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摘要：动力性是商用车的一项重要特性。本文引入部分油门下的车辆爬坡能力作为商用车整车动力性评价指标的补充，增强了动力性评价结果的准确性，同时采用主成分分析法建立整车动力性评价模型，实现了整车动力性进行合理的预测，为车辆正向开发提供依据。
关键词：动力性;评价方法;主成分分析
中图分类号：U462.3 4 文献标识码：A 文章编号：1005-2550（2018） 02-0041-04
近年来随着国内运输市场对时效性要求的提高，我国商用车用户尤其是重型牵引车的用户对整车的动力性要求越来越高。如何解读用户对动力性的需求，并通过有效的指标对其进行评估，成为了各大汽车生产厂商重点研究的课题。
1 引入驾驶员因素的商用车动力性评价方法
在传统的商用车动力性评价指标中，通常包括最高车速umax、加速时间t和最大爬坡度imax_个指标。此时的动力性指标表示车辆在油门踏板100%开度下，整车发出的动力性能。但是在评价指标的实际使用过程中，有时会出现客观评价结果和主观评价结果不一致的情况。如部分用户反馈，A品牌商用车在坡道运行过程中动力不足，与B品牌商用车动力性存在差距，但是通过整车试验测量出的动力性指标结果却往往与用户的感觉相反。出现这种情况的原因主要有：
1）出现动力不足的车辆存在故障，如发动机本体或者发动机相关系统故障，导致发动机实际发出功率与理论值存在偏差。
2）A品牌部分用户驾驶方法存在问题，如在上坡过程中仍保持较小的油门开度，导致发动机转速偏低，输出功率也偏低。
3）A品牌与B品牌车辆的油门特性存在差异，在同样的驾驶踏板开度下，B品牌的油门开度较A品牌大，因此发出的功率相对较大。
通过上述分析可以看出，在现阶段对商用车的动力性进行评价不能单从车辆这个角度出发，还应将驾驶员这个因素纳入考虑，才能使得动力性客观评价结果和主观评价结果趋于一致化。
采集某6×4重型牵引车在典型山区工况的油门开度数据，并进行统计分析，可以看出，主要油门开度集中在40%-80%这个区间，100%油门的概率很低，不足0.5%，。通过对驾驶员进行访谈得知，在车辆上坡时，驾驶员并不会全程使用100%油门，而是从60%油门逐步上升，大部门时间集中在70%-80%油门开度，在需要坡道超车或者其他特殊情况时，才会使用90%-100%的油门开度。针对该情况，本文引入部分油门下车辆爬坡能力这个指标作为补充，以期对商用车动力性进行更全面的评价。
2 主成分分析简介
主成分分析（ Principal Components Analysis）是一种利用降维的思想，将多个指标转化为少数几个新的综合指标的多元统计分析方法。这些指标彼此互不相关，又能综合反映原来多个指标的信息。多指标的主成分分析常被用做寻找某种事物或现象的综合指标，并给综合指标所蕴藏的信息以恰当解释，更深刻的揭示事物内在的规律。
近年来，主成分分析法在整车性能评价中有了较为广泛的应用。扈静等以汽车操纵装置的操纵力舒适性客观定量评价为研究目标，运用主成分分析算法，采用加权主成分和价值函数，建立汽车整车操纵力舒适性评价模型;范大伟等运用主成分分析法建立年轻人相应于汽车轮毂造型的意象偏好的模型，并用分析结果进行汽车轮毂造型设计的实例研究，籍此以提高汽车轮毂设计的有效性;郝圣杰等人采用主成分分析法对汽车操纵稳定性进行评价;叶志伟制定了基于用户打分的制动性能分析方法，并用主成分分析方法提取出用户较为敏感的指标。
主成分分析的步骤如主要包括：
1）原始数据矩阵标准化
2）计算相关系数矩阵
3）计算相关系数矩阵特征值
4）按照累计贡献率提取主成分
5）计算主成分负载荷及主成分得分
文章篇幅所限，不再赘述主成分分析的数学原理，在下文中通过案例展示分析过程。主成分的分析软件包括SAS、SPSS和MINITAB等，本文采用SPSS软件进行计算。
3案例分析
某公司对开发的重型牵引车的动力性进行评价，评价指标及试验测试结果如下表所示，通过主成分分析法寻找出新的综合指标，建立动力性评价模型。
将以上矩阵进行标准化后如下：
采用SPSS进行主成分分析，结果如下表3：
上表说明第1主成分Prin1包含原始变量80.547%的信息，第2主成分Prin2包含原始变量9.408%的信息。前两个变量已经包含原始变量近90%的信息，后3个主成分仅包含10%的信息，所以不考虑。
上表为主成分得分系数矩阵，可知前两主成分为：Prin1=0.237ZX1-0.227ZX2-0.208ZX3 0.235ZX4 0.205ZX5Prin2=-0.436ZX1 0.459ZX2 0.537ZX3 0.359ZX4 1.144ZX5
Prin1是反映整车最大车速、全油门加速上坡和部分油门上坡的综合指数;Prin2中ZX5的系数最大，主要反映部分油门上坡能力。
计算得出这16个车型动力性得分及排序如下表5：
从上表中可以看出，总体来说，15号车动力性最佳，7号车最差;从部分油门动力性来看，仍然是15号车最佳，但是最差的为10号车。
1号车为第1节中提到的A品牌牵引车，13号车为B品牌牵引车。从动力性总体得分来看，1号车优于13号车，但是从部分油门动力性得分来评价，13号车则优于1号车，与用户市场反馈中提到的“上坡感觉动力不足”是一致的。针对该反馈，A品牌商用车公司针对1号车开展了一系列的动力性改善措施，其中关键措施为整车油门特性的优化。3号车即为优化后的试验结果。可以看出，3号车整体动力性和部分油门动力性得分均优于13号车，与驾驶员的最终的主观评价结果一致。因此，在商用车整车动力性的正向开发过程中，结合用户的实际使用情况，将部分油门下的整车动力性表现纳入动力性评价模型，会使得评价结果更加科学。部分油门下的整车动力性表现，除了上文中提到3%坡道最低车速，部分油门超车加速亦是用户常用工况。
4总结
本文采用统计学中的主成分分析法对商用车整车动力性进行了研究，主要创新点包括：第一，在整车动力性评价中考虑了驾驶员的实际使用习惯，引入部分油门特性下的爬坡速度这个评价指标;第二，采用主成分分析法建立了商用车动力性评价指标模型，可对整车的动力性进行预测，对整车的正向开发提供支撑。但是，该方法还存在一定局限性，如该模型只针对一固定范围内的车型，如车辆类型、驱动形式等，一旦車辆这些边界条件发生变化，则需要补充试验对模型进行修正。
关键词：动力性;评价方法;主成分分析
中图分类号：U462.3 4 文献标识码：A 文章编号：1005-2550（2018） 02-0041-04
近年来随着国内运输市场对时效性要求的提高，我国商用车用户尤其是重型牵引车的用户对整车的动力性要求越来越高。如何解读用户对动力性的需求，并通过有效的指标对其进行评估，成为了各大汽车生产厂商重点研究的课题。
1 引入驾驶员因素的商用车动力性评价方法
在传统的商用车动力性评价指标中，通常包括最高车速umax、加速时间t和最大爬坡度imax_个指标。此时的动力性指标表示车辆在油门踏板100%开度下，整车发出的动力性能。但是在评价指标的实际使用过程中，有时会出现客观评价结果和主观评价结果不一致的情况。如部分用户反馈，A品牌商用车在坡道运行过程中动力不足，与B品牌商用车动力性存在差距，但是通过整车试验测量出的动力性指标结果却往往与用户的感觉相反。出现这种情况的原因主要有：
1）出现动力不足的车辆存在故障，如发动机本体或者发动机相关系统故障，导致发动机实际发出功率与理论值存在偏差。
2）A品牌部分用户驾驶方法存在问题，如在上坡过程中仍保持较小的油门开度，导致发动机转速偏低，输出功率也偏低。
3）A品牌与B品牌车辆的油门特性存在差异，在同样的驾驶踏板开度下，B品牌的油门开度较A品牌大，因此发出的功率相对较大。
通过上述分析可以看出，在现阶段对商用车的动力性进行评价不能单从车辆这个角度出发，还应将驾驶员这个因素纳入考虑，才能使得动力性客观评价结果和主观评价结果趋于一致化。
采集某6×4重型牵引车在典型山区工况的油门开度数据，并进行统计分析，可以看出，主要油门开度集中在40%-80%这个区间，100%油门的概率很低，不足0.5%，。通过对驾驶员进行访谈得知，在车辆上坡时，驾驶员并不会全程使用100%油门，而是从60%油门逐步上升，大部门时间集中在70%-80%油门开度，在需要坡道超车或者其他特殊情况时，才会使用90%-100%的油门开度。针对该情况，本文引入部分油门下车辆爬坡能力这个指标作为补充，以期对商用车动力性进行更全面的评价。
2 主成分分析简介
主成分分析（ Principal Components Analysis）是一种利用降维的思想，将多个指标转化为少数几个新的综合指标的多元统计分析方法。这些指标彼此互不相关，又能综合反映原来多个指标的信息。多指标的主成分分析常被用做寻找某种事物或现象的综合指标，并给综合指标所蕴藏的信息以恰当解释，更深刻的揭示事物内在的规律。
近年来，主成分分析法在整车性能评价中有了较为广泛的应用。扈静等以汽车操纵装置的操纵力舒适性客观定量评价为研究目标，运用主成分分析算法，采用加权主成分和价值函数，建立汽车整车操纵力舒适性评价模型;范大伟等运用主成分分析法建立年轻人相应于汽车轮毂造型的意象偏好的模型，并用分析结果进行汽车轮毂造型设计的实例研究，籍此以提高汽车轮毂设计的有效性;郝圣杰等人采用主成分分析法对汽车操纵稳定性进行评价;叶志伟制定了基于用户打分的制动性能分析方法，并用主成分分析方法提取出用户较为敏感的指标。
主成分分析的步骤如主要包括：
1）原始数据矩阵标准化
2）计算相关系数矩阵
3）计算相关系数矩阵特征值
4）按照累计贡献率提取主成分
5）计算主成分负载荷及主成分得分
文章篇幅所限，不再赘述主成分分析的数学原理，在下文中通过案例展示分析过程。主成分的分析软件包括SAS、SPSS和MINITAB等，本文采用SPSS软件进行计算。
3案例分析
某公司对开发的重型牵引车的动力性进行评价，评价指标及试验测试结果如下表所示，通过主成分分析法寻找出新的综合指标，建立动力性评价模型。
将以上矩阵进行标准化后如下：
采用SPSS进行主成分分析，结果如下表3：
上表说明第1主成分Prin1包含原始变量80.547%的信息，第2主成分Prin2包含原始变量9.408%的信息。前两个变量已经包含原始变量近90%的信息，后3个主成分仅包含10%的信息，所以不考虑。
上表为主成分得分系数矩阵，可知前两主成分为：Prin1=0.237ZX1-0.227ZX2-0.208ZX3 0.235ZX4 0.205ZX5Prin2=-0.436ZX1 0.459ZX2 0.537ZX3 0.359ZX4 1.144ZX5
Prin1是反映整车最大车速、全油门加速上坡和部分油门上坡的综合指数;Prin2中ZX5的系数最大，主要反映部分油门上坡能力。
计算得出这16个车型动力性得分及排序如下表5：
从上表中可以看出，总体来说，15号车动力性最佳，7号车最差;从部分油门动力性来看，仍然是15号车最佳，但是最差的为10号车。
1号车为第1节中提到的A品牌牵引车，13号车为B品牌牵引车。从动力性总体得分来看，1号车优于13号车，但是从部分油门动力性得分来评价，13号车则优于1号车，与用户市场反馈中提到的“上坡感觉动力不足”是一致的。针对该反馈，A品牌商用车公司针对1号车开展了一系列的动力性改善措施，其中关键措施为整车油门特性的优化。3号车即为优化后的试验结果。可以看出，3号车整体动力性和部分油门动力性得分均优于13号车，与驾驶员的最终的主观评价结果一致。因此，在商用车整车动力性的正向开发过程中，结合用户的实际使用情况，将部分油门下的整车动力性表现纳入动力性评价模型，会使得评价结果更加科学。部分油门下的整车动力性表现，除了上文中提到3%坡道最低车速，部分油门超车加速亦是用户常用工况。
4总结
本文采用统计学中的主成分分析法对商用车整车动力性进行了研究，主要创新点包括：第一，在整车动力性评价中考虑了驾驶员的实际使用习惯，引入部分油门特性下的爬坡速度这个评价指标;第二，采用主成分分析法建立了商用车动力性评价指标模型，可对整车的动力性进行预测，对整车的正向开发提供支撑。但是，该方法还存在一定局限性，如该模型只针对一固定范围内的车型，如车辆类型、驱动形式等，一旦車辆这些边界条件发生变化，则需要补充试验对模型进行修正。