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基于内外层嵌套多目标粒子群优化算法的麦弗逊悬架几何参数优化

彭成旺  
【摘要】:传统的汽车悬架设计中,往往先确定弹簧刚度、轮胎径向刚度等力学参数,然后进行悬架硬点坐标优化。然而,汽车使用过程中,上述力学参数会随着环境温度、汽车载荷、使用时间的变化而改变,从而影响操纵稳定性。针对上述问题,首先,基于多体动力学软件ADMAS/Car,依据某乘用车麦弗逊悬架系统的相关设计参数,建立麦弗逊悬架系统动力学模型,并采用灵敏度分析方法选取设计变量;然后,通过支持向量回归(SVR)拟合上述麦弗逊悬架轿车的前轮定位参数绝对值最大值与悬架硬点坐标、弹簧刚度、轮胎径向刚度之间的关系模型;其次,采用区间分析方法构建面向操纵稳定性的多目标优化模型;最后,提出一种新颖的内外层嵌套多目标粒子群优化(DL-MOPSO)算法,用于求解上述多目标优化模型,并将其优化效果与传统多目标优化算法进行对比,以验证DL-MOPSO算法的优越性。ADMAS模型仿真结果表明,在弹簧刚度、轮胎径向刚度未变化、发生变化两种情况下,相对于初始硬点坐标,DL-MOPSO、传统多目标粒子群优化(MOPSO)两种算法均可减小前轮定位参数的变化范围;相对于传统MOPSO算法,采用DL-MOPSO算法优化后,除使前轮主销后倾角的变化范围增加9.68-9.80%之外,前轮前束角、外倾角、主销内倾角的变化范围均有所减小,优化率分别为45.70%-72.57%、3.92%-4.24%、2.36%-3.06%。因此,相比传统MOPSO算法,DL-MOPSO算法对汽车操纵稳定性的综合优化效果更好。


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