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    整車(chē)道路耐久性試驗(yàn)規(guī)范模塊化研究與應(yīng)用

    2020-09-14 12:17:24程佳勇陳黎君
    時(shí)代汽車(chē) 2020年15期
    關(guān)鍵詞:蟻群算法模塊化規(guī)范

    程佳勇 陳黎君

    摘 要:整車(chē)道路耐久性試驗(yàn)周期較長(zhǎng),試驗(yàn)規(guī)范內(nèi)容多,并且各規(guī)范包含的子規(guī)范種類(lèi)多,數(shù)量龐大。子規(guī)范排布順序不合理,會(huì)產(chǎn)生過(guò)多的無(wú)效里程,拉長(zhǎng)開(kāi)發(fā)周期。本文對(duì)試驗(yàn)規(guī)范模塊化進(jìn)行研究分析,以提高試驗(yàn)效率,縮短試驗(yàn)周期 ,結(jié)果表明整車(chē)道路耐久性試驗(yàn)效率得到提高,周期縮短。

    關(guān)鍵詞:道路耐久性試驗(yàn) 規(guī)范 蟻群算法 模塊化

    1 引言

    整車(chē)道路耐久性試驗(yàn)是車(chē)輛在上市前對(duì)整車(chē)各項(xiàng)指標(biāo)評(píng)估的最后一道檢驗(yàn),整車(chē)道路耐久性試驗(yàn)周期長(zhǎng)短直接影響到整車(chē)開(kāi)發(fā)周期。而整車(chē)道路耐久性試驗(yàn)規(guī)范內(nèi)容多,每個(gè)規(guī)范包含多條子規(guī)范,不同的子規(guī)范執(zhí)行場(chǎng)地多樣且復(fù)雜,并且子規(guī)范不得連續(xù)重復(fù)執(zhí)行,再加上腐蝕子規(guī)范對(duì)時(shí)間間隔與天氣有特殊要求,如果子規(guī)范的排布不合理,會(huì)產(chǎn)生過(guò)多的無(wú)效里程、拉長(zhǎng)開(kāi)發(fā)周期、零件損傷超考核等一系列問(wèn)題。因此,合理布局規(guī)范排布,對(duì)整車(chē)道路耐久性試驗(yàn)至關(guān)重要。

    本文對(duì)規(guī)范模塊化進(jìn)行研究分析,達(dá)到提高效率,縮短驗(yàn)證周期的目的。

    2 整車(chē)道路耐久性試驗(yàn)簡(jiǎn)介

    整車(chē)道路耐久性試驗(yàn)規(guī)范內(nèi)容是通過(guò)客戶使用測(cè)評(píng)團(tuán)隊(duì)收集客戶在實(shí)際使用中的數(shù)據(jù),結(jié)合試車(chē)場(chǎng)的道路采集數(shù)據(jù)來(lái)制定規(guī)范及規(guī)范循環(huán)數(shù)[1]。整車(chē)道路耐久性試驗(yàn)規(guī)范是由多個(gè)子規(guī)范組合而成,每個(gè)子規(guī)范是一個(gè)獨(dú)立的測(cè)試任務(wù)。試車(chē)場(chǎng)用于耐久性測(cè)試的道路主要包括:高速路、石塊路、搖擺路、扭曲路、比利時(shí)路、破損路、坑洞、城市模擬路、坡道等,根據(jù)這些不同道路工況,調(diào)整循環(huán)數(shù),對(duì)整車(chē)耐久性能進(jìn)行考核。整車(chē)道路耐久性認(rèn)證試驗(yàn)里程達(dá)4萬(wàn)公里。子規(guī)范模塊化是指將多個(gè)子規(guī)范按照均勻分布、限制重復(fù)個(gè)數(shù)、時(shí)間間隔、里程等因素進(jìn)行封裝。

    3 蟻群算法介紹

    蟻群算法是由Dorigo.M等在20世紀(jì)90年代初提出的一種新型進(jìn)化算法,它源于對(duì)螞蟻搜索問(wèn)題的研究。蟻群算法由于具有啟發(fā)性、并行性、強(qiáng)魯棒性等特點(diǎn),對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的適應(yīng)性較強(qiáng),因而被廣泛應(yīng)用于旅行商問(wèn)題[2]、路徑規(guī)劃問(wèn)題[3-4]等。

    以路徑規(guī)劃為前提,對(duì)蟻群算法分析。初始時(shí)刻,只螞蟻隨機(jī)放置于城市中,各條路徑上的信息素初始值相等,設(shè):為信息素初始值,可設(shè),是由最近鄰啟發(fā)式方法構(gòu)造的路徑長(zhǎng)度。其次,螞蟻,按照隨機(jī)比例規(guī)則選擇下一步要轉(zhuǎn)移的城市,其選擇概率為:

    其中,tij為邊上的信息素,nij為從i城市轉(zhuǎn)移到j(luò)城市的啟發(fā)函數(shù),α為信息啟發(fā)因子,β為期望啟發(fā)因子,(i,j)allowedk為螞蟻k下一步被允許訪問(wèn)的城市集合。

    經(jīng)過(guò)t時(shí)刻,所有螞蟻都完成一次周游,計(jì)算每只螞蟻所走過(guò)的路徑長(zhǎng)度,并保存最短的路徑長(zhǎng)度,同時(shí),更新各邊上的信息素。

    首先是信息素?fù)]發(fā),其次是螞蟻在它們所經(jīng)過(guò)的邊上釋放信息素,其公式如下:

    其中ρ為信息素?fù)]發(fā)系數(shù),且0∠ρ≤1,為第k只螞蟻向它經(jīng)過(guò)的邊釋放的信息素,Lk為螞蟻k在本次循環(huán)中所走過(guò)的總路徑長(zhǎng)度,Q為信息素強(qiáng)度。

    根據(jù)以上可知,螞蟻構(gòu)建的路徑長(zhǎng)度越小,則路徑上各條邊獲得的信息素越多,在以后的迭代中就更有可能被其他螞蟻選擇。

    假設(shè)試車(chē)場(chǎng)某5個(gè)區(qū)域a/b/c/d/e,見(jiàn)圖1,且以a為起點(diǎn),各區(qū)域之間距離(單位km)為:ab=0.7,ac=0.6,ad=1,ae=1.3,bc=0.7,bd=1,be=1,cd=0.5,ce=0.9,de=0.6,使用Python編程選擇最優(yōu)路徑。首先存取路徑,包括每一條邊的起點(diǎn)、終點(diǎn)和長(zhǎng)度;其次構(gòu)建字典,存取以上結(jié)構(gòu);第三,構(gòu)建螞蟻(實(shí)際中的車(chē)輛),按照概率選擇路徑,信息素越多的路徑,被選取的概率越大,移動(dòng)過(guò)程中記錄本次移動(dòng)所有經(jīng)過(guò)的路徑長(zhǎng)度,走過(guò)所有的區(qū)域則計(jì)為走完一輪,并沿著路徑增加信息素,走過(guò)路徑越長(zhǎng),增加的信息素濃度越少,路徑越短,增加的信息素越多。最后,讓螞蟻(車(chē)輛)在路徑中移動(dòng),在移動(dòng)過(guò)程中,記錄螞蟻(車(chē)輛)的行走路徑,最終得到最短遍歷所有區(qū)域的路徑。

    4 整車(chē)道路耐久性試驗(yàn)規(guī)范模塊化

    整車(chē)道路耐久性試驗(yàn)子規(guī)范繁多,約50個(gè),見(jiàn)表1。每個(gè)子規(guī)范執(zhí)行數(shù)量各不相同且分布在不同試驗(yàn)區(qū)域,要求測(cè)試強(qiáng)度、載荷階段分布、腐蝕量盡可能均勻分配到整個(gè)試驗(yàn)周期中。另外,由于不同子規(guī)范考核的零部件及子系統(tǒng)不同,在短時(shí)間內(nèi)過(guò)多的執(zhí)行同一子規(guī)范會(huì)導(dǎo)致執(zhí)行強(qiáng)度過(guò)高,因此大部分子規(guī)范在一定時(shí)間內(nèi)不得連續(xù)重復(fù)執(zhí)行一定次數(shù)。同時(shí),希望盡可能的減少子規(guī)范之間無(wú)效銜接里程,按照蟻群算法排布一套合理的規(guī)范模塊至關(guān)重要。

    下面介紹一下排布的原則:

    (1)均布原則,為了更加符合客戶的實(shí)際駕駛用途所產(chǎn)生的疲勞載荷,需要盡可能將所有的試驗(yàn)子規(guī)范均勻分布在整個(gè)試驗(yàn)過(guò)程中。

    (2)輕重載排布規(guī)則,見(jiàn)圖2。子規(guī)范被分為m%輕載、(100-m)%重載;整個(gè)耐久試驗(yàn)規(guī)范分為5個(gè)階段,每個(gè)階段均包含m%輕載及(100-m)%的重載規(guī)范,且輕載及重載部分內(nèi)的各個(gè)子規(guī)范均布排列。

    (3)腐蝕子規(guī)范(包含鹽水路、噴鹽霧、高溫高濕艙室等)不能接連執(zhí)行,且有時(shí)間間隔及天氣條件限制。雨天不安排腐蝕子規(guī)范;腐蝕子規(guī)范后盡量排布高速等規(guī)范,保證足夠長(zhǎng)的時(shí)間使車(chē)輛表面的腐蝕成分被吹干,達(dá)到腐蝕要求。

    (4)某些區(qū)域的規(guī)范不能接連執(zhí)行,必須被其他區(qū)域規(guī)范均勻分隔開(kāi)。

    (5)按照蟻群算法最大程度減少子規(guī)范之間無(wú)效銜接里程。

    綜上,按照以上條件要求,某常規(guī)耐久規(guī)范模塊化后的形式如表2。

    5 耐久性試驗(yàn)規(guī)范模塊化優(yōu)點(diǎn)

    5.1 節(jié)約時(shí)間,減少無(wú)效行駛里程

    某濕滑路規(guī)范中,需要三次通過(guò)同一方向區(qū)域不同摩擦系數(shù)的路面,方案一(圖3),單一執(zhí)行該子規(guī)范;方案二(圖4),嵌套執(zhí)行,在每一次通過(guò)單一方向返回途中執(zhí)行模塊中的其他子規(guī)范,節(jié)省時(shí)間且減少無(wú)效里程,對(duì)比發(fā)現(xiàn)方案二節(jié)約時(shí)間2分鐘,減少無(wú)效行駛里程0.7km。

    5.2 解決測(cè)試駕駛員挑選子規(guī)范的困擾

    當(dāng)子規(guī)范在非模塊化前提下,遇到道路養(yǎng)護(hù)、雨天等不確定因素,會(huì)舍棄某子規(guī)范不執(zhí)行,舍棄多個(gè)子規(guī)范后,測(cè)試駕駛員會(huì)跳轉(zhuǎn)執(zhí)行下一條子規(guī)范,此時(shí)需要兼顧子規(guī)范之間連續(xù)執(zhí)行個(gè)數(shù)限制、均勻分布等因素,當(dāng)舍棄子規(guī)范個(gè)數(shù)較多情況下無(wú)法顧及。

    子規(guī)范模塊化之后,當(dāng)遇到雨天與道路養(yǎng)護(hù)時(shí),直接舍棄該模塊。被舍棄的模塊中的子規(guī)范是滿足均勻分布、限制重復(fù)個(gè)數(shù)、時(shí)間間隔等要求的,在下次滿足測(cè)試條件下直接調(diào)用該模塊執(zhí)行。

    6 耐久性試驗(yàn)規(guī)范模塊化應(yīng)用

    以某款車(chē)型兩輛車(chē)同時(shí)測(cè)試相同耐久規(guī)范(包含相同的規(guī)范內(nèi)容),試驗(yàn)里程設(shè)定為3922km,見(jiàn)表3,車(chē)輛一是隨機(jī)挑選規(guī)范執(zhí)行,車(chē)輛二按照規(guī)范模塊化要求執(zhí)行,兩輛車(chē)均按照兩個(gè)班次排產(chǎn),結(jié)果發(fā)現(xiàn)在子規(guī)范模塊化的情況下,減少無(wú)效行駛里程112km,節(jié)約試驗(yàn)時(shí)間20.2小時(shí)。

    統(tǒng)計(jì)一輪某常規(guī)耐久道路試驗(yàn)規(guī)范,總試驗(yàn)里程約40000km,與原有的一輪試驗(yàn)周期對(duì)比,減少無(wú)效行駛里程約1500km,提前15天完成試驗(yàn)。對(duì)于試驗(yàn)單位來(lái)說(shuō),縮短開(kāi)發(fā)周期的同時(shí),也節(jié)約了人工成本、減少了燃油費(fèi)用及場(chǎng)地費(fèi)用開(kāi)支,年節(jié)約成本近千萬(wàn)元。

    7 結(jié)語(yǔ)

    采用蟻群算法,結(jié)合Python編程等方式,對(duì)整車(chē)道路耐久性試驗(yàn)規(guī)范進(jìn)行模塊化封裝,使得所有子規(guī)范均勻有序的排布,不同天氣、道路狀況等因素對(duì)測(cè)試執(zhí)行方式影響減小,合理減少車(chē)輛無(wú)效行駛里程。根據(jù)上述方法研究表明,在執(zhí)行整車(chē)耐久性試驗(yàn)規(guī)范之前,合理組合子規(guī)范,按照模塊化布局,可以有效的提高試驗(yàn)效率,縮短驗(yàn)證周期,起到了降本增效作用,對(duì)整車(chē)道路耐久性試驗(yàn)有一定的指導(dǎo)意義。

    參考文獻(xiàn):

    [1]陳迪鋮,周勇強(qiáng).基于汽車(chē)試驗(yàn)場(chǎng)的整車(chē)耐久試驗(yàn)?zāi)J窖芯縖J].2017,05(3):013-018.

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    [3]李曉靜,余東滿. 基于自適應(yīng)蟻群算法的農(nóng)用智能機(jī)器人路徑規(guī)劃[J].2019,40(9):189-193.

    [4]趙又群,閆茜,葛召浩. 李海青基于改進(jìn)蟻群算法的汽車(chē)避障路徑規(guī)劃[J].2020,34(4):1-10.

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