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张尧 胡俊勇 黄召明摘 要：作为车辆传动系统中重要的组成部分，变速箱的换挡性能对整车驾驶的平稳性和舒适性具有重要的影响，因此换挡性能的评价具有重要的工程意义。随着人工智能发展，机器学习在预测与分类问题中取得显著成就。本文在换挡性能评价中引入支持向量机，基于数据进行分析与判断，提高换挡性能评价的客观性与可靠性，并与主观评价进行对比，验证了方法的有效性。关键词：支持向量机;换挡性能;变速箱;静态0 前言随着经济的发展，人们对汽车性能的需求也日益提升，推动汽车向更高效、更舒适的方向发展。变速箱作为整车传递动力的重要部件，其性能的好坏直接影响车辆的操作舒适性和安全性。而手动汽車驾驶过程中频繁换挡，直接影响整车驾驶的性能[1]。目前，换挡性能评价缺少客观数据的支持，主要通过专业人士驾驶测评，通过自身舒适感受对换挡性能进行评价，多次统计分析得到最终评价结果，对整体换挡性能进行打分与分类。但是评价结果往往受到驾驶评测人员的身体、心理、操作习惯等多种因素影响[2]，主观因素较大且一致性不好，存在一定的不确定性，造成对换挡性能分类的不准确。此外，对不同变速箱进行性能测试，通过数据进行对比例如换挡力、……