基于組合賦權的車輛操縱穩(wěn)定性評價

沈英健

（安徽理工大學機械工程學院，安徽 淮南 232000）

前言

汽車行業(yè)標準《QC/T 480-1999汽車操縱穩(wěn)定性指標限值與評價方法》（下文簡稱為行業(yè)標準）中規(guī)定了評價車輛操縱穩(wěn)定性的6個試驗項目及其評分標準[1]，并以這6個試驗項目（分別為穩(wěn)態(tài)回轉試驗、轉向回正性試驗、轉向輕便性試驗、轉向盤角階躍輸入試驗、轉向盤角脈沖輸入試驗以及蛇形試驗）得分的算術平均值作為車輛操縱穩(wěn)定性的總評價值。這顯然與實際情況不符。

本文分別使用熵權法、標準離差法、灰色關聯(lián)分析得到各試驗項目的權重，然后進行算術平均，作為評價車輛操縱穩(wěn)定性的組合權重，使評價結果更加可靠。

1 選取評價指標

本文通過 MATLAB軟件生成了10組范圍為[60,100]的隨機數(shù)，來模擬10輛車參照行業(yè)標準所計算出的6個試驗項目評分值。具體項目及得分如表1所示。

表1 利用MATLAB生成的各項目評分

2 組合權重的確定及車輛操縱穩(wěn)定性評價

2.1 熵權法

熵權法根據(jù)指標的變異程度來確定指標的信息熵大小，進而確定指標權重[2]。熵權法的原理是：指標的信息熵越小，則該指標包含的信息量越大，其權重也應越大[3]。計算過程如下：

將要評價對象各項指標的得分構成的矩陣記為：

式中：n為評價對象數(shù)；m為評價指標數(shù)；xij為要評價對象各項指標的得分；zij為經(jīng)過無量綱化處理的數(shù)據(jù)；i∈[1，n]；j∈[1，m]；pij指標 j在 i層級的概率；ej為指標 j的信息熵；uj為指標j的權重。

2.2 標準離差法

標準離差法的原理與熵權法類似，通過指標的標準差來確定指標的信息量，進而確定指標權重[4]。其計算過程為：

第j個指標的標準差：

式中：σj為第j個指標的標準差；為指標j的均值；vj為指標j的權重。

2.3 灰色關聯(lián)分析

灰色關聯(lián)分析（Grey Relational Analysis，GRA）是通過灰色關聯(lián)度順序來描述系統(tǒng)因素之間次序和影響因素以及判斷系統(tǒng)因素對系統(tǒng)主行為貢獻程度的一種方法[5]。其計算過程如下：

對矩陣Xn×m進行均值化處理得到矩陣Yn×m，選取矩陣Yn×m中各序列的最優(yōu)值作為參考序列：

式中：y0為參考序列；yij為經(jīng)過均值化處理后的數(shù)據(jù)；rij為第i個對象，第j個指標相對參考序列的灰色關聯(lián)系數(shù)；ρ為是分辨系數(shù)，一般取0.5；rj為指標j的灰色關聯(lián)度；wj為指標j的權重。

2.4 車輛操縱穩(wěn)定性評價

將由熵權法、標準離差法、灰色關聯(lián)分析求得的權重進行算術平均，得到組合權重。對行業(yè)標準中車輛操縱穩(wěn)定性總計分值的計算方法進行改進，計算出車輛的操縱穩(wěn)定性得分。組合權重及評價結果如表2、表3所示。

表2 試驗項目權重

表3 車輛操縱穩(wěn)定性得分

式中：aj為指標j的組合權重；Si為第i輛車的操縱穩(wěn)定性得分。

3 結論

本文分別使用熵權法、標準離差法、灰色關聯(lián)分析確定行業(yè)標準中規(guī)定的6個試驗項目的權重，最后經(jīng)算術平均得到組合權重，并結合行業(yè)標準中車輛操縱穩(wěn)定性總計分值計算方法得到車輛的操縱穩(wěn)定性評分。本文的評價方法相較于行業(yè)標準更加合理，評價結果更加可靠。