高新华;涂少平;王其东
【摘 要】文章就整车质量目标的设定与分解方法进行了研究 ,通过多元回归分析结果和一元回归分析结果的对比 ,确定影响整车质量的主要参数 ,然后根据一元回归分析得出主要参数和整车质量之间的关系式 ,从而达到设定整车质量目标的目的 ,同时采取比值分析法对整车质量目标进行分解.%The method of vehicle weight goal setting and decomposition is studied .The main parameter relevant to the vehicle weight is found out by comparing the results obtained by using multivariate re-gression analysis and simple regression analysis .The formula of the relationship between the main pa-rameter and the vehicle weight is gotten based on simple regression analysis .Therefore ,the vehicle weight target can be determined ,and the weight is decomposed by using ratio analysis method .
【期刊名称】《合肥工业大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2016(039)002
【总页数】5页(P166-169,189)
【关键词】途观1.8t风尚版质量目标;多元回归法;一元回归法;比值分析法
【作 者】高新华;涂少平;王其东
【作者单位】合肥工业大学机械与汽车工程学院,安徽合肥 230009;奇瑞汽车有限公司汽车工程研究总院,安徽芜湖 241009;奇瑞汽车有限公司汽车工程研究总院,安徽芜湖 241009;合肥工业大学机械与汽车工程学院,安徽合肥 230009
【正文语种】中 文
【中图分类】TG142.1;TG81
在当前汽车技术的发展中,轻量化技术的应用水平已经成为衡量汽车技术水平和产品开发水平的重要标志之一,目前我国自主品牌轿车的质量比同级别合资品牌的车型平均要重8%~10%[1]。汽车轻量化是实现汽车节油和降低排放的最有效途径之一。据统计,轿车质量每减轻10%,可节油7%~8%,排放减低4%[2]。国内专家学者对轿车轻量化技术的研究主要集
中在2个方面:轻量化材料的使用和轻量化的结构设计[3-10],这2个方面的研究成果非常多,但是在整车质量目标制定与分解方面的研究很少。
本文着重寻影响整车质量的主要参数,并利用该主要参数,通过回归分析,对新开发车型的整车质量进行设定,并对设定的整车质量目标进行分解。
整车质量的变化取决于多个因素的变化情况,这些因素有主次之分,有时几个影响因素主次难以区分,或者有的因素虽属次要,但也不能略去其作用。因此,对整车质量目标的设定一般可采用多元回归分析预测法。
多元回归分析预测法中,当整车质量与影响因素之间存在线性关系时,称为多元线性回归分析。建立多元线性回归模型时,为了保证回归模型具有优良的解释能力和预测效果,应首先注意影响因素的选择,其准则如下:
(1) 影响因素对整车质量有显著的影响,且两者呈密切的线性相关。
(2) 影响因素与整车质量之间的线性相关不是形式上的,而是真实的。
(3) 影响因素之间应具有一定的互斥性,即影响因素之间的相关程度不应高于影响因素与整车质量之间的相关程度。
(4) 影响因素应具有完整的统计数据,其预测值容易确定。德尔福汽车
多元线性回归模型的参数估计是在要求误差平方和为最小的前提下,用最小二乘法求解模型参数。多元线性回归模型在得到参数的最小二乘法的估计值后,一般需要对线性回归方程进行必要的检验与评价,以决定线性回归方程是否可以应用于整车质量目标的设定。
线性回归方程的拟合程度可用相关性指数R2来表征,它是在影响因素的总变化中,由线性回归方程解释的变动(回归平方和)所占的比重。R2的计算公式为:
其中,n为样本数;yi为样本i的实际整车质量为n个样本整车质量的平均值i为样本i根据线性回归方程计算的整车质量。
计算得到的R2越大,说明线性回归方程拟合各对样本数据点的程度越强,影响因素与整车质量之间的线性关系越密切。
整车质量目标设定的依据来源于竞争车型质量数据库,因此竞争车型的选择非常关键。选择竞争车型需要按照以下原则:
长沙市交通违章查询(1) 轴距与目标车型轴距相差±50 mm。
(2) 投产年份小于等于5 a。
比亚迪f3油耗(3) 碰撞星级在同一碰撞标准下与目标车型的星级相同。
(4) 排量与目标车型相同。
(5) 配置与目标车型基本相同。
(6) 制造商方面，选择自主、韩日和欧美各车型的数量基本一致。
在满足这些条件的前提下,所选择的车型数量越多,目标设定的结果越准确。在进行回归分析时,需选择竞争车型的相关参数。由于事先不太了解有关参数与整车质量之间的关系,可以选择若干可能的参数,研究其与整车质量之间的关系。
按照竞争车型选择原则选择好竞争车型后,列出各个竞争车型的长x1、宽x2、高x3、投影面积(整车俯视图投影到地面的面积)x4,单位面积质量(整车质量与长×宽的比值)x5、体积(长×宽×高)x6、密度(整车质量与体积的比值)x7、油耗x8、制动距离x9等与整车质量关联度较高的影响因素,建立相关的案例数据库,供使用时调取参考。
设一阶矩阵为X=[x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9],则整车质量Y可表示为Y=aXT+a0,其中a为一阶矩阵，a=[a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7 a8 a9],a0为常数。a和a0可根据相关数据,运用多元回归法进行计算后确定。本文利用Excel内部函数LINEST函数进行多元回归分析[10]。
用9个变量进行多元回归分析,实际操作比较困难,而且很多变量和质量之间影响关系可能很弱,因此需要分析每个变量与整车质量相关性的强弱,剔除不重要的变量,在不太影响分析结果的情况下简化计算。
每个变量xi与整车质量y之间的关系用一元回归法进行分析[11-12],可以得到如下关系:
R2=C为相关性指数,表达变量xi与整车质量y之间的相关性。C的值越大,变量xi与整车质量y之间的相关性就越强。通过相关性指数可确定整车质量的关键变量。
针对有关车型的数据,经过详细的大量计算发现,单位面积质量对整车的质量影响最大。例如,经回归分析,整车质量与单位面积质量之间的关系为y=lwx5-1.957(见后文算例),其中,l为车型的长,w为车型的宽。将该公式用于所挑选的3款车型整车质量计算。分析案例见表1所列。
名车欣赏采用多元回归分析得到车型A、B、C的质量分别为1 268.78、1 259、1 358.4 kg,而采用一元回归公式y=lwx5-1.957得到的质量分别为1 267.05 、1 258、1 360.0 kg。从这3款车型的计算来看,一元回归法的结果和多元回归法的结果相差很小,在误差允许的范围内,因此可以将单位面积质量作为确定整车质量的关键变量。
确定整车质量的关键变量后,只要知道变量xi的参数值,就可以根据(2)式计算出目标车型的质量。随着轻量化技术的发展,市场上有竞争力的整车质量呈逐年下降的趋势,而一般开发的目标车型需要经过3~4 a的开发验证后才能上市,这就不可避免为开发带来一定的盲目性和未确知性。因此,为了保障目标车型具有质量轻的优势,在制定目标时就需要考虑、预测未来几年整车质量下降的趋势,对整车质量设定目标控制。整车质量目标设定是以年份表示质量的变化情况,若通过(2)式已出影响整车质量的关键变量xi,则根据以往的数据,采用一元回归分析法,出关键变量xi与车辆上市年份的关系,即可对整车质量进行预测。
设通过一元回归分析,得出关键变量xi与车辆上市年份z之间的关系为:吉利美日怎么样
将(4)式代入(2)式,可得到计算整车质量目标与车辆上市年份之间的公式为:
不论运用多元回归分析,还是运用一元回归法,最终得到的整车质量目标计算公式的相关性参数都是根据竞争车型的质量数据库分析得出的,所以这个数据库所涵盖的车型越多,预测的结果就越准确。
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