐舒适性以及驾驶舒适性2个方面[1],乘坐舒适性主要是指与振动相关的汽车平顺性[2],驾驶舒适性则主要集中于静态舒适性、振动舒适性和操纵舒适性3个方面[3]。目前,汽车的乘坐舒适性以及驾驶舒适性方面的静态、振动舒适性研究较多,而与操纵舒适性有关的研究甚少;同时,在汽车操纵机构的舒适性研究中,采用的方法多数是问卷调查[4]、测量数据的统计分析[5]或模糊评判[6,7],以这些方案指导汽车操纵机构的舒适性分析,很难为其提供准确、可靠的信息支持。
汽车行驶过程中,驾驶员对各种装置的操纵基本上是通过施加作用力来进行的,与这一操纵过程紧密相关的变量有操纵力、操纵力的位移以及装置的扭转角度等,操纵舒适性的程度在驾驶员与汽车组成的人机系统发生交互作用的过程中体现,利用操纵力、操纵位移或装置转角在该过程中的变化曲线与达到舒适性要求的标准操纵曲线进行相关度分析,可以对汽车的操纵舒适性程度进行度量。因此,本文针对前述研究现状,以相关度分析为基础,通过设计数据采集方案与操纵舒适性评价方案,利用相关系数作为汽车操纵舒适性评价指数,构建了基于相关度分析的汽车操纵舒适性测评系统,为快速、准确地测评汽车操纵舒适性提供了一条解决途径。
相关系数属于概率统计学研究范畴,其本质是描述2组随机变量相关性的概念。假设存在随机变量集 α、β,其中 ,α={x1,x2,…,xi};β={x1′,x2′,…,xi′}。i为变量的个数 ,则变量集 α、β的相关系数为:
其中,ρ(α,β)为变量集 α、β的相关系数;Γ(α,β)为变量集α、β的互协系数;D(α)为变量集α的方差;D(β)为变量集β的方差。
以 X(α)、X(β)表示随机变量集合 α、β 的元素,m(α)、m(β)表示随机变量集合 α、β的均值 ;E表示数学期望的计算,则
以上运算过程即是随机变量集 α、β的相关度分析。相关系数 ρ(α,β)的取值范围为[0,1],当ρ(α,β)的值越趋近于1,则表明集合α、β的相关程度越高。
由于汽车行驶过程中,驾驶员与汽车内室各类操纵装置的交互均为实时变化的动态过程,采集操纵过程中的各类数据形成动态曲线,就其本质而言是以时间为自变量而变化的随机变量的集合。由于汽车的操纵舒适性是在动态过程中反映出来的一种固有属性,这些数据集合的变化规律体现了汽车内室各类装置对驾驶员操纵舒适感的影响,在评价汽车操纵舒适性时,不论是单项操纵舒适性还是综合操纵舒适性,其本质均蕴含在驾驶员操纵汽车行驶过程中所产生的数据量变化中。因此,选取一定的试验考察期后,测定试验过程中的动态数据集合,同时提取企业产品数据库中满足操纵舒适性要求的标准数据集合,利用相关系数对被测数集与标准数集的相关程度进行度量,从而实现对汽车操纵舒适性的评价。
准确、全面、实时的数据信息是对汽车进行操纵舒适性评价的基础,考虑到汽车内室的实际环境,驾驶员操纵汽车时的各类变量的动态值均利用传感器进行采集,在传感器末端连接数据采集卡与工控PC组件,即由数据采集模块、数据处理模块和外部电气辅件共同组成汽车操纵舒适性测评系统的硬件部分。
汽车行驶过程中,测评系统通过传感器对驾驶过程中的实时数据信息进行采集、并进行模拟信号发送。由于驾驶员在汽车内室的操纵动作基本分为踏、压、推、拉、旋、扭6类,并且有些动作可能是同时发生的,需要设定多组数据采集通道对这些信息进行同时采集。此外,为使采集的数据能更好地反映实际的操纵信息,采集的数据量以及采集频率不能低于一定水平;根据实践与试验验证,确定数据采集通道应不低于16个,采集频率设定应不低于100 Hz。
操纵过程中的模拟量数据经传感器上传后,通过数据采集卡(data acquisition board)进行模拟量数据采集,数据传输速度快,控制方式灵活,能适应多种测试需求,同时可以实现多通道同时采样,容易与计算机集成[8]。模拟信号通过采集通道输入,调理电路模块对输入模拟信号进行电压变换,使被采样的信号电压幅值及频率满足AD转换(模数转换)的要求,同时还要对输入信号进行滤波处理,降低信号失真率和噪声比,阻止外界干扰频率引起的虚假信号。经调理后的信号进入AD转换模块,模数转换速率决定了数据采集卡的采集频率。经模数转换后形成的数字量数据信息存储在采集卡的FIFO缓存中,按照通讯协议传入上位机或计算机,从而完成数据采集。
在VS.NET平台下,以前述相关度分析原理为运算机制,开发一套数据采集与处理软件,为汽车操纵舒适性测评系统提供计算机辅助工具,方便快捷地在试验现场进行汽车操纵舒适性测评。软件系统主要构成模块如图1所示。
初始设置模块包括操作对象设置与通道设置,提供汽车内室各操作对象的基本信息以及数据采集通道的设定功能,在绑定采集通道与传感器之后,对各通道输入输出值之间的映射关系进行标定。
图1 软件系统模块构成
数据采集模块的作用是读取传感器上传的、存储于采集卡中的数据信息;然后将数据存入到数据存储模块以备随时调用;同时,数据信息在上传到采集模块的同时,以曲线图的形式通过测评系统的人机界面进行实时显示。报表打印模块提供评价结果向外输出功能,可以进行报表存档。
操纵舒适性评价模块根据相关度分析原理编制,主要运算机制如下:
设定试验车行驶过程中某操纵对象的被测数集为T(x),在相同时间段、相同操纵动作条件下,该对象满足操纵舒适性标准的标准数集为S(x′),其中 ,T(x)={x1,x2,…,xi};S(x′)={x′1,x′2,…,x′i}。
建立以下方程组:
其中,X(T(x))为 T(x)中元素,即 X(T(x))={xj|xj=x1,x2,…,xi};X(S(x′))为 S(x′)中元素 ,
即 X(S(x′))={xj′|xj′=x1′,x2′,… ,xi′}。
通过方程组(5)可得数集 T(x)与 S(x′)的方差D(T(x))、D(S(x′))以及互协系数 Γ(T(x),S(x′)),即可得出数集 T(x)与S(x′)的相关系数:相关系数范围为0<ρ<1。针对同一操纵对象进行操纵舒适性单项评价时,由于相关系数ρ的可能数值集{ρ1,ρ2,…,ρm}(m 为测评次数)构成相关程度属性空间的一个强序分割类,故可采用置信度准则来识别ρ所属的评价类。这与相关系数本身的定义相符合,即越接近1,表明相关度越高,其操纵舒适度也越高。当通过考察多个操纵装置或汽车所有操纵装置,对汽车操纵舒适性进行多项或综合操纵舒适性评价时,设考察的操纵对象数量为n,则汽车操纵舒适性综合评价系数为:
其中,ρI为操纵舒适性综合评价系数;ρq为第q种操纵对象的操纵舒适性系数;wq为第q种操纵对象操纵舒适性影响权重。
根据以上评价原理,在一定时间段内,通过传感器采集数据,一方面将该段随时间变化的数据集合通过图形绘制代码处理,在测评系统显示界面输出;一方面从数据库抽取满足操纵舒适性要求的标准曲线,同时提取该标准曲线的数据集合,将2组数据集合进行上述相关度分析并计算相关系数,以该系数作为操纵舒适性评价指数,对试验车进行操纵舒适性评价。评价过程数据流程如图2所示。
图2 评价过程数据流程图
结合以上所述系统,对某试验车进行操纵舒适性测评。按照企业测试标准选择该车在平顺路段行驶一段时间的过程为试验考察期,在操纵动作与操纵次数相同的条件下,选择离合踏板、加速踏板作为考察对象,以操纵力F、操纵位移S为数据采集信息,设定离合踏板操纵力与操纵位移实测数据集合为:
加速踏板操纵力与操纵位移实测数据集合为:
离合踏板舒适性指数为ρ1,加速踏板舒适性指数为ρ2。根据(7)式,该试验车在两类踏板装置操纵舒适性评价基础上的舒适性指数为:
由于仅取2个项目作为评价依据,按照企业实践经验,取w1=0.62,w2=0.38。
通过测评系统数据采集后,测得2类踏板装置在考察期内的基本数据,由于数据量较大,仅示其中一组数据(离合踏板)见表1所列。
表1 离合踏板操纵力与操纵位移数据
数据采集过程中,测评系统实时曲线显示界面以及数据采集主设置界面如图3和图4所示。
图3 采集过程“F-S”实时曲线界面
图4 数据采集主设置界面
通过图3可看出驾驶员在操纵汽车时操纵状态的变化及其趋势;利用数据采集设置改变测评系统各类参数设置,根据需要显示曲线、评价、输出信息等,并可以在各个功能模块之间切换。
系统在进行数据采集的同时,以(1)~(8)式作为运算机制编写的软件评价模块对采集到的实时数据进行处理,实现汽车的操纵舒适性评价。系统操纵舒适性评价显示界面如图5所示。
图5 评价结果显示
图5 显示,以离合踏板与加速踏板为考察对象,该车操纵舒适性程度为:ρI=0.8066,与操纵舒适性企业标准(ρ=0.9)尚有差距,这是由于离合踏板操纵舒适性偏低造成的。评价结果与驾驶员操纵过程中的主观反映一致。
以上实例验证,测评系统在对汽车操纵舒适性进行准确评价的同时,能够提供相关的过程数据与评价数据,对改善汽车操纵舒适性起到有效的数据信息支持。
操纵舒适性是反映汽车设计品质的重要指标,针对目前评价方法较少、评价结果偏于主观等问题,提出以相关度分析为基础,以实测曲线与标准曲线所包含数据集合的相关系数为操纵舒适性评价指数,构建汽车操纵舒适性评价系统[9]。
采用对实测曲线与标准曲线所代表数据集合进行相关度分析的方法,来度量汽车单项或综合操纵舒适性的程度,对于各类机械产品设计中的舒适性评价问题具有普遍的借鉴意义。
以传感器、数据采集卡、工控PC板以及相关电气辅件为基础设计数据采集硬件系统,同时在VS.NET平台上,开发一套数据处理软件;结合两者构成汽车操纵舒适性测评系统,通过该系统进行实例测评,验证了该系统的有效性与准确性。
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