蔣欣，高勝輝，陳龍，常偉偉

1.廣州汽車集團(tuán)股份有限公司汽車工程研究院,廣東廣州 511434；2.廣東白云學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院，廣東廣州 510450

0 引言

汽車舒適性作為現(xiàn)代汽車最重要的性能之一，越來越受到各大整車開發(fā)企業(yè)和消費(fèi)者的重視，汽車舒適性不僅能夠影響乘客的身體健康和駕駛樂趣，良好的舒適性還能提高汽車動(dòng)力經(jīng)濟(jì)性等方面的性能。汽車舒適性評(píng)價(jià)主要包括客觀評(píng)價(jià)和主觀評(píng)價(jià)兩種方式，客觀評(píng)價(jià)費(fèi)事費(fèi)力，其評(píng)價(jià)結(jié)果受環(huán)境及試驗(yàn)工況等的影響較大;主觀評(píng)價(jià)能夠較好地彌補(bǔ)客觀評(píng)價(jià)的不足。因此各大汽車企業(yè)更青睞于以舒適性主觀評(píng)價(jià)作為最終的評(píng)價(jià)方法[1]。

目前，國內(nèi)各大汽車研發(fā)企業(yè)對(duì)舒適性主觀評(píng)價(jià)體系都有深入的研究，并取得了一定的研究成果，形成了適合各自車型風(fēng)格的一套舒適性主觀評(píng)價(jià)體系。本文主要依托于某企業(yè)底盤調(diào)校中舒適性主觀評(píng)價(jià)體系，采用評(píng)價(jià)體系中的十點(diǎn)評(píng)價(jià)法，對(duì)5輛試驗(yàn)車的舒適性指標(biāo)進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)，確定權(quán)重系數(shù)并得到最終的舒適性主觀綜合評(píng)分。

1 舒適性評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定方法

1.1 舒適性主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定

在舒適性主觀評(píng)價(jià)體系中，評(píng)價(jià)工程師往往不能直接準(zhǔn)確地對(duì)評(píng)價(jià)目標(biāo)給出一個(gè)客觀的評(píng)分，而結(jié)合層次分析法的思想對(duì)主觀評(píng)價(jià)目標(biāo)進(jìn)行指標(biāo)分級(jí)拆分，將較為模糊的評(píng)價(jià)指標(biāo)分級(jí)拆分成易于評(píng)價(jià)的單項(xiàng)指標(biāo)[2]?；谔囟ㄆ囋囼?yàn)場路面及評(píng)價(jià)工況的某企業(yè)底盤調(diào)校舒適性主觀評(píng)價(jià)體系中，將舒適性主觀評(píng)價(jià)分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層及指標(biāo)層，熵值法只需要對(duì)易于給出評(píng)分指標(biāo)層進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重計(jì)算，從而計(jì)算得出目標(biāo)層的綜合評(píng)分。

舒適性主觀評(píng)價(jià)體系中的目標(biāo)層為舒適性；準(zhǔn)則層為一階舒適性、二階舒適性、沖擊舒適性及底盤聲品質(zhì)；待評(píng)價(jià)的單項(xiàng)指標(biāo)層為車身控制、點(diǎn)頭、側(cè)傾晃動(dòng)、顛簸、沖擊強(qiáng)度、沖擊余振、接縫感、聲音過濾、胎噪。

1.2 主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定系數(shù)方法

汽車主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的計(jì)算方法應(yīng)用較為廣泛的有層次分析法、模糊層次分析法、主客觀綜合賦權(quán)法以及熵值法。

層次分析法主要是應(yīng)用數(shù)學(xué)的方法計(jì)算各單項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，是一種系統(tǒng)分析方法[3]。該方法能夠?qū)⒔Y(jié)構(gòu)較為復(fù)雜、模糊不清的兩單項(xiàng)指標(biāo)的相互關(guān)系轉(zhuǎn)化為定量分析，從而反映出兩個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)之間的重要程度。但層次分析法建立的判斷矩陣一致性檢驗(yàn)及調(diào)整較為困難，不適用于單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)過多的情況，且各單項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)價(jià)權(quán)重系數(shù)及評(píng)分結(jié)果受主觀評(píng)價(jià)工程師的主觀感受影響較大。

模糊層次分析法是將層次分析法與模糊數(shù)學(xué)理論相結(jié)合，具有層次分析法的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)又充分考慮了評(píng)價(jià)工程師在對(duì)單項(xiàng)指標(biāo)評(píng)分時(shí)的模糊性，是近年來較為常用的主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)確定方法[4]。但在評(píng)價(jià)過程中依賴于評(píng)價(jià)工程師對(duì)各指標(biāo)相對(duì)上層指標(biāo)重要程度的理解，受主觀因素較強(qiáng)，屬于主觀賦值法。

主客觀綜合賦權(quán)法將模糊層次分析法確定的主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)與熵值法確定的客觀指標(biāo)權(quán)重系數(shù)相結(jié)合，對(duì)同一目標(biāo)層的指標(biāo)同時(shí)進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)和客觀試驗(yàn)[5]。但主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)與客觀試驗(yàn)指標(biāo)并不完全相同，不同評(píng)價(jià)工程師對(duì)主觀評(píng)價(jià)的指標(biāo)理解也稍有出入，客觀試驗(yàn)受限與試驗(yàn)資源及環(huán)境條件等因素，因此使用該方法對(duì)舒適性主觀綜合評(píng)價(jià)具有一定的困難。

熵值法基于信息熵原理，根據(jù)各指標(biāo)樣本所提供的信息量的大小來確定指標(biāo)權(quán)重系數(shù)，是一種客觀賦值法[6]。熵值法能有效避免評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)確定的主觀隨意性較大的缺點(diǎn)，其指標(biāo)權(quán)重系數(shù)依賴于樣本大小，因此適合單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)較多且樣本信息量大的主觀評(píng)價(jià)。

1.3 熵值法的原理及基本步驟

熵值法的基本理論思想與樣本信息量的大小及其離散程度相關(guān)，樣本信息的離散程度越大，不確定性越小，熵值越小，權(quán)重越大；樣本信息的離散程度越小，不確定性越大，熵值越大，權(quán)重越小[7]。對(duì)于舒適性主觀評(píng)價(jià)中，對(duì)同一指標(biāo)下的多個(gè)樣本進(jìn)行評(píng)價(jià)，若評(píng)價(jià)結(jié)果完全相同，則該指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)為0，在綜合評(píng)價(jià)中不起任何作用；若同一指標(biāo)下的評(píng)價(jià)結(jié)果差距越大，則該指標(biāo)所占的權(quán)重系數(shù)越大，對(duì)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果的作用就越大。因此，對(duì)于離散的大量的主觀評(píng)價(jià)樣本信息，應(yīng)用熵值法進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的確定，能夠較好地反映綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果[8]。

根據(jù)熵值法的原理及其特性，建立m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，n個(gè)評(píng)價(jià)樣本的初始矩陣為：

X={xij}n×m

(1)

式中：xij為第j項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)在第i個(gè)樣本中的樣本數(shù)值，0≤i≤n，0≤j≤m。

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值ej有：

(2)

(3)

根據(jù)熵值法的基本原理，對(duì)于各單項(xiàng)指標(biāo)的熵值有：信息熵值與樣本信息量的離散程度成反比，當(dāng)同一指標(biāo)下各樣本值相同時(shí)，熵值為0；當(dāng)同一指標(biāo)下各樣本值完全無序時(shí)，熵值為1。

根據(jù)信息熵值計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)相對(duì)于綜合評(píng)價(jià)的權(quán)重系數(shù)Wj,計(jì)算公式為：

(4)

計(jì)算第i個(gè)樣本的主觀綜合評(píng)價(jià)得分yi有：

(5)

2 舒適性主觀評(píng)價(jià)綜合評(píng)分

2.1 初始評(píng)價(jià)矩陣

根據(jù)舒適性主觀評(píng)價(jià)體系可以得到表征汽車舒適性的9個(gè)單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)，選取5輛相同車型的試驗(yàn)車，在特定的試驗(yàn)場行駛路面及行駛工況對(duì)每輛車的各單項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分。應(yīng)用熵值法確定各試驗(yàn)車輛9個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)相對(duì)于舒適性指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，從而計(jì)算舒適性主觀綜合評(píng)分。本文以某企業(yè)主觀評(píng)價(jià)體系中的十點(diǎn)評(píng)價(jià)法作為各單項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)引入0.25分的間隔來提高評(píng)價(jià)準(zhǔn)確性，評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)見表1。

表1 十點(diǎn)評(píng)價(jià)法評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)表1中的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，汽車舒適性單項(xiàng)指標(biāo)評(píng)分分值越大，該指標(biāo)性能越好[9]。對(duì)5輛試驗(yàn)車進(jìn)行編號(hào)分別為N1、N2、N3、N4、N5，按照要求進(jìn)行道路客觀試驗(yàn)，得到各單項(xiàng)指標(biāo)主觀評(píng)分，構(gòu)成初始評(píng)價(jià)矩陣，各車輛主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)得分見表2。

表2 各車輛主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)得分

2.2 舒適性評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

對(duì)于舒適性評(píng)價(jià)指標(biāo)，每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)下5輛車的評(píng)分差異越大，所得到的熵值越小，該指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重越大；評(píng)分差異越小，所得到的熵值越大，該指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重越小。當(dāng)某一單項(xiàng)指標(biāo)下5輛車的評(píng)分相同時(shí)，熵值為1，該指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重為0，說明該指標(biāo)對(duì)舒適性的綜合評(píng)分無影響。根據(jù)式(2)和式(3)，確定各單項(xiàng)指標(biāo)的熵值及相對(duì)權(quán)重，詳見表3。由式(5)計(jì)算得出5輛車的舒適性主觀綜合評(píng)分。

表3 舒適性主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

由表3可知，在舒適性單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)中，權(quán)重由大到小依次為：胎噪、點(diǎn)頭、沖擊強(qiáng)度、車身控制、聲音過濾、沖擊余振和接縫感、顛簸、側(cè)傾晃動(dòng)。

2.3 舒適性綜合評(píng)價(jià)結(jié)果分析

根據(jù)式(5)和表2中的評(píng)分值計(jì)算得出5輛車的舒適性主觀綜合評(píng)分分別為：7.144 948、6.846 108、6.816 682、6.797 314、6.903 466。結(jié)果表明，5輛試驗(yàn)車中N1試驗(yàn)車的舒適性主觀綜合評(píng)分最高，表明該車輛在評(píng)價(jià)體系下的舒適性最好；N5、N2、N3試驗(yàn)車的舒適性主觀綜合評(píng)分次之，其舒適性相應(yīng)次之；N4試驗(yàn)車的舒適性主觀綜合評(píng)分最低，表明該車輛的舒適性表現(xiàn)最差。

在企業(yè)主觀評(píng)價(jià)過程中，常常使用雷達(dá)圖來表征不同試驗(yàn)車輛各指標(biāo)的評(píng)分情況，能夠較為直觀地得到某一指標(biāo)下試驗(yàn)車輛的優(yōu)劣[10]。在雷達(dá)圖中，圖形包圍的面積越大，表明該試驗(yàn)車輛的舒適性主觀綜合評(píng)價(jià)越好，各試驗(yàn)車主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)分雷達(dá)圖如圖1所示。

圖1 各試驗(yàn)車主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)分雷達(dá)圖

由圖1可知，N1試驗(yàn)車舒適性主觀綜合評(píng)分最高，但其搖晃感較差；N4試驗(yàn)車舒適性主觀綜合評(píng)分最低，但其搖晃感最好；N3試驗(yàn)車各單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)分相差最大，表明該試驗(yàn)車舒適性指標(biāo)的評(píng)分最為離散。

3 結(jié)論

熵值法與主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)相結(jié)合確定汽車舒適性主觀綜合評(píng)價(jià)，依賴于樣本的客觀數(shù)據(jù)，是實(shí)現(xiàn)主觀評(píng)價(jià)量化的重要手段，結(jié)論如下：

(1)熵值法充分利用樣本原始數(shù)據(jù)，通過熵值來確定各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，是一種客觀賦權(quán)法，能夠體現(xiàn)各指標(biāo)之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系。熵值法的原理是指標(biāo)得分越離散，信息量越大，不確定性越小，熵值越小，權(quán)重越大；指標(biāo)得分越一致，信息量越小，不確定性越大，熵值越大，權(quán)重越小。

(2)本文基于某企業(yè)舒適性主觀評(píng)價(jià)體系，以5輛試驗(yàn)車的舒適性指標(biāo)評(píng)價(jià)值為樣本數(shù)據(jù)，運(yùn)用熵值法確定汽車舒適性主觀綜合評(píng)價(jià)。結(jié)果表明，舒適性各指標(biāo)權(quán)重系數(shù)從大到小依次為：胎噪、點(diǎn)頭、沖擊強(qiáng)度、車身控制、聲音過濾、沖擊余振和接縫感、顛簸、側(cè)傾晃動(dòng)；5輛試驗(yàn)車的舒適性主觀綜合評(píng)價(jià)由好到差依次為：N1、N5、N2、N3、N4。

(3)熵值法確定的權(quán)重系數(shù)依賴于樣本數(shù)據(jù)值，對(duì)于主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)，不同的主觀評(píng)價(jià)工程師對(duì)指標(biāo)的理解程度不同，通過客觀試驗(yàn)得出的指標(biāo)評(píng)分值不同，所確定的熵值及權(quán)重系數(shù)也不相同。因此，熵值法確定的舒適性主觀綜合評(píng)分與主觀評(píng)價(jià)工程師的評(píng)價(jià)指標(biāo)理解程度有關(guān)，能夠反映評(píng)價(jià)值對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的偏好程度。同時(shí)，熵值法確定權(quán)重系數(shù)依賴于大量的樣本數(shù)據(jù)，沒有考慮主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)本身的重要程度，有時(shí)確定的指標(biāo)權(quán)重會(huì)與期望的結(jié)果相差較大。