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基于灰色关联度-改进熵权法的麦弗逊悬架几何参数优化研究

张飞  
【摘要】:悬架运动学特性对车辆操纵稳定性、安全性以及乘车舒适性具有重要影响,是评价悬架性能的重要指标。悬架运动学特性优化问题一直是汽车工业的重要课题之一。悬架硬点的空间位置是悬架运动学特性的重要影响因素。在被动悬架运动学特性优化问题中,往往通过灵敏度分析选取对运动学特性影响较大的设计变量,构建悬架多目标优化模型,寻优最佳硬点坐标,以优化汽车的定位参数,从而改善悬架的运动学特性。然而,在基于灵敏度分析结果综合选定设计变量时,同一硬点坐标对每个定位参数的影响程度并不相同,很难直观地确定出对悬架性能影响较大的设计变量,通常根据人为判断选择设计变量,带有一定主观性。此外,在多目标优化问题中,各子目标间的关系都是模糊的,往往无法使各子目标同时达到最优解,对于非劣解集中最优解的选择,还没有通用的方法。而且,随着多目标优化问题目标函数的增多,算法求解规模大大增加,搜索性能急剧下降,计算时间成本增加。针对上述问题,提出基于灰色关联度-改进熵权法的优化策略,将其应用于某乘用车麦弗逊悬架几何参数优化中。首先在ADAMS/Car中建立麦弗逊前悬架乘用车模型,并通过整车仿真和实车试验对比验证模型的可靠性;其次,依据悬架硬点坐标的灵敏度分析,基于灰色关联度-改进熵权法的优化策略建立综合灵敏度评价指标,选择对悬架性能影响较大的关键硬点坐标;再次,以减少轮跳过程中前轮定位参数的变化量为目标,采用果蝇优化算法(FOA)训练支持向量回归(SVR)模型的参数以提高模型性能,建立前轮定位参数变化量与硬点坐标的FOA-SVR近似模型。最后,构建悬架硬点坐标多目标优化模型。通过改进熵权法计算前轮各定位参数变化量的权重,基于灰色关联度将多目标优化模型转化为单目标优化模型,并利用自适应差分进化(jDE)算法对单目标模型优化。结果表明,与优化前相比,前束角、外倾角、主销后倾角和主销内倾角变化量的优化率为50.21%、31.43%、1.94%、15.91%,提出的麦弗逊几何参数优化方法可显著改善悬架的运动学特性,提升汽车操纵稳定性。


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