“ 2017年对汽车质量的研究”旨在为汽车公司提供更准确的新方法来垄断基准。借助统计回归分析（），汽车公司可以：1）更准确的汽车质量基准，因为该方法揭示了各种汽车组件在实现汽车方面的有效性； 2）有助于为未来的汽车提供更有效的燃油经济设计计划（或温室气体排放策略）。
钢的优化设计潜力和轻巧的实用程序
“完成第三次报告更新后，研究小组发现，即使完成了第三次报告更新，仍基于现有的钢板编号铝材和钢材，仍然存在大量的设计优化和轻质潜力。”
根据最新版本的“ 2017年汽车质量魔鬼研究”，即使研究团队分析了新模型（与2001 - 2012年模型的先前分析相比，主要是在2011 - 2015年的模型中），他们发现其轻量级趋势仍然是趋势仍然一样。
（图片中的翻译引用了世界汽车钢联盟的信息，以下相同）
拉斯说：“最明显的趋势是：根据数据库中的数据，钢组件的质量范围很大。例如，由于其不同的功能，相同尺寸的钢门是15.2-21.9千克。质量和下限差异高达44％。
这项研究的组成部分包括：钢，铝，钢和铝混合材料。由于碳纤维和镁成分的应用数量有限，因此无法进行有效的统计分析，因此不考虑。
研究方法
- 统计回归分析的引入和作用
该研究所担心以前没有进行过分析的新模型，并允许在一定时间内进行比较。一方面，测试了统计模型的稳定性，一方面，可能存在的重量和时间与可能存在的时间之间的发展趋势。
可以解释说，统计回归分析与传统的基准测试方法不同。它被允许将新设计与数据库中的所有车辆进行比较，涵盖各种尺寸和分段市场的模型，而不仅限于某个或某个模型。比较（这是一种传统的汽车基准方法），数据回归分析方法也与汽车公司使用的轻量级效果的方法不同。
作为统计回归分析的开发商，密歇根大学的唐·马伦（Don Malen）博士说：“统计回归分析方法打开了数据库的门。借助这种方法，工程和技术人员可以识别高质量和更现实的目标，并且同时节省时间“和成本”。
“ 2017年汽车质量魔鬼研究”的技术研究点包括：
该研究使用拆除和统计回归分析，涉及2011 - 2015年模型的近250个模型。此方法可以帮助数据库中的有效设计零件与其他类似于材料，尺寸和性能类似的零件，有效的设计零件可以大大减少重要的重要性。然后使用有效的设计零件比较不同的材料，以了解真实汽车的减肥能力。
由于组件的结构不同，这意味着某些结构设计可能比其他大小相同的组件更轻，这主要是由于其结构性能和所使用的材料。如果可以使用先进的高强度钢和/或对零件结构设计的全面优化，则可以进一步改善钢的轻量级效果。
当今钢结构设计的减肥效应（质量）的差异截然不同。这种配对方法再次表明，相似子系统中所有钢结构零件的质量和有效性都有很大差异。例如，钢体结构的相同大小（7.5平方厘米）之间的质量差可以达到100 kg（结构部分的质量和下限之间的差异）。
研究表明，在谈论轻质铝材料的性能标准时，许多人根据经验进行判断，减肥可能达到约40％。但是，实际上，目标价值通常很难实现。与相同的尺寸和优化的钢组件相比，铝材料的轻量级效果甚至更大。
与高效率钢结构设计相比，铝和此类材料之间的轻巧（减肥）有效性差距将进一步降低。过去，保险杠就是一个例子。如果使用了高效率钢和铝，则铝材料的重量减少仅为19％铝材和钢材，并且由高效钢制成的保险杠比行业中常规保险杠的质量轻27 27 27。％。对于掀背车门，使用具有高能量效率的铝和钢，两者之间的质量之间的差异仅为2％。当实现轻巧的效率时，其成本已降低至至少三分之一的原始成本。
由于车辆系统设计的要求，有时它可能无法实现通过铝减肥的轻量级目标。在审查了几乎所有测试组件之后，研究人员发现在车辆系统中看不到大部分减肥效应。它应该高于制造钢门，这在与乘客舱直接相关的各个组件中尤其明显，因为它也需要满足诸如噪声和NVH之类的其他要求）。
摘要：“目前，汽车公司在轻巧的钢设计中正在迅速发展，使其价格更容易被人们接受。但是，根据研究，它仍然可以优化，高级钢和钢。技术进一步降低了汽车的重量成分。
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