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| 实验设计助力汽车发动机研发 | |
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发动机是汽车的心脏，为汽车的行驶提供最基本的动力，它的质量特性关系着汽车的动力性、经济性、环保性。纵观汽车行业100多年的发展史，虽然发动机的基本原理没有改变，但积极进取的汽车厂商们常常喜欢把发动机的性能作为竞争亮点，富于创新的设计大师们也不断地将最新科技融入到发动机中，把发动机变成一个日益复杂的机电一体化产品。举例来说，影响发动机Calibration（标定）的参数已经增加到数以千计的程度。
• 如何能够在众多参数中快速而准确地找到少数关键的参数？
• 如何能够让设置好的参数使燃料的Consumption、Emissions、Smoothness同时达到指定的要求？
• 如何能够在最短的时间内、在广义的参数空间内精准定位，找到最优化的设计空间？
• ……
这些都是国内很多汽车企业的研发和质量部门经常遇到的技术难题。由于缺乏正确的实验设计理论指导，本土车企的研发成本高、研发周期长、研发效果差，这些情况制约了企业的上升空间，甚至导致相当一部分企业陷入了“销量下降→压缩研发成本→销量继续下降→继续压缩研发成本”的恶性循环。
从欧美、韩日等知名车企的成功经历来看，实验设计是它们长期保持发动机竞争力的法宝之一，这与国内同行或凭经验、或凭苦干的工作风格形成了鲜明的对比。
实验设计DOE ，又称试验设计，是以概率论和数理统计为理论基础，既经济又科学地安排实验，同时在此基础上研究和处理多因子与响应变量关系的一种科学方法。在发动机新产品、新工艺的研究中，通常要做实验，而且往往做实验的次数还很多。实验者总希望从近可能少的实验次数中最大限度地提取有用信息，为此就必须进行实验的设计、分析与优化。实验设计会告诉工程师们如何安排实验最合理，如何对实验结果进行评价和检验，最终在科研和工艺研究领域如何能够达到大幅度缩短研发周期、节省经费、找到最佳的产品设计参数的目的。本文中所有涉及到实验设计的分析报告都是基于专业统计分析软件JMP完成的。
虽然说实验设计是一种跨行业的分析方法论，但在汽车行业，其使用也有一定的特殊性。总的来说，汽车行业的实验设计可以分为两类：筛选（Screening）设计和优化（Optimization）设计。
筛选设计是指在问题研究的早期，潜在的候选因素很多，如何有效地大规模降低实验次数而又准确地找到少数几个影响发动机性能的关键因素。具体的实现手段有两种：一种是经典的实验设计方法，如部分析因设计、Plackett-Burman设计等（如图一所示）；另一种是高级的实验设计方法，如D最优设计等（如图二所示）。 （图片） （图片） （图片） （图片） （图片） （图片） | |
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