【導讀】發動機是汽車的心臟，雖然發動機的基本原理沒有改變，但積極進取的汽車廠商們常常喜歡把發動機的性能作為競爭亮點，富于創新的設計大師們也不斷地將最新科技融入到發動機中，把發動機變成一個日益復雜的機電一體化產品。本文就講解如何靈活運用實驗設計的方法進行汽車發動機研發。
發動機是汽車的心臟，為汽車的行駛提供最基本的動力，它的質量特性關系著汽車的動力性、經濟性、環保性。縱觀汽車行業100多年的發展史，雖然發動機的基本原理沒有改變，但積極進取的汽車廠商們常常喜歡把發動機的性能作為競爭亮點，富于創新的設計大師們也不斷地將最新科技融入到發動機中，把發動機變成一個日益復雜的機電一體化產品。舉例來說，影響發動機Calibration（標定）的參數已經增加到數以千計的程度。
●如何能夠在眾多參數中快速而準確地找到少數關鍵的參數？
●如何能夠讓設置好的參數使燃料的Consumption、Emissions、Smoothness同時達到指定的要求？
●如何能夠在最短的時間內、在廣義的參數空間內精準定位，找到最優化的設計空間？
●……
這些都是國內很多汽車企業的研發和質量部門經常遇到的技術難題。由于缺乏正確的實驗設計理論指導，本土車企的研發成本高、研發周期長、研發效果差，這些情況制約了企業的上升空間，甚至導致相當一部分企業陷入了“銷量下降→壓縮研發成本→銷量繼續下降→繼續壓縮研發成本”的惡性循環。
從歐美、韓日等知名車企的成功經歷來看，實驗設計是它們長期保持發動機競爭力的法寶之一，這與國內同行或憑經驗、或憑苦干的工作風格形成了鮮明的對比。
實驗設計DOE ，又稱試驗設計，是以概率論和數理統計為理論基礎，既經濟又科學地安排實驗，同時在此基礎上研究和處理多因子與響應變量關系的一種科學方法。在發動機新產品、新工藝的研究中，通常要做實驗，而且往往做實驗的次數還很多。實驗者總希望從近可能少的實驗次數中最大限度地提取有用信息，為此就必須進行實驗的設計、分析與優化。實驗設計會告訴工程師們如何安排實驗最合理，如何對實驗結果進行評價和檢驗，最終在科研和工藝研究領域如何能夠達到大幅度縮短研發周期、節省經費、找到最佳的產品設計參數的目的。本文中所有涉及到實驗設計的分析報告都是基于專業統計分析軟件JMP完成的。
雖然說實驗設計是一種跨行業的分析方法論，但在汽車行業，其使用也有一定的特殊性。總的來說，汽車行業的實驗設計可以分為兩類：篩選（Screening）設計和優化（Optimization）設計。
篩選設計是指在問題研究的早期，潛在的候選因素很多，如何有效地大規模降低實驗次數而又準確地找到少數幾個影響發動機性能的關鍵因素。具體的實現手段有兩種：一種是經典的實驗設計方法，如部分析因設計、Plackett-Burman設計等（如圖一所示）；另一種是高級的實驗設計方法，如D最優設計等（如圖二所示）。
篩選設計的最終目的是不靠猜測，擺脫低效率的試錯法，卻能在眾多參數中快速而精確地發現關鍵參數，如圖三中所顯示的X5和X8。
優化設計是指在問題研究的中后期，關鍵因素已經明確，但需要精益求精，在有限的實驗空間中精準地找到使發動機性能發揮到極致的最佳設計。具體的實現手段有兩種：一種是經典的實驗設計方法，如響應曲面設計等（如圖四所示）；另一種是高級的實驗設計方法，如空間填充設計、I最優設計等（如圖五所示）。
優化設計的最終目的是不用一次次地盲目調試，而是通過有限的幾次實驗就能找到所需要的參數設置，使發動機的各項指標均達到指定的要求，從而大幅度降低研發周期與成本。圖六所示的圖形就是反映Fuel pressure和Valve train這兩個關鍵參數對燃料Consumption影響的預測模型，工程師們可以由此制定最佳的工藝方案。
總之，根據現實情況靈活運用實驗設計的方法，可以幫助研發和質量管理的技術人員快速而有效地達到篩選變量和優化方案的目的，使我們的汽車擁有更強勁的發動機，使我們的汽車工業早日進入到一個更高的發展階段。
