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基于熵权TOPSIS方法的整车动力学性能多目标优化
摘要
在现代汽车制造业中，整车动力学性能是一个非常重要的指标，对于车辆的性能及驾驶舒适度具有重要的影响。在本文中，我们采用了熵权TOPSIS方法进行多目标优化，以优化整车动力学性能。通过优化来定义目标，利用熵权法对指标进行权重分配，然后利用TOPSIS方法从多个候选方案中选择最佳方案，使整车的动力学性能得到显著提高。本文采用一组模拟数据进行实验验证，结果表明，所提出的方法能够有效地优化整车动力学性能。
关键词：整车动力学性能；多目标优化；熵权TOPSIS方法；指标权重；最佳方案选择。
Abstract
Inmodernautomotivemanufacturing,theoverallvehicledynamicsperformanceisaveryimportantindicator,whichhassignificantimpactonthevehicle'sperformanceanddrivingcomfort.Inthispaper,weusetheentropyweightTOPSISmethodformulti-objectiveoptimizationtoimprovetheoverallvehicledynamicsperformance.Bydefiningobjectivesthroughoptimization,usingentropyweightingtoassignweightstoindicators,andthenusingtheTOPSISmethodtoselectthebestsolutionfrommultiplecandidatesolutions,theoverallvehicledynamicsperformanceissignificantlyimproved.Asetofsimulationdataisusedtoexperimentallyverifytheproposedmethod,andtheresultsshowthattheproposedmethodcaneffectivelyimprovetheoverallvehicledynamicsperformance.
Keywords:overallvehicledynamicsperformance;multi-objectiveoptimization;entropyweightTOPSISmethod;indicatorweight;bestsolutionselection.
1.引言
整车动力学性能是现代汽车制造业中非常重要的一个指标，它能够影响车辆的性能及驾驶舒适度。对于车辆制造商和消费者而言，优化整车的动力学性能是对于车辆安全性、刹车性能、悬挂系统及底盘设计等方面的一次重要挑战。在多目标优化中，我们可以选择多个目标，然后通过非线性优化或其他优化技术来最大化或最小化目标。但是，在这个过程中，我们需要考虑多个因素之间的平衡，而且这些因素之间的关系很难用简单的公式来建立。因此，我们需要一种有效的优化方法来解决这些问题。
2.相关工作
在过去的几十年中，已经有不少研究工作涉及到了整车动力学性能的优化。在这些工作中，人们通常使用多目标优化技术来定义目标，并以汽车性能指标为变量，来最小化或最大化一组给定的目标函数。其中，常用的方法包括遗传算法、模拟退火、禁忌搜索和多层神经网络等。
然而，在多目标优化中，我们常常需要考虑到多个目标之间的平衡问题。为了解决这个问题，熵权法和TOPSIS方法被广泛应用。熵权法是一种有效的方法，它能够根据指标的信息量对指标进行加权。TOPSIS方法是一种优化技术，它能够选择最佳方案，使其最接近理想方案，同时最小化到理想方案的距离。
3.熵权TOPSIS方法
熵权TOPSIS方法结合了熵权法和TOPSIS方法的优势，以解决多目标优化问题。该方法的步骤如下：
（1）确定每个指标的重要程度，将其转化为指标的权重。在这里，我们采用熵权法来计算权重。
（2）对于每个可能的解决方案，在每个指标上计算标准化数据。其中，标准化数据是将原始数据转换为比例值的过程。
（3）对每个解决方案，计算接近度（Closeness）值。这个值是由解决方案与正理想方案（PositiveIdealSolution）和负理想方案（NegativeIdealSolution）的距离决定的。距离越小，接近度越大。
（4）选取接近度值最高的解决方案作为最优解。
4.实验结果
在本文中，我们采用了一组模拟数据进行实验验证。我们选择了10个指标，包括加速性能、刹车性能、悬挂系统设计等方面的指标。根据这些指标，我们定义了三个目标函数：最大化加速性能，最小化刹车距离和最大化悬架系统设计得分