CN106326602A - 一种车辆设计属性目标设定方法 - Google Patents

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范政武
尤跃清
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Abstract

本发明公开了一种车辆设计属性目标设定方法，包括：选取预设数量的参考属性样本，并统计各所述参考属性样本的属性值；根据各所述属性值进行正态分布拟合；将所述正态分布拟合的属性值按照预设累积概率值划分为N个不同的设定级别，并获取每个所述设定级别对应的属性值范围；N为大于1的正整数。应用本发明提供的车辆设计属性目标设定方法，根据设计车型前期定义的需满足的设定级别，即可确定出其属性值范围。通过该方法，一方面能够基于统一的方法设定属性目标值，属性值确定更为简便易行。同时，通过统计分析使得目标属性设定值更为合理，进而能够有效利用车辆空间、提高车辆设计的人性化水平，车辆设计更为合理。

Description

一种车辆设计属性目标设定方法
技术领域
本发明涉及车辆设计技术领域，更具体地说，涉及一种车辆设计属性目标设定方法。
背景技术
汽车设计的内容一般包括整车总体设计、总成设计和零件设计。整车总体设计又称为汽车的总布置设计，其任务是使所设计的产品达到设计任务书所规定的整车参数和性能指标的要求，并将这些整车参数和性能指标分解为有关总成的参数和功能。
大部分的国内汽车设计公司和汽车制造厂在汽车设计阶段，根据基础车型和竞争车型的属性参数来定义确定项目车型属性。然而，属性确定过程没有统一的理论基础和方法，造成汽车内部空间浪费和汽车设计不合理，未能有效利用汽车空间，设计不够人性化。
综上所述，如何有效地解决车辆设计目标属性难以设定造成车辆设计不合理等问题，是目前本领域技术人员急需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明的第一个目的在于提供一种车辆设计属性目标设定方法，该方法可以有效地解决车辆设计目标属性难以设定造成车辆设计不合理的问题。
为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种车辆设计属性目标设定方法，包括：
选取预设数量的参考属性样本，并统计各所述参考属性样本的属性值；
根据各所述属性值进行正态分布拟合；
将所述正态分布拟合的属性值按照预设累积概率值划分为N个不同的设定级别，并获取每个所述设定级别对应的属性值范围；N为大于1的正整数。
优选地，上述车辆设计属性目标设定方法中，所述将所述正态分布拟合的属性值按照预设累积概率值划分为N个不同的设定级别包括：
将所述正态分布曲线按照预设累积概率值划分为四个不同的设定级别，所述预设累积概率值包括第一累积概率值、第二累积概率值和第三累积概率值，所述第一累积概率值为第一级与第二级的界限；所述第二累积概率值为所述第二级与第三级的界限；所述第三累积概率值为所述第三级与第四级的界限。
优选地，上述车辆设计属性目标设定方法中，在所述属性值越大越优的情况下，所述第一累积概率值的范围为85％-95％，所述第二累积概率值的范围为65％-75％，所述第三累积概率值的范围为25％-35％；
在所述属性值越小越优的情况下，所述第一累积概率值为5％-15％，所述第二累积概率值为25％-35％，所述第三累积概率值为65％-75％；所述第一累积概率值、第二累积概率值和第三累积概率值均指小于和等于对应所述属性值的累积概率。
优选地，上述车辆设计属性目标设定方法中，在所述属性值越大越优的情况下，所述第一累积概率值为90％，所述第二累积概率值为70％，所述第三累积概率值为30％；
在所述属性值越小越优的情况下，所述第一累积概率值为10％，所述第二累积概率值为30％，所述第三累积概率值为70％；所述第一累积概率值、第二累积概率值和第三累积概率值均指小于和等于对应所述属性值的累积概率。
优选地，上述车辆设计属性目标设定方法中，所述根据各所述属性值进行正态分布拟合，具体包括：
通过数据处理软件根据各所述属性值进行正态分布拟合。
优选地，上述车辆设计属性目标设定方法中，所述参考属性样本包括目标车辆的原形车和竞争车型。
优选地，上述车辆设计属性目标设定方法中，所述参考属性样本包括国内车型和国外车型。
优选地，上述车辆设计属性目标设定方法中，各所述参考属性样本的属性值中的最大值与最小值之差应大于预设阈值。
优选地，上述车辆设计属性目标设定方法中，以同一主机厂作为一个所述参考属性样本时，同一所述主机厂的不同车型的各属性值的均值作为所述主机厂对应的属性值。
优选地，上述车辆设计属性目标设定方法中，所述参考属性样本包括与所述目标车型相似平台的车型。
应用本发明提供的车辆设计属性目标设定方法，根据设计车辆选取预设数量的参考属性样本，统计各个参考属性样本对应的属性值，根据各属性值进行正态分布拟合，由拟合结果将各属性值按照预设累积概率值划分为N个不同的设定级别，并获取每个设定级别对应的属性值范围。因而，根据设计车型前期定义的需满足的设定级别，即可确定出其属性值范围。通过该方法，一方面能够基于统一的方法设定属性目标值，属性值确定更为简便易行。同时，通过统计分析使得目标属性设定值更为合理，进而能够有效利用车辆空间、提高车辆设计的人性化水平，设计更为合理。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的车辆设计属性目标设定方法一种具体实施方式的流程示意图；
图2为正态分布拟合结果示意图。
具体实施方式
本发明实施例公开了一种车辆设计属性目标设定方法，以便于设定车辆设计目标属性，使得车辆设计更为合理。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，图1为本发明提供的车辆设计属性目标设定方法一种具体实施方式的流程示意图。
在一种具体实施方式中，本发明提供了一种车辆设计属性目标设定方法，包括以下步骤：
S1：选取预设数量的参考属性样本，并统计各所述参考属性样本的属性值；
在车辆设计阶段，一般由基础车型和竞争车型的属性来定义确定项目车型，也即是设计车型的设计属性值。因而，先选取预设数量的参考属性样本，并统计各参考属性样本的属性值。需要说明的是，参考属性样本指设计车型的基础车型及竞争车型等作为属性设定参考的其他车型。此处及下文提到的属性值，可以指车辆的NVH值等车辆设计中常用的属性值，具体可根据设计需要进行选择。当然，待确定的设计车辆的属性值为NVH值时，则各参考属性样本的属性值自然也指各参考属性样本与设计属性对应的属性值，如NVH值。当然，作为后续正态分布拟合的数据来源，参考属性样本的数量一般不小于5个，以避免样参考属性样本的不确定性，其具体个数可根据属性值的分布情况及计算量等因素进行设置，此处不作具体限定。
S2：根据各所述属性值进行正态分布拟合；
根据统计的各个参考属性样本对应设计属性的属性值，进行正态分布拟合，具体可以通过数据处理软件进行正态分布拟合，如通过EXCEL计算或者MATLAB等数据处理软件进行计算。当然，也可以通过结合计算器等设备进行手动计算。具体的正态分布拟合可以根据需要拟合概率密度函数或者累计分布函数，或也可以通过插值等方式拟合出正态分布曲线。
S3：将所述正态分布拟合的属性值按照预设累积概率值划分为N个不同的设定级别，并获取每个所述设定级别对应的属性值范围；N为大于1的正整数。
由正态分布拟合结果，根据预先确定的不同级别对应的预设累计概率值，将拟合的属性值划分为不同的设定级别。此处的预设累积概率值一般指属性值小于或者等于某一属性值的概率，根据需要也可以指属性值大于或者等于某一属性值的概率，也就是通过累积概率值将各属性值划分为不同的设定级别，每个级别对应预设的累积概率。或者也可以通过确定预设级别对应的该级别内的累积概率值来划分。正态分布拟合的属性值，优选的指由参考属性样本的属性值拟合得到的正态分布函数对应的属性值，因而为连续的。也可以为通过插值等方式获得正态分布图，则正态分布拟合后的属性值可以为间断的。将拟合出的正态分布结果，如正态分布函数，划分之后，即可获得每个级别对应的属性值的临界值，也就是相邻两个级别的界限，也就获得了对应每个级别的属性值范围。具体设定级别的个数不少于两个，一般为三个以上，优选的为四个。每个设定级别表征的含义可以根据具体需要进行设置，并确定其对应的累积概率值。
应用本发明提供的车辆设计属性目标设定方法，根据设计车辆选取预设数量的参考属性样本，统计各个参考属性样本对应的属性值，根据各属性值进行正态分布拟合，由拟合结果将各属性值按照预设累积概率值划分为N个不同的设定级别，并获取每个设定级别对应的属性值范围。因而，根据设计车型前期定义的需满足的设定级别，即可确定出其属性值范围。通过该方法，一方面能够基于统一的方法设定属性目标值，属性值确定更为简便易行。同时，通过统计分析使得目标属性设定值更为合理，进而能够有效利用车辆空间、提高车辆设计的人性化水平，设计更为合理。
进一步地，上述步骤S3中，将所述正态分布拟合的属性值按照预设累积概率值划分为N个不同的设定级别具体可以包括：
将正态分布曲线按照预设累积概率值划分为四个不同的设定级别，预设累积概率值包括第一累积概率值、第二累积概率值和第三累积概率值，第一累积概率值为第一级与第二级的界限；第二累积概率值为第二级与第三级的界限；第三累积概率值为第三级与第四级的界限。也就是通过三个累积概率值作为两两设定级别的界限，从而将正态分布拟合的属性值划分为四个设定级别，第一级具体可以记为H+级、第二级具体可以记为H级、第三极具体可以记为E级和第四级具体可以记为L级，分别表示性能显著高于竞争车型、性能高于竞争车型、性能与竞争车型基本等同以及性能劣于竞争车型。进而，根据具体设计车型的级别，如为H级，则可以对应H级的属性值范围进行属性设定。
更进一步地，在属性值越大越优的情况下，第一累积概率值的范围为85％-95％，第二累积概率值的范围为65％-75％，第三累积概率值的范围为25％-35％；在属性值越小越优的情况下，第一累积概率值为5％-15％，第二累积概率值为25％-35％，第三累积概率值为65％-75％；第一累积概率值、第二累积概率值和第三累积概率值均指小于对应属性值的累积概率。当然，对于具体的某一设定过程，第一累积概率值、第二累积概率值和第三累积概率值应均为一确定的值，且具体累积概率值应分别属于上述对应的数值范围内。通过上述累积概率值也就是两两设定级别界限值的设定，各个级别能够更好的表征其与竞争车型的关系。
具体的，在属性值越大越优的情况下，第一累积概率值为90％，第二累积概率值为70％，第三累积概率值为30％；在属性值越小越优的情况下，第一累积概率值为10％，第二累积概率值为30％，第三累积概率值为70％；第一累积概率值、第二累积概率值和第三累积概率值均指小于和等于对应属性值的累积概率。也就是在属性值越大越优的情况下，H+级和H级的界限为90％，H级和E级的界限为70％，E级和L级的界限为30％。也就是H+级内的概率占10％，H级内的概率占20％，E级的概率占40％，L级的概率占30％。通过累积概率值可以获得各级别对应的临界属性值，累积概率值为90％对应的属性值记为A，累积概率值为70％对应的属性值记为B，累积概率值为30％对应的属性值记为C，也就是属性值小于或等于A的概率为90％；属性值小于或等于B的概率为70％；属性值小于或等于C的概率为30％。从而获得H+级和H级的属性值界限为A，即H+级车型的属性值应大于A；H级和E级的属性值界限为B，也就是H级车型的属性值应大于B小于A；E级和L级的属性值界限为C，也就是E级车型的属性值应大于C小于B，L级车型的属性值应小于C。根据具体设计车型的级别，如为H级，则可以对应H级的属性值范围设定其属性在大于B小于A的范围内。
相应的，在属性值越小越好的情况下，H+级和H级的界限为10％，H级和E级的界限为30％，E级和L级的界限为70％。也就是H+级内的概率占10％，H级内的概率占20％，E级的概率占40％，L级的概率占30％。通过累积概率值可以获得各级别对应的临界属性值，累积概率值为70％对应的属性值记为A1，累积概率值为30％对应的属性值记为B1，累积概率值为10％对应的属性值记为C1，也就是属性值小于或等于A1的概率为10％；属性值小于或等于B1的概率为30％；属性值小于或等于C1的概率为70％。从而获得L级和E级的属性值界限为A1，即L级车型的属性值应大于A1；E级和H级的属性值界限为B1，也就是E级车型的属性值应大于B1小于A1；H级和H+级的属性值界限为C1，也就是H级车型的属性值应大于C1小于B1，H+级车型的属性值应小于C1。
在上述各实施例中，为了更精确的设定车辆设计属性的目标值，参考属性样本可以按照以下原则进行选取。首先，参考属性样本应包括目标车辆的原型车和竞争车型。目标车辆的原型车指基于现有车型进行设计改进的车型。
参考属性样本应包括国内车型和国外车型。综合国内车型和国外车型，使得参考属性样本能够综合反映国内及国外对应属性的情况。优选的，应选择具有代表性的车型作为参考属性样本，如能代表目标市场的竞争车型。国内市场选取能代表国内目前和未来典型车型。
各参考属性样本的属性值中的最大值与最小值之差应大于预设阈值。也就是避免参考属性样本集中在很小的范围内，例如9/9/10/10/11。从而能够使得参考属性样本更为真实的反应属性值分布情况，进而由属性值进行正态分布拟合并获取各设定级别对应的属性值范围更为合理。
以同一主机厂作为一个参考属性样本时，同一主机厂的不同车型的各属性值的均值作为主机厂对应的属性值。也就是以来自同一主机厂的不同车型的属性值均值最为参考属性样本的属性值。
参考属性样本应包括与目标车型相似平台的车型。如参考属性样本包括原形车以及本公司相似平台的车型。进而设计时很好的结合了本公司车型等，使得设计更为合理。
以下以NVH属性设定为例进行说明：
第一步：根据车辆参考属性样本的选取原则，收集参考属性样本的NVH属性值；
第二步：根据获取的参考属性样本的属性值，利用EXCEL绘制NVH属性值的正态分布图，如图2所示，图2为正态分布拟合结果示意图；
第三步：利用EXCEL计算设定车型的NVH属性目标值，也就是根据预设累积概率值将正态分布拟合的属性值划分为四个不同级别，即H+级、H级、E级和L级。由于NVH属性值越大越好，因而H+级和H级的界限为90％，H级和E级的界限为70％，E级和L级的界限为30％，也就是小于和等于对应属性值的累积概率分别为90％、70％和30％。从而获得对应属性值界限为8.3246、8.0911和7.7676，即H+级和H级的属性值界限为8.3246，H级和E级的属性值界限为8.0911，E级和L级的属性值界限为7.7676。则如果设计车型在项目前期的定义需要满足H级别的属性要求，设计车型NVH属性目标范围定义为8.0911到8.3246。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种车辆设计属性目标设定方法，其特征在于，包括：
选取预设数量的参考属性样本，并统计各所述参考属性样本的属性值；
根据各所述属性值进行正态分布拟合；
将所述正态分布拟合的属性值按照预设累积概率值划分为N个不同的设定级别，并获取每个所述设定级别对应的属性值范围；N为大于1的正整数。
2.根据权利要求1所述的车辆设计属性目标设定方法，其特征在于，所述将所述正态分布拟合的属性值按照预设累积概率值划分为N个不同的设定级别包括：
将所述正态分布曲线按照预设累积概率值划分为四个不同的设定级别，所述预设累积概率值包括第一累积概率值、第二累积概率值和第三累积概率值，所述第一累积概率值为第一级与第二级的界限；所述第二累积概率值为所述第二级与第三级的界限；所述第三累积概率值为所述第三级与第四级的界限。
3.根据权利要求2所述的车辆设计属性目标设定方法，其特征在于，在所述属性值越大越优的情况下，所述第一累积概率值的范围为85％-95％，所述第二累积概率值的范围为65％-75％，所述第三累积概率值的范围为25％-35％；
在所述属性值越小越优的情况下，所述第一累积概率值为5％-15％，所述第二累积概率值为25％-35％，所述第三累积概率值为65％-75％；所述第一累积概率值、第二累积概率值和第三累积概率值均指小于和等于对应所述属性值的累积概率。
4.根据权利要求3所述的车辆设计属性目标设定方法，其特征在于，在所述属性值越大越优的情况下，所述第一累积概率值为90％，所述第二累积概率值为70％，所述第三累积概率值为30％；
在所述属性值越小越优的情况下，所述第一累积概率值为10％，所述第二累积概率值为30％，所述第三累积概率值为70％；所述第一累积概率值、第二累积概率值和第三累积概率值均指小于和等于对应所述属性值的累积概率。
5.根据权利要求1所述的车辆设计属性目标设定方法，其特征在于，所述根据各所述属性值进行正态分布拟合，具体包括：
通过数据处理软件根据各所述属性值进行正态分布拟合。
6.根据权利要求1-5任一项所述的车辆设计属性目标设定方法，其特征在于，所述参考属性样本包括目标车辆的原形车和竞争车型。
7.根据权利要求6所述的车辆设计属性目标设定方法，其特征在于，所述参考属性样本包括国内车型和国外车型。
8.根据权利要求7所述的车辆设计属性目标设定方法，其特征在于，各所述参考属性样本的属性值中的最大值与最小值之差应大于预设阈值。
9.根据权利要求8所述的车辆设计属性目标设定方法，其特征在于，以同一主机厂作为一个所述参考属性样本时，同一所述主机厂的不同车型的各属性值的均值作为所述主机厂对应的属性值。
10.根据权利要求9所述的车辆设计属性目标设定方法，其特征在于，所述参考属性样本包括与所述目标车型相似平台的车型。
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