计算飙应甩ｑ殛！络的ｓ◇赝评馋礓隧粉张晓明，吴光强，张德明（同济大学汽车学院。上海２０１８０４）价标准的方法，大大增强了该评价系统的灵活性和针对性。最后，对该评价系统进行了总结。关键词：人工神经网络；ＤＣＴ；换挡品质；评价系统中围分类号：ＴＰ３９１．７６文献标识码：Ａ文章编号：１００５－２５５０（２００８）０６－．００３８－０４汽车科技第６期２００８年１１月擅要：通过对ＤＣＴ换挡过程的分析，确定了换挡时间、车辆加速度、换挡冲击度和发动机转速波动量等４个物理量作为客观评价指标。依据ＢＰ人工神经网络的基本原理．应用Ｍａｔｌａｂ软件的神经网络工具箱函数．建立了用于评价车辆换挡平顺性的神经网络模型。利用ＧＵＩ工具箱建立人机交互界面。通过内置的三种评价标准以及可以自行设计评Ｄｅｓ逛ｎｏｆＥｖａｌｕａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｆｏｒＤＣＴＳｈｊｆｔＺＨＡＮＧＱｕａｌｉｔｙＢａｓｅｄｏｎＢＰＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＸｉａｏ－ｍｉｎｇ，ＷＵＧｕａｎｇ－ｑｉａｎｇ，ＺＨＡＮＧＤｅ－ｒａｉｎｇ（Ｔｏｎ＠Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ｓｈ肌ｇｌｌａｉ２０１８０４，Ｃｈｉｎａ）Ａｌ塔＇ｔｒａｃｔ：Ｓｈｉｆｔｔｉｍｅ，ｖｅｈｉｃｌｅａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ，ｓｈｉｆｔｊｅｒｋａｎｄｔｈｅｃｈａｎｇｅｏｆｅｎｇｉｎｅｒｏｔａｔｉｏｎｓｐｅｅｄａｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ幽ｆｏｕｒｏｂ－ｊｅｃｆｉｖｅｐｅｃｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｉｃｅｓｔｈｏｕｇｈａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｓｈｉｆｔｐｒｏｃｅｓｓｏｆＤＣＴ．ｔｈｅＡＮＮｍｏｄｅｌｕｓｅｄｆｏｒｅｖａｌｕａｔｉｎｇｓｈｉｆｔＯｉｌｓｍｏｏｔｈ挣ｓｔａｒｔ－ｉｓｂｕｉｌｄｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅＡＮＮｔｏｏｌｂｏｘｉｎＭＡＴＬＡＢｓｏｆｔｗａｒｅｂａｓｅｄｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆＡＮＮ．ｔｈｅｉｎｔｅｒｌａｃｅｉｓｃｒｅａｔｅｄｕｓｉｎｇＧＵＩｂｏｘｉｎＭＡＴＬＡＢｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｔｈｅｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍｉｓｅｎｈａｎｃｅｄｂｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｔｈｒｅｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｄａｍａｎｄｅｘｐａｎｄｓｔａｎｄａｒｄｃｒｅａｔｅｄｂｙｔｈｅｃｕｓｔｏｍｅｒ．Ａｔｌａｓｔ。ａＢｕｉｍｍｓｉ＇ｙｏｆｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍＫｅｙｗｏｒｄｓ：ＡＮＮ；ＤＣＴ；ｓｈｉｆｔｑｕａｌｉｔｙ；ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｗａｇｍａｄｅ．对于目前应用最为广泛的各种有级式自动变速器而言．在换挡过程中不可避免的存在着换挡冲击、发动机转速波动等现象的发生．对车辆的动力性、经济性、耐久性和舒适性等都产生较大的影响…。人们提出用换挡品质这个概念来表征换挡过程性能的优劣。通过对车辆换挡品质评价进行研究不仅可以真实地反应车辆的换挡性能．而且在车辆开发的数字模型阶段进行换挡品质的评价研究工作还有利于对车辆开发设计提供指导．大大缩短产品的开发周期、降低开发成本。因此，开展对车辆换挡品质的评价研究工作具有重大的理论意义和现实意义。对车辆进行换挡品质评价至少应该从动力性、经济性、耐久性和舒适性等四个方面进行综合评价。然而．换挡过程的平顺性与人体主观感受直接相关。为广大消费者所最为关注，因此长久以来，对换挡平顺性的评价研究最为受到关注。对平顺性的评价也是最为复杂．传统上通常采用通过大量测试人员进行试乘试驾后进行打分．通过数据处理得到评价结果的方法。比如通用汽车公司将评价结果分为１０个收穑日期：２００８－－０８－０１基金项目：上海市科委重大攻关项ｆｌ（０６ｄｚｌｌ００２）等级，等级越高。换挡品质越好。显然，该方法耗时耗力．并且容易受到人体主观倾向的影响，评价结果具有较强的主观随意性［２】。本文拟基于人工神经网络的基本原理。以双离合器式自动变速器（ＤＣＴ）为例。开发设计一个换挡平顺性评价系统．通过对若干客观评价指标的处理得到对车辆换挡平顺性的主观评价等级．从而取代传统上以测试人员打分操作的评价方法，可以显著地缩短评价周期、降低评价成本，并且评价结果可以保持较好的一致性。１ＤＣＴ换挡过程分析和评价指标的确定１．１换挡过程分析ＤＣＴ的结构示意图如图１所示［３】．下面以ｌ挡升２挡为例对双离合器式自动变速的换挡过程进行分析，其他挡位的切换过程与此类似。当车辆运行于ｌ挡时．离合器Ｃｌ处于结合状态，传递发动机传递过来的转矩。离合器Ｃ２处于分离状态而不传递转矩。当车辆逐渐加速至２挡换挡点前的某一速度时．用于控制２挡、４挡的同步器ＳＹＮ４２动作，预先挂上２挡。因为此时离合器Ｃ２尚・３８・万方数据基于神经网络的ＤＣＴ换挡品质评价系统的开发／张晓明。吴光强，张德明计算飙应用处于分离状态而不传递转矩．因此车辆仍以１挡行驶。当车辆速度达到换挡点速度时．离合器Ｃｌ逐渐分离，Ｃ２逐渐结合。动力传递出现分流。由两个离合器共同传递发动机的输出扭矩。直到最后Ｃｌ完全分离，Ｃ２完全结合．完成换挡过程。因为同步器动作发生在换挡操作之前．因此同步器的动作对于换挡品质几乎没有任何影响。靖一“八抽图１Ｄｃｒ传动系统结构示意１．２评价指标的确定评价指标的确定至少应该遵循两项基本原则：①评价指标应该具有较强的表征意义，可以较好地反应车辆换挡的动力学本质；②客观评价指标要求具有较好的可获取性。通过对ＤＣＴ换挡过程的分析，我们可以发现。虽然ＤＣＴ可以实现动力换挡．但是在车辆换挡过程中车辆的加速度仍然会发生较大的变化．因此加速度的变化率也即冲击度仍然是影响换挡平顺性的最主要方面。而且冲击度还剔除了由于道路颠簸和驾驶员操作等非换挡因素带来的影响．可以较好地反应车辆换挡过程的动力学本质［４】。同时在换挡过程中发动机转速也会发生较大的波动．转速波动量越大．发动机的输出转矩波动量也越大，则变速器输出轴的输出转矩波动量也就越大。这也将对换挡过程中的冲击度和换挡导致的发动机噪声产生较大的影响。因此发动机转速波动量也是一个比较重要的具有较强表征意义的客观评价指标。同时，换挡时间的长短也显著影响到换挡过程的冲击和离合器的滑摩，可以在一定程度上表征换挡过程给人体带来的主观感觉。另外．有关试验研究指出，车辆换挡过程带给人的主观感受不仅与冲击度的大小有关，同时与换挡时刻的车辆加速度有密切关系【５］。同样大小的冲击度在不同的车辆加速度的情况下带给人体的主观感受是大相径庭的。甚至较小的冲击度在较大加速度的情万方数据况下比较大冲击度在较小加速度的情况下带给人体的主观感受还要差一些。至此我们初步确定选用换挡冲击度、换挡时间、车辆加速度和发动机转速波动量四个客观评价指标作为神经网络模型的输入量．以此四个客观评价指标对车辆换挡平顺性做出主观等级的评价工作．２基于ＢＰ神经网络的换挡品质平顺性评价建模２．１可行性分析通过上一节的介绍可知．换挡过程对人体带来的主观感受是受到多种因素综合作用的。上述的４个评价指标也不是全部的影响因子．而是选择了其中最具表征意义的４个物理量作为评价的客观指标。更为重要的是。这些指标之间互相耦合．综合作用．与对人体的主观感受之间具有强烈的非线性映射关系．因而无法通过简单的数学函数关系来加以描述．无法通过准确的数学模型来加以表达。ＢＰ神经网络可以逼近任意一个非线性函数．这种高度的非线性映射能力为建立换挡品质评价方法提供了强有力的理论工具。利用神经网络建模不必预先知道被建模对象的结构、参数等方面知识，仅仅需要给出网络的输入、输出数据，通过网络本身的自学习功能就可以完成输入对输出的映射关系．使用起来十分方便。同时．神经网络的容错能力也非常强。允许训练样本中出现少数的误差。２．２建造神经网络模型的过程２．２．Ｉ网络结构的确定ＢＰ网络一般具有三层或三层以上的网络结构。根据Ｋｏｌｍｏｇｒｏｖ定理．单隐层的ＢＰ网络就可以逼近任意的非线性函数。因此。从简化模型结构角度考虑这里采用了单隐层的ＢＰ网络［６】。由于客观评价指标总共采用了４个．因此输入层具有４个节点。输出为评价等级．因此具有１个节点。据此．所建立的神经网络结构示意如图２所示。图２ＢＰ神经网络结构示意・３９・计算飙应舶２．２．２隐层神经元个数的确定网络的隐层神经元个数对网络的逼近精度和泛化能力均具有较大的影响。因此．如何确定合理的隐层神经元个数是至关重要的。由于目前为止还没有一个办法可以确定最优的隐层神经元个数．因此本系统通过采用循环嵌套编程的方法确定最佳的隐层神经元个数。根据ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ定理．该网络模型的隐层神经元个数范围设定在９左右．为了保证获得一个最佳的隐层神经元个数，将其范围设定在５到２５，通过循环嵌套编程的方法，找出多次循环（一般大于４０）的平均误差．以误差最小所对应的个数作为最佳隐层神经元个数。２．２．３训练集的选择训练样本的选择要遵循三条基本原则：致密性、遍历性和相容性。对于本例选择了２９７组数据样本．其中有２８０组训练样本和１７组测试样本。２．３．４样本数据的处理在４个客观评价指标中．换挡时间等客观评价指标和发动机转速波动量的数值相差巨大．训练数据存在奇异数据．容易导致训练时间过长甚至会引起网络无法收敛。因此对网络进行训练之前需要进行数据归一化操作。这里通过采用线性函数变换的方法将所有数据变换到０和ｌ之间。２．３．５开发环境和工具Ｍａｄａｂ软件提供了神经网络工具包．充分利用工具箱函数可以使研究者摆脱纷繁复杂的编程工作。从而集中精力去研究如何实现并丰富完善系统的功能设计［７】。利用ＧＵＩ编制入机交互界面．使得操作更加简洁方便，输出结果也更加直观形象［。】。３评价系统介绍及结果验证３．１系统功能介绍该评价系统的主界面如图３所示。首先。根据消圈３评价系统的主界面・４０・万方数据汽车科技第６期２００８年１１月费者的不同心理以及车辆的不同定位。在默认评价标准的模式下，系统自身提供给用户三种默认评价标准。也即运动优先、平稳优先和综合平衡型三种评价标准。用户只需要按照界面提示输入换挡时间、车辆加速度、换挡冲击度和发动机转速波动量就可以计算出对应的主观评价等级。并且在右侧显示出对该评价等级的文字说明。同时可以将评价结果保存到表格内，方便进行对比。其次．为了增强该评价系统的灵活性和针对性．用户可以通过读入训练数据自行设计评价标准．并将自行设计的评价标准保存起来。系统为用户提供了３个自行评价标准保存位置．足以满足普通用户的使用需求。图４为用户设计白行评价标准过程图。图４用户自行设计评价标准在图４中．用户可以输入隐层神经元的个数范围和循环次数。一般来说。隐层神经元个数范围越大．循环次数越多可以更加充分保证寻找到最佳的隐层神经元个数并保证其准确性．但是计算时间也相应增加。图５则是设计结果图。图５用户自行设计评价标准计算结果从图中可以看出．系统经过５０次的重复测试，得到了在隐层神经元个数设置为１０的时候效果较佳，平均测试误差最小。当然，用户也可以根据需要基于神经网络的ＤＣＴ换挡品质评价系统的开发／张晓明。吴光强，张德明计算瓤应用自行修改系统建议的神经元个数，然后建立网络．并４结束语将网络保存到自行标准ｌ或者是２和３。同时．为了便于用户使用．可以对三个自行评价标准进行重命如上所述．本文所建立的神经网络模型已经可名操作。以完成对车辆换挡品质平顺性的评价工作，可以部３．２结果验证分甚至完全代替测试人员打分评价的方法，大大缩通过该系统对如下５组测试数据进行评价计算短了产品的开发周期．节省了大量的人力、物力和财并得到主观等级结果。具体数据如表１所示。从表中力。默认的三种评价标准使用户使用起来非常便利。数据可以看出．利用该软件进行评价与多名测试人而自行设计网络和预留的三个自行评价标准则更是员打分进行主观评价的结果误差较小，保持了较好进一步的扩展了该评价系统的灵活性和针对性。的一致性，评价结果准确有效，可以代替测试人员完成对车辆换挡品质平顺性的评价工作。从评价结果参考文献：４和５的对比也可以看出．在其他参数几乎不变的【１］黄宗益．现代轿车自动变速器原理和设计［Ｍ］．上海：同济情况下．车辆加速度的变化的确导致了评价等级的大学出版社．２００６．改变．这说明车辆加速度是一个具有较强表征意义［２］周凡华．汽车自动变速器（ＡＴ）换挡品质研究［Ｄ］．上海：同的客观评价指标。同样．从评价结果１和２的对比可济大学学位论文．２００４．以发现换挡冲击度具有更加强烈的表征意义。这也［３］ＭａｎｉｓｈＫｕｌｋａｍｉ，ＴａｅｈｙｕｎＳｈｉｍ。ＹｉＺｈａｎｇ．ＳｈｉｆｔｄｙⅫｍｉｃｓ是传统上把冲击度作为平顺性评价的唯一指标的重ａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｏｆｄｕａｌ－ｄｕｔｃｈｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓ［Ｊ］．ＭｅｃｈａｎｉｓｍＡｎｄＭａｃｈｉｎｅＴｈｅｏｒｙ，２００７。１６８－１８２．要原因。［４］葛安林．车辆自动变速理论与设计［Ｍ］．北京：机械工业出表１仿真结果与试验结果对比版社．１９９３．换挡耐车辆加速换挡冲击发动机转速波客观评主观评评价［５］ＱｕａｎａｎＨｕａｎｇ，ＨｌＩｉｙｉＷａｎｇ．ＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌＳｔｕｄｙｏｆＪｅｒｋ：Ｅ－问／ｓ度／ｍ・ｓ－：度／ｍ・ｓ－３动量／ｒ．ｍｉｎ－Ｌ价等级价等级误差ｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＳｈｉｆｔＱｕａｌｉｔｙａｎｄＲｉｄｅＣｏｍｆｏｒｔ［Ｊ］．ＳＡＥＰａｐｅｒ，１．２２３．５６３．６７１３８２７．４７．２０．２２００４—０ｌ一２０６５．【６］王文成．神经网络及其在汽车工业中韵应用【Ｍ］．北京：１．０５３．２３６．５６１６８９５．９５．８Ｏ．１北京理工大学出版社．１９９８．Ｉ．３２１．８９２．５６９９８７．８７．９－０．１［７］葛哲学，孙志强．神经网络理论与ＭＡＴＬＡＢＲ２００７实现ｏ．９８３．２４１．国１３８９Ｂ．１８．ｏＯ．１［Ｍ］．北京：电子工业出版社，２００７．１．０２【８］李显宏．ＭＡＴＬＡＢ７．ｘ界面设计与编译技巧【Ｍ］．北京：电１．２３１．７ｌ１１２０８．７８．７Ｏ子工业出版社．２００６．（上接第６４页）重要性，在国内是否能够促使产学讨就显得尤其意义重大。这必将坚实地促使中国从研有效地结合是企业研发项目成败的关键和风向汽车制造大国向汽车制造强国不断迈进。标．其中的关键就是在产学研结合模式中进行有效分工以实现工程化。参考文献：【１］冯刚琼，程振彪．国内外汽车技术研发的现状与发展趋势４结束语［Ｊ］．汽车工业研究，２００３，（２）：１５－２２．【２］保罗・特罗特．创新管理与新产品开发【Ｍ］．北京：中国市场世界汽车诞生百余年来．从初期成百上千家企出版社．２００７．业的自由竞争．到如今少数超大企业的寡头竞［３］朱盛镭。王莹．汽车集团如何保持可持续发展［Ｊ］．汽车工争．这正是市场演化与选择的必然结果。近三十年的业研究，２００３，（５）：７－２２．“市场换技术”的带来的直接后果是几大国际巨【４］王坦．我国汽车发展战略研究［Ｄ］．哈尔滨：哈尔滨工业大学．２００６．头对中国汽车市场巨大影响力：国际汽车行业持续的兼并重组活动．也必将深刻影响国内汽车行业兼并重组的进程。尤其在国内提倡建立大集团的产业背景和之下，更是如此。在这一大背景之下．探讨中国汽车行业在集团管控模式下的发展趋势十分重要．尤其是在国内较为薄弱的研发管理领域的探万方数据・４ｌ・
