doe - 实验设计

动态DOE模型只有在直接计算过程，且该过程的时间间隔小于1秒用才适当。特别地，动态建模能复制两个连续操作点之间过度状态。 电子工程应用

DOE也可应用到电子工程领域。在这个领域中，常用到纯物理模型，因为这方面的理论发展成熟，因而能在较小的时间开支内有效应用。然而，在这个领域中，日益面临优化的问题，这些问题的解决措施取决于很多的因素。在这里，普通的作业，包括温度条件、化学物的非线性影响，如电池状态。类似地，DOE允许对包含电子和机械元件的复杂系统进行研究。 混合车的设计

混合车部分靠电力马达驱动，部分靠内燃发动机驱动，它变得日益地重要。一般地，何时用电力马达驱动，何时用内燃发动机驱动，是通过智能操作策略决定的。混合车比传统的内燃发动机车的效率大大提高。另外，这个概念避免了仅靠电力马达操作导致能量不足的问题。成功操作混合车最重要的条件是，精确地协调所有元件和操作状态。

参考[9],下面的部分研究了启动发动机单元的操作。至今，使用了单独的电子机械来启动发动机和给汽车的电子系统提供动力。现在，用来启动发动机的直流电子机械称为启动器。相比之下，提供电能到12伏汽车系统的交流器是一个三相交流器，随后要整流。启动器包含发动机启动和提供电能，允许许多操作策略，这些策略能低油耗和降低排放量。因此，启动器服务于交流驱动单元。 恰当操作的主要条件是电池状态的控制。由于不知道物理联系，推荐使用数据模型方式。模型的输入参数是： MICE,Drag：减速燃料截止：“开“和”关“ MICE,min：行驶中的最小允许扭矩[Nm] Opt.水平：时间域[s]

Opt.图：内燃机优化曲线的重量因子

在充电控制开始前，须等待一段时间作为“时间域“。时间域范围越大，表明燃料消耗更高，该措施给优化控制提供了更广泛的范围。内燃发动机的特性曲线当CO2和NOx排放量最低时最好，由“Opt.图”的质量因子描述。所有的联系采用汽车模型仿真来决定。

图34和35显示了一个参考汽车的四个输入变量，以百分比的形式，对排放物的影响。这些影响被认为是相对的变化，因为没包括输入量之间的关系。每条线代表单一输入变量对设臵点的影响，此时其他输入变量设臵在平均值。可以看出，最低扭矩对NOx排放量的影响很小，而对CO2排放量的影响很大。例如，当正确选择“MICE,min”“Opt.水平”的值时，可以降低NOx的排放量（见图35）。然而，这两个量对CO2排放量的影响是相反的（见图34）。利用DOE建模的优化方法可能能满足合适的NOx的排放量和CO2排放量的目标。

图34 对二氧化碳的主要影响

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图25 对氮化物的主要影响

温度影响

这个部分展示的两个例子在于说明，DOE方法不仅能用在发动机领域，也能成功用在包含许多输入参数和有连续静态响应的系统。

在第一个例子中，在不同操作温度下执行直流马达上的各种扭矩测量。为调整马达上的扭矩，要用到一系列的电阻。另外，需要决定电源电压波动对扭矩的影响（图36）。因此，该研究的目的是，决定马达能在各种温度和电压波动下操作的系列电阻器。

图36电路图

为决定扭矩，可采用基于设计方案的DOE模型，该模型带如下三个输入变量：操作温度、电源电压啊、系列电阻。这种方案允许输入变量的插值，对比之下，另外一种常见的测试序列没有用到数学模型，仅考虑单次测量。反过来，数学方式能决定带1欧姆公差的系列电阻，尽管测试序列不包含这个电阻值。另外，这种方法提供了使用图形估计方案，它能清晰地显示物理联系（图37）。

图37取决于电压、压力、电阻的扭矩

第二个例子处理整流二极管的温度。整流二极管加热到多少度取决于环境温度、能量转换、使用的电扇。在实验中，这三个参数作为常量，记录二极管的温度，随后应用到DOE模型中。电风扇有一个最合适的工作速度，标志这冷却效果最好的点。图38显示了要求的电源、环境温度、风扇速度的组合，使二极管的温度达到200°。不能超过这个温度极限。二极管的温度随电源增加而上升。因此，因此，过热范围在200°等值线以上，那边的温度超过200°。在图表中可以看见，风扇速度在最大值的70%左右能提供最好的冷却效果，而二极管能发挥90%的能量。这些描述对所有的环境温度都有效。DOE模型对风扇的速度提供更精确的值，这个例子中是74%。

图38 不同风扇速度下，从60%到92%，二极管温度200°

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特别是在非线性关系中，DOE不仅提供评估的趋势，也能提供在定义的间隔内对精确值的预测。

结论及展望

现代汽车发动机的多参数和日益抓紧的废气污染排放标准将DOE的发展成功应用到发动机发展领域。一方面，这种方法提供了减少测量开支的优势，大大降低成本。另一方面，相比基于专家知识的典型网格测量或实验，可有效使用所得的信息。通过对该方法含义的改变，DOE用到的领域不断增加。最初是数学设计方案的术语，如今DOE和整个工作方案相连，不仅包括设计方案过程，也包括模型拟合和优化过程。

在汽车领域，实验设计是一个相对较新的方法，还有待挖掘潜能。加强关注该方法更广的接受性和更深发展的可能性。以汽车主要的应用领域-发动机测试台为基础，DOE日益应用到设计和仿真领域中。在发动机测试台上，DOE会导致测试环境和测试样品的变化。测试台的技术及其自动化日益适应到技术要求。

新模型方法和特定的模型调试设计方法会引领模型质量的提高。一个主要关注的方面是动态模型的发展。更快、更精的确优化算法的应用，将来能找到复杂问题的解决措施。同时，随着发动机元件的发展，元件自由度数量也会增加。这样，后注射策略和可变压缩是奥拓发动机的关键词。

通过改变发动机控制单元（ECUs）的结构，从DOE方法中获得的知识，能应用到发动机更深的发展。特别地，传统的曲线结构能被更有效的结构替代，如，人工神经网络，或复杂多项式。结果，主要的参数不能从结构中直观简单地得到，但可以通过可靠的数学方法得到，如DOE。

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