英语原文共 9 页
产品设计中的感性属性:燃油经济性
以及基于剪影的环保感知
------汽车设计中的权衡
摘要：对提高燃油效率和环境友好性的追求正在改变汽车的设计。除了新能源和管理，新的动力系统技术提供了更大的灵活性，在空间安排(包装)和外部形状(造型)的车辆。包装和造型设计的选择与消费者的偏好密切相关，尤其是那些影响消费者对产品客观品质的决定的设计。、知觉属性)。将感性属性包含到设计优化研究中的能力是更传统的工程方法的一个有价值的扩展，这种方法只关注功能属性。以往的工作已经研究了量化感知环境友好(PEF)在车辆轮廓设计。本文将经过经验验证的PEF轮廓属性作为约束条件，建立了一种最大限度地提高燃油经济性的车辆优化模型。结果表明，PEF偏好与给定车辆的可获得燃油经济性之间存在权衡关系，即车辆长度的增加导致PEF的增加和燃油经济性的降低。
1介绍
工程优化模型通常关注功能或“目标”设计属性。除了这些客观属性之外，人类(设计师或用户)还根据主观属性(即，每个人根据自己的意见来评估的属性)。特别感兴趣的是基于感知或知觉的属性，我们将其定义为能够影响人们对产品[1]客观质量的判断的设计属性。包含感知属性是可取的，但它们的量化是困难的，需要来自行为科学的方法。忽略感知属性可能导致设计与工程或管理目标一致，但对用户没有吸引力。设计师和用户对产品的感知是不同的。消费者经常使用主观推理来决定他们购买的产品。当他们开始使用客观属性决策过程(例如,“我需要一个省油的车,至少25 mpg”),当面对许多类似的替代品,消费者可能使用主观属性来缩小选择集(例如,“我想开车,看起来“绿色”因此,当人们看到我开车,他们就知道我关心地球”)[3 - 5]。这种情况给设计师和工程师带来了挑战，他们在做设计决策时可能会关注不同的属性，而客户在做购买决策时可能会关注不同的属性。由于设计对销售有很大的影响，设计满足消费者设计偏好的汽车是非常重要的。
将优化建模扩展到包括工程、经济和市场决策的需求已经确定，
特别是在汽车领域，已经开发出成功的方法来解决这种集成问题[7-9]。动力系统配置的引入与那些完全依赖内燃机的配置不同，它带来了更大的设计自由度，不仅在动力系统本身，而且在以前受到动力系统技术限制的车辆内部空间也是如此。例如，虽然概念上的“滑板”设计离实际的[10]还很远，但轮毂内电机的设计是在生产实际中进行的，几乎没有当今设计的经典空间布置(包装)限制。
在汽车设计中，设计师(汽车车身设计术语中的“造型师”)主要根据感知和主观属性来创建汽车的初始外观样式，而工程师则主要根据功能、目标和属性[11]来告知他们在为组件创建形状时存在的约束。所得到的产品可能与每一组最初选择的产品存在显著差异。从工程设计的角度来看，如果我们能够以显式的方式量化样式并产生可重复的结果，那么这种交换可以得到改进。在优化模型中包含消费者偏好和其他主观属性的努力以前已经花费了[7,12,13]。在优化模型中包含“绿色”样式标准的机会是基于之前的研究提出的，该研究考察了车辆设计轮廓[1]的感知环境友好性(PEF)的量化。PEF的测量可以作为一个指导，帮助设计师，如汽车制造商，在决策过程中，并提供他们在分析的起点。
节油汽车的设计是一个多学科的问题[14-17]。一些研究人员已经开发了结合工程、营销和政策模型的模型来描述多个利益相关者的决策对设计节油汽车的影响[15,18 - 21]。Georgiopoulos展示了工程功能如何与公司的决策过程相联系。
根据政府规定Frischknecht[21]扩展了Michalek[20]和Georgiopoulos[18]之前开发的模型，并开发了一个集成的车辆设计优化框架，允许设计师、生产商和消费者在[21]中进行权衡。在本文的优化研究中，使用了这个市场系统框架的一个修改版本，并加入了PEF属性。
本文的其余部分如下:第2节提供了研究中使用的市场体系框架的背景;第3节讨论了为本研究目的对框架所作的修改;Secs. 4和Secs. 5讨论了运行的优化研究及其结果;第6和第7节提供了讨论和结论。
计算车辆的最高速度和从0加速到60英里每小时所需的时间。另一个模拟运行，以计算最大坡度可能在65英里每小时，而拖在满负荷。
图1 (a)显示感知属性对产品需求作用的流程图，(b)显示本文研究范围的流程图
包装是设计过程中考虑人员、货物和车辆部件如何与车辆结构相适应的部分。在该模型中，包装基于对车辆几何形状的简单假设，其中包括发动机长度和第二排座椅后面的货运量指数等。考虑了车辆的质量特性，包括车辆整流罩重量和车辆总重量等级，这些都是基于Ward的《汽车年鉴》[23]中2005年轻型卡车的回归计算得出的。
2 .市场体系框架背景
市场系统框架由支持企业决策过程的量化模型组成。在本研究中，在分析中考虑了产品设计和燃料经济性形式的可持续性模型。工程设计是用一个向量来描述性能标准描述为zfrac14;f (x),其中x是产品设计变量。产品设计变量是在设计者控制下的可测量的数量。本研究使用的设计变量与发动机性能和车辆几何形状有关，两者都影响燃油经济性。该模型总共使用了7个设计变量，这些变量将在后面讨论。假设车辆性能的工程模型足以描述产品设计决策与产品属性之间的关系。产品属性是客户在做出购买决定时考虑的特性。该模型基于5名乘客的中型跨界车，主要产品属性包括:燃油经济性、加速度、最大爬升等级、最高速度、耐撞性和载货能力。将产品属性a建模为产品设计变量x的函数，该模型考虑了7个设计变量:发动机内径xEB;最终传动xFD;发动机内径行程比xEBS;车辆xL103长度;宽度xW105;高度xH101;和轴距xL101。
本文着重介绍了一种标准汽油火花点火动力总成的燃油经济性和包装。动力系统模型是使用类似于2007年福特Edge的动力系统规格和车辆参数开发的。两个性能测试模拟了美国城市驾驶循环和美国环境保护局(EPA)用来计算综合燃料经济性的美国公路驾驶循环。采用模拟加速度试验
3模型的发展
本节讨论对市场系统框架所作的更改，以将感知环境友好性(PEF)作为感知属性。图1(a)显示了一个图表，它指定了公司的决策变量，即价格、动力总成规格、几何形状和样式。动力总成和几何变量直接影响功能产品的属性(即。，燃油经济性，加速度，大小)，几何形状和样式直接影响感知属性(即。，视觉偏好，本研究中的PEF)。模型开发关注的是当利润不是目标时，包含感知属性对燃油效率汽车设计的影响，图1(b)。此配方的前提是了解PEF的样式标准对燃油经济性定义的“实际”环境友好性的影响。未来的研究可以检验PEF对利润的作用，但是需要为这样的研究开发一个更完整的需求模型。
该模型的形式化表示如式(1)所示，目标是使设计变量x(前面提到的7个)和给定参数p值(受工程约束和PEF施加的约束)的燃油经济性(FE)最大化。我们稍后将燃油经济性和PEF作为目标来直接探讨两者之间的权衡。于已经生成的设计，点Ptop的识别是很容易的，但是当优化之前的最高点未知时，点Ptop的识别是困难的。随着新设计的产生，车辆的最高点可能会发生变化。已经观察到三种变化:当点4高于点5时，当点5高于点4时，以及当它们之间的点(没有标记的中点)最高时。最后一个变化如图2所示。工程限制要求车辆的最低高度，使驾驶员或乘客能够舒适地坐着。自从P4位于该地区略高于司机座位,我们设置Ptopfrac14;P4确保座位高度标准是满足(见4.1秒。)。
因此，模型将使用式(4)而不是式(3)。
车辆轮廓。模型尺寸为L101，轴距长度;L103，车辆的总长度;前轮中心到缓冲器的距离(即，前悬挑);和H101，总高度。轨道宽度W101和车身宽度W105包含在车辆性能模型中，但不属于PEF模型，因为PEF模型是基于二维轮廓的。
H101和L103的尺寸为研究PEF对节油汽车设计的影响提供了几何基础。这些维度直接应用于市场体系框架，并转换为剪影控制点Eqs的功能。(2)和(3)。观察到，使用点1和点6的x坐标，可以得到如式(2)所示的车辆总长度的最佳估计值。一个常数Cfrac14;1.21是包含在这两个方程。这代表了一个转换因子，将剪影的尺寸转换为毫米单位，并确保它们被缩放到可接受的范围内，该范围由中型跨界车辆的市场系统框架的上下限定义。
L103frac14;xP6 xP1 k k C (2) H101frac14;yPtop地面C (3)
H101frac14;yP4地面eth;THORN;C (4)
原始模型的货运量计算假设车辆后部为正方形。第二排后面的货运量是计算货车式车辆的车轮井，车头衬板和其他壁厚的考虑。修正后模型的货运量计算也进行了更新，考虑到控制点P5对车辆后端曲率的影响。这是通过将货运量划分为三个部分来实现的:(1)装载层的高度为P6x，作为挤压矩形;(2) P6x高度到P5x高度作为挤压梯形处理;(3)从P5x高度到P4x高度作为挤压三角形处理(如图3所示)，在货运量计算中剔除驾驶室、车头衬板等内饰的估算体积。
与原始模型相比，修正模型对车辆几何形状做了两个额外的修改。首先，将轴距L101设为3010 mm，作为参数而不是设计变量。其次，将前悬垂参数L104从数值940更改为645 mm。这两项改变都是为了适应用于开发PEF模型的车辆轮廓的几何形状，与原始模型相比，PEF模型具有固定的轴距和更短的前悬挑(图2)。
图3风格化的车辆示意图，显示了货物体积计算与PEF计算中包含的几何控制点之间的关系
图4研究中使用的[1]轮廓线(a) pef5 5.12和(b) pef5 2.60，分别为最高和最低的平均PEF评级
选取16辆车轮廓的最显著控制点作为自变量，平均评分作为因变量进行回归，如表2所示。控制点及其系数见表3。这个模型有一个R2frac14;0.85相关性与实际评级从消费者研究。优化研究中使用式(5)计算PEF属性。
表1 195名受访者的人口统计资料
3.2 PEF模型。PEF的模型是根据之前的一项研究[1]确定的，该研究涉及195名参与者(98名女性，96名男性，其中一名不确定性别)，年龄从18岁到70岁以上;大约20%来自大学(如学生、教授、博士后等)，80%来自非大学，拥有60多个不同职位。根据年龄、性别、职业和地理位置，精心招募了一组不同的参与者。表1总结了人口统计信息。
研究中使用了17辆车的轮廓，其中16辆是根据实验设计制造的，另外一辆是“工厂”(丰田普锐斯)。每个剪影一次显示一个，参与者被要求回答关于他们的各种问题(有关研究的完整细节见[1])。其中一个关键问题是:“基于视觉内容，请评价这辆车传达环保友好的程度。参与者被允许率图像在一个7级的1 7frac14;frac14;不传达环境友好确实传达了环境友好。
计算每辆车的平均评分，使用方差分析(ANOVA)确定影响评分的最显著控制点(见图2中的控制点)。将控制点的计算均值和值(见表2)用式(5)表示回归分析:
我frac14;2、4、5、6、7对应控制点和b0拦截。点2,4,5,6,7的x和y坐标最显著。
3.3燃油经济性模型。燃油经济性取决于多种因素，包括车辆质量、动力系统规格、车辆正面面积和阻力系数。公司平均燃油经济性(CAFE)是美国政府的一项标准，适用于公司在美国销售的乘用车和轻型卡车。该标准基于汽车制造商在任何特定车型年的销售加权平均燃油经济性[25,26]。在CAFE标准中，指定了标准驾驶周期来测量车辆的燃油经济性。使用动力系统仿真包AVL Cruise[27]和CAFE在2008年之前指定的两个驱动循环，[21]创建了一个计算燃油经济性的仿真。这些测试包括美国城市驾驶循环和美国高速公路驾驶循环。基于EPA 2008年之前车窗贴纸报告方法，计算汽车的综合燃油经济性，其中城市行驶占55%，公路行驶占45%，式(6):
MPGCycUSCity和MPGCycUSHwy分别位于测试循环城市和高速公路燃油经济性的哪里
本文利用AVL巡航仿真数据建立多项式代理模型，计算MPGCycUSCity和MPGCycUSHwy。影响这些模型的具体车辆特性包括:发动机内径、发动机内径与行程比、最终驱动、H101、L101、L103、W105和阻力CD系数。其中6个特性是模型中使用的设计变量。L101是作为一个参数设置为解释3.1秒。(L101frac14;3010毫米),且阻力系数设置为一个参数(CDfrac14;0.37)。阻力系数是一个无量纲数是详细车辆几何形状的复函数。对车辆的阻力与阻力系数CD与车辆正面面积(W105 H101)的乘积成正比。所有研究中使用的阻力系数(0.37 CDfrac14;)中型交叉车是一个合理的值。
4优化研究
考察了三种优化计算公式。前两个是单目标优化公式，最大限度地提高燃油经济性没有PEF的约束。第一个是使用[21]开发的原始燃油经济性模型得出的结果。第二部分研究了修正后的燃油经济性模型的性能，修正后的模型用Eqs代替L103和H101。(2)和(4)分别作为后续优化研究比较的基础。第三个公式是一个双目标优化问题，我们使用上界(或)约束方法来确定帕累托解。结果表明，燃料经济性和PEF这两个目标之间存在权衡。以PEF为约束条件生成Pareto集，并对PEF上的界进行参数化研究，如果存在燃油经济性与PEF之间的权衡，则必须对PEF上的界进行参数化研究[22,28]。
第4.1节报告前两种配方的结果;第4.2节报告第三种配方的结果。第4.3节报告了Pareto研究的结果。
4.1燃油经济性最大化。第一个公式使用第3节中描述的模型，第二个公式使用该模型的修改版本，用Eqs替换L103和H101。(2)和(4)分别为。其目标是在受工程约束的情况下，使设计变量x和参数p的燃油经济性最大化[Eq]。(7)]。
原模型的设计变量为发动机内径xEB;最终传动xFD;发动机内径行程比xEBS;车辆xL103长度;宽度xW105;高度xH101;和轴距xL101。这些尺
资料编号：[5117]
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
