Contributions des méthodes statistiques à la quantification de l'agrément de conduite

Contributions of statistical methods in drivability quantification

• Auteur / Autrice : Nadine Ansaldi
• Direction : Georges Oppenheim, Jean-Pierre Raoult
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques appliquées et statistiques
• Date : Soutenance en 2002
• Etablissement(s) : Université de Marne-la-Vallée (1991-2019)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Tolérance (technologie)

Statistique

Analyse discriminante

Conduite automobile

Résumé

Quantifier ou objectiver une prestation d’agrément de conduite consiste à définir quelles sont les grandeurs mesurables (critères) représentatives de l’agrément de la prestation, donnée purement subjective, et à déterminer pour chaque critère une plage de valeurs optimale (intervalle de tolérance). Ce document présente une méthodologie qui couvre toutes les étapes nécessaires à l’objectivation d’une prestation depuis la planification des essais jusqu’à la validation des critères représentatifs de la prestation et des intervalles de tolérance. La quantification nécessite des mesures physiques. L’agrément résulte de ce qu’a ressenti le conducteur. Les mesures permettent d’avoir un enregistrement des stimuli qu’a reçus le conducteur. De ces mesures, nous proposons d’extraire une liste de critères potentiels la plus exhaustive possible à l’aide d’un outil qui génère et extrait automatiquement des critères. Parallèlement, la quantification nécessite l’évaluation de l’agrément associé à la prestation. Si les essais sensoriels réalisés suivent un protocole de comparaisons par paires, l’analyse des préférences peut être réalisée à l’aide de modèles dérivés du Multi-Dimensionnal Scaling. Pour déterminer dans la liste des critères (données quantitatives) ceux qui sont représentatifs de l’agrément (donnée qualitative), nous proposons d’utiliser l’analyse discriminante arborescente par moindres écarts. Cette analyse discriminante est basée sur un critère L1 de décision binaire et un traitement arborescent par regroupement de modalités. Une fois les critères représentatifs identifiés, nous proposons un outil de calcul de tolérances qui permet de déterminer quelles valeurs chaque critère doit prendre pour que l’agrément soit le meilleur possible. Nous présentons enfin les résultats de l’application de cette méthodologie à la prestation décollage à plat pour un groupe moto-propulseur à boîte de vitesses robotisée

Quantifying a customers’ drivability requirement consists in determining some measurable representation criteria of the customers’ feel of drivability as well as ranges of optimal values (tolerance intervals) for each criterion. In this document, a methodology for quantifying customer’s requirements is presented. All steps, from planning the experiments to validating the representation criteria and their tolerance intervals, are described. The customers’ feel is the result of the stimuli he receives, which can be recorded by some physical measurements. We suggest to extract from the measurements an as comprehensive as possible list of potential criteria, by means of an automatic tool for generation and extraction. The quantification process also requires sensory assessment of the customers’ feel of drivability. If a paired comparisons method is used, the preferences analysis can be carried out by Multi-Dimensionnal Scaling models. In order to determine the criteria (quantitative data) which are representative of customers’ feel (qualitative datum), a discriminant analysis based on L1 criterion and levels grouping, is proposed. Once the representation criteria are identified, a tolerance computation tool is proposed for determining the ranges of values for each criterion in order to obtain best possible customers’ feel. Finally, results of this methodology are presented for quantifying the customers’ fell of “take off” for robotized gearbox powertrain