一种整车重量目标的获取方法与流程

本发明涉及整车研发领域，特别涉及整车研发阶段的整车重量目标的获取方法。

背景技术：

近年来，汽车乃至新能源汽车发展越来越快，用户对于汽车的性能要求越来越高。同时在节能减排的要求下，要求汽车更轻，更快，更省。而汽车重量作为汽车最基本最重要的一个性能属性，重量性能的好坏对汽车动力性经济性、耐久可靠性、安全性、制动、操纵稳定性等一系列性能都有较大的影响。实践证明，若汽车整车重量减少10％，燃油效率可提升6％-8％，汽车整备重量每减少100kg，百公里油耗可降低0.3-0.6l/100km。汽车重量越轻，其相关的性能就越好，因此汽车减重一直是汽车设计中的核心任务。

另一方面，随着全球传统能源的消耗，新能源汽车如纯电动汽车、混合动力汽车也在不断的被研发并投入市场，而且在市场占比也将越来越大。在电池能量密度和布置空间有限的前提下，新能源汽车对汽车重量的要求更高，减重期望更大。但汽车的重量也不可能无限制的削减，减重的同时必然带来成本和技术难度的增加。合理的重量目标值在研发阶段对于整车设计研发来说至关重要，但是现有技术中只能在整车研发完成后才能知道整车重量或者在研发结算根据经验来确定一个研发的重量，这种方式的研发重量目标的确认以来人工，且具有很大的随意性。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种车辆重量目标获取方法，用于在研发阶段为车辆研发提供重量目标值。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种整车重量目标的获取方法，包括如下步骤：

步骤1：获取所研发车辆对应的市场上的多个竞品车型的参数；

步骤2：对市场上的竞品车型通过投影面积法求取每种竞品车型的单位投影面积的重量，即为整车重量系数；

步骤3：对竞品车型的整车重量系数进行统计分析，选取数值较小的一部分整车重量系数形成竞品数据库；

步骤4：将竞品数据库中的整车重量系数及其对应的车型上市时间信息进行结合，拟合出整车重量系数与时间的线性曲线；

步骤5：根据研发车型的计划上市时间，通过线性曲线获得上市时间对应的目标整车重量系数；

步骤6：根据目标整车重量系数通过投影面积法得出目标重量值。

在步骤1中，结合所研发车型的整车尺寸、轴距、动总和市场定位确定市场上的竞品车型。

竞品车型的参数包括整车尺寸、轴距、整备重量、安全星级、动力总成、上市时间。

在步骤2中，采用投影面积法求取单位投影面积的重量采用如下公式：

c＝m/a，其中c为整车重量系数，m为整车重量，a为整车投影面积；

a＝l*w，其中，l为整车长度，w整车宽度；

将竞品车型的整车长度、整车宽度、整车重量带入到公式中求取竞品车辆的整车重量系数。

在步骤3中，按照设定比例筛选出较小的整车重量系数。

设定的筛选比例为总的竞品车型数量的30％。

在步骤6中，在求得目标整车重量系数后，利用投影面积法公式即可求得整车重量目标值。

本发明的优点在于：在设计阶段根据研发车辆的基础参数可以快速得到研发车辆的目标重量值，为车辆的后续开发研发提供目标重量基础；而且提供的重量目标值满足大数据统计出的市场优秀车辆重量趋势，而且给出的整车重量目标值合理，为车辆的研发提供研究基础并且可以使得研发车辆相对于市场车辆也具备一定的市场竞争力。

附图说明

下面对本发明说明书各幅附图表达的内容及图中的标记作简要说明：

图1为本发明中竞品车型数据对应的数据表；

图2为本发明根据若干个整车重量系数对应年份拟合出的曲线图。

具体实施方式

下面对照附图，通过对最优实施例的描述，对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。

本发明所要解决的技术问题是提供一种整车重量目标设定方法，为车辆的研发给出一种合理的、可行的重量目标值，同时是给出的重量目标值具备一定的竞争力的。其原理是基于投影面积法算出竞品车型的重量系数，通过竞品大数据算出历年竞品重量系数变化趋势，测算出产品上市时以及上市两年内仍具备竞争了重量水平。并以此作为所研发车型的重量目标。具体包括如下步骤：

步骤1、收集竞品数据

获取所研发车辆对应的市场上的多个竞品车型的参数；结合所研发车型的整车尺寸、轴距、动总和市场定位确定市场上的竞品车型。竞品车型的参数包括整车尺寸、轴距、整备重量、安全星级、动力总成、上市时间等。

结合所研发车型的整车尺寸、轴距、动总和市场定位，收集市场上近5年内所有相近车型的数据参数(整车尺寸、轴距、整备重量、安全星级、动力总成等)。若相近车型的样本较少时，也可以拓展到市场上的主流车型作为样本。想进车型可以以车辆尺寸、轴距等作为对比来确定，此过程为样本的选择，根据研发车辆的定位以及市场的对标车型来确定，可选择相同市场定位的车型作为竞品车型，如图1所示为某一研发车辆选择的竞品车型及其数据参数示意图；

步骤2：投影面积法计算重量系统，采用投影面积法分别计算出竞品车辆的整车重量系数。

投影面积法采用公式为：m＝a*c其中：a＝l*w

式中：m—为汽车整备重量；l—整车长度；w—整车宽度；a—整车投影面积；c—整备重量系数；

通过投影面积法，算出汽车单位投影面积的重量，即定义为整备重量系数。

对市场上的竞品车型通过投影面积法求取每种竞品车型的单位投影面积的重量，即为整车重量系数；采用投影面积法求取单位投影面积的重量采用如下公式：

c＝m/a，其中c为整车重量系数，m为整车重量，a为整车投影面积；a＝l*w，其中，l为整车长度，w整车宽度；将竞品车型的整车长度、整车宽度、整车重量带入到公式中求取竞品车辆的整车重量系数c。

步骤3：竞品数据库的选择

通过单位面积投影法计算出每个竞品车型的整车重量系数、再以各车型的重量系数做正态分布统计，筛选出重量系数等级处于l或a区间的车型。

l和a是指lacu法中的l、a。lacu竞品对比法中：

l–leader产品性能处于市场领导地位

a–amongleader在主流产品地位中

c–competitive产品具有一定的竞争力

u–un-competitive产品不具有竞争力

lacu法是汽车行业内常用的目标设定方法，通过对竞品车型的主客观测评，把竞品车划分四个等级，并将所研发车型的各性能指标与竞品进行对比，依据产品定义中预设的目标等级(lacu)，对比对应等级竞品车的主客观目标值，设定自己产品的性能目标值。一般情况下，重量目标应定位于a或l等级以满足市场竞争的压力。在本申请中，处于l或a等级的整车重量系数应该是重量系数较小的的那一部分。也就是整车重量系数处于较小的那一部分车辆。具体的可以为：

对竞品车型的整车重量系数进行统计分析，选取数值较小的一部分整车重量系数形成竞品数据库；按照设定比例筛选出较小的整车重量系数。设定的筛选比例为总的竞品车型数量的30％，筛选出整车重量系数较小的车型及对应的。整个竞品车型中的前30％个整车重量系数较小的整车组成的数据库既满足lacu法中选择的l和a等级。在选择时具体的可以采用排序的方式按照车型对应的整车重量系数从小到大排列，选择按照从小的一端开始取总车型数据量的30％的数量的较小的车型作为竞品数据库。

步骤4：制做计算模型，拟合出整车重量曲线。将竞品数据库中的整车重量系数及其对应的车型上市时间信息进行结合，拟合出整车重量系数与时间的线性曲线；

通过筛选有竞争力的车型样本形成的竞品数据库，竞品数据库中的各车型的整车整备重量系数与其对应的上市时间数据，根据整车整备重量系数与时间的关系，时间以年度为单位，拟合做出线性曲线。进而为计算出所研发车型上市年份应具备的重量系数提供基础。根据数据库中选择的车型的时间及整车重量系数，以时间为横坐标x，系数为纵坐标y，这样就可以作为以平面坐标系中的数据曲线拟合，可以采用常用的最小二乘法、线性差分法等来拟合曲线。

步骤5:计算并制定目标车型重量目标

通过预测计算出的上市年份目标车型所应具备的重量系数，利用投影面积法反求目标车型的重量目标，此目标即为目标车型合理且具备竞争力水平的重量目标，为研发提供目标重量值。具体的，根据研发车型的计划上市时间，通过线性曲线获得上市时间对应的目标整车重量系数，由于拟合的线性曲线在得知时间x时通过曲线得到系数y；根据目标整车重量系数通过投影面积法得出目标重量值。在得到目标系数后，通过投影面积法的公式m＝a*c即可求得对应的目标整车重量值。

举例说明：某公司计划研发一款2020年上市的轿车，初步确认该车的整车尺寸为4800*1880*1470mm。假定重量目标做到a等级，通过上述方法计算得到2022年(上市后两年)具备a等级竞争力的重量系数为0.158，由投影面积法m＝a*c可得整备重量m＝4800*1800*0.158＝1365.12kg，即这款车型的最低配整备重量目标可以设定为小于等于1365kg(取整)，此整车重量目标值在2020年上市具有较好的市场竞争力。

本发明采用lacu竞品对比法，锁定具有竞争力的重量目标等级；收集历年同类型车型的竞品数据，用数据统计分析科学的找出线性趋势；用投影面积法消除车型之间的配置、用料等偏差，使得分析更客观。通过提供的目标重量值作为车辆研发的目标，为研发提供基础，同时可以做到兼顾车辆性能和市场竞争，满足市场的需求，为生产出满足市场需求、受市场欢迎的汽车产品提供研究基础，同时提供的一种方法，通过该方法可以快速得到目标重量值，为车辆研发提供基础。

显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，均在本发明的保护范围之内。