计划性试验，并根据试验结果对参数的灵敏度进行分析研究，发现设计参数对性能指标的影响关系.本文采用正交数组试验方法50个样本方案对1个主减速器传动效率、5个齿轮传动效率和1个发动机转动惯量进行研究，同时采用该50个样本建立较高精度的近似模型用于模型修正.
智能筛选和均值分析分别见图3和4.由此可知主减速器传动效率对百公里综合油耗的影响很大，同时主减速器传动效率和1挡传动效率对最大爬坡能力影响很大，且影响趋势一致，其余各挡传动效率对相应挡位的加速时间影响较大，而发动机转动惯量对各性能指标几乎没有影响.
通过近似模型可以减少计算机高强度仿真计算的次数，缩短优化时间，提高优化效率.通过平滑响应函数可以减少数值噪声，有利于快速收敛.本次模型修正选择PIAnO中自动近似建模模式，其推荐百公里综合油耗采用神经网络模型，其余性能指标选择克里格模型，获得各性能指标的近似模型精度见表4.
性能近似模型类型精度百公里综合油耗径向基函数99.938最大爬坡能力克里格99.999百公里加速时间克里格99.9893挡加速时间克里格99.9924挡加速时间克里格99.9945挡加速时间克里格97.8723.3基于近似模型和试验设计敏度优化设计
由于近似模型存在一定的误差，因此通过近似模型的全局优化可以在全局范围内尽可能找到最优解附近的解，且近似模型获得的方案与实际仿真仍存在误差，需要通过实际的仿真模型进行验证.本文采用传统的遗传算法，以主减速器传动效率、齿轮传动效率和发动机转动惯量为设计变量，以所有性能指标的实测值为目标进行多目标优化设计，在近似模型上迭代250步获得基于近似模型的修正方案，百公里综合油耗和4挡加速时间的修正历程见图5，基于近似模型修正方案验证后的仿真值与实测值精度比较见表5.
基于近似模型的修正方案比初始模型的精度有很大的改善，除最大爬坡能力和百公里加速时间仿真值与实测值差1.53%和1.22%外，其他性能指标的误差都在0.5%内.由于近似模型的精度已经较高，要想通过进一步提高近似模型的精度再次优化将需要花费极大的计算代价，因此提出另一种优化策略，即在近似模型获得的修正方案上根据前期的试验设计敏度分析结果进行方案调整，最终获得精度更高的修正方案，见表5.除百公里综合油耗精度略有下降外，百公里加速时间误差由基于近似模型修正方案的1.22%下降到0.14%，并且其余性能指標与实测完全吻合，仿真模型的精度从整体上得到很大提高，可用于速比匹配优化.
4速比匹配优化
4.1优化问题定义
优化目标是在满足汽车动力性能的基础上，尽可能减少油耗和降低排放，所以将百公里综合油耗作为优化的目标函数，以主减速器速比、1挡速比和5/6挡间比作为设计变量进行优化，其取值范围见表6，以动力性能的设计要求为约束要求，见表7.
4.2试验设计和近似建模
采用正交数组试验方法对162个样本方案进行参数研究和构建近似模型.7个设计变量与7个性能指标的2D相关性散点图见图6，从中可以了解设计变量的影响关系和重要性程度.图6左下三角反映在设计空间内所抽取样本的分布形式，右上三角反映参数之间的相关性程度，其值在[-1，1]之间，正值表示参数间呈正相关，负值表示参数间呈负相关，越接近于1表示两参数的相关性越大.通过分析可知，主减速器对所有性能的影响都比较大，对百公里综合油耗和最大爬坡能力的影响为正效应，对启用性能的影响为负效应；同时可以看出，各性能指标之间存在很强的耦合关系，且线性程度较强.
4.3基于近似模型和试验设计敏度优化
在近似模型上通过高效的全局优化算法（协方差矩阵适应演化策略，算法参数配置见图7）迭代400次获得全局范围内的优化方案，优化算法参数配置和百公里综合油耗优化历程见图8.将基于近似模型获得的优化方案代入实际仿真模型验证，发现百公里综合油耗为8.184 L，相对初始方案降低3.148%，但是4挡加速时间违反约束要求0.83%.图 7优化算法配置
通过前文试验设计分析获得的敏度信息，对基于近似模型的优化方案进行调整，最终获得的优化方案百公里综合油耗为8.172 L，相对初始方案降低3.29%，其余性能都满足设计要求，速比匹配方案和动力性能见表9和10.
5结论
通过试验设计敏度分析、基于近似模型优化设计和基于敏度信息进行优化方案调整的设计，在模型标定中使得仿真模型的性能值除百公里综合油耗和百公里加速时间与实测值分别相差0.60%和0.14%外，其余指标与实测值完全一致，初始模型中最大误差达34.32%，这可以极大地提高仿真模型的可信度，同时为后面速比匹配的优化方案的可信度提供保证.采用相同的优化策略，在速比匹配优化中实现百公里综合油耗降低3.29%，在满足动力性能的前提下提高燃油经济性，最终达到节能减排的效果.
传统的模型标定和速比匹配优化设计至少需要1～2周时间，在采用本文所设计的优化策略下，整个优化过程仅花费2 d的时间，极大助力快速模型修正和速比匹配优化，既可以充分了解设计参数与性能之间的关系，挖掘其设计潜力，又可以有效地减少仿真计算量和获得较好的优化方案，对产品研发效率的提高和成本的缩减具有积极意义，在整车动力经济性的速比匹配优化设计中具有广泛的应用价值.参考文献：
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