基于区间不确定性的前悬架多目标可靠性优化

为减小悬架定位参数在车轮跳动过程中的变化量,以改善整车的操纵稳定性,减小轮胎的磨损,提出了一种考虑不确定性因素的前悬架不确定性多目标优化方法。首先,在Adams/Car中建立某车轿麦弗逊式前悬架模型,并运用Adams/Insight进行悬架设计硬点参数的灵敏度分析。然后,利用基于薄板样条插值的高维模型描述技术构建了设计变量和不确定变量与目标函数之间的近似模型。最后,针对该近似模型运用双层嵌套的改进非支配排序遗传算法和隔代遗传算法进行多目标不确定性优化与可靠性优化,得到Pareto最优解集。结果表明,优化后悬架主要定位参数在车轮跳动过程中的变化量有不同程度的减小,说明整车的操纵稳定性有所改善。     

基于相似接近度的悬架参数多目标模糊优化

综合考虑车辆的乘坐舒适性和对路面的损坏性,以汽车座椅和悬架系统的阻尼与刚度作为设计变量,以座椅加速度均方根值和轮胎相对动载荷均方根值为目标函数,建立了被动悬架参数的两目标优化设计模型.应用模糊理论,结合海明距离、模糊贴近度和灰色关联度3项指标,构造了一个"相似接近度"的模糊评价函数.对实际算例进行了两目标模糊优化设计,验证了该方法的有效性.     

电动轿车独立转向轮悬架设计

设计了一种四轮独立转向、独立驱动的电动轿车独立悬架,该悬架采用双横臂、扭杆弹簧结构.将导向机构简化为几何模型,根据该几何模型在ADAMS软件中建立参数化模型,以车轮定位参数及汽车侧倾中心为评价目标,对悬架导向机构进行了优化设计,制造出的样机符合设计要求.提出了悬架扭杆弹簧的设计方法,并验证了其合理性.     

基于近似模型的车辆操纵稳定性及平顺性的优化研究

简述了基于近似模型的车辆操纵稳定性及平顺性的优化设计方法.利用多体动力学软件ADAMS/Car建立了某轿车整车多体动力学模型,并确定了车辆操纵稳定性及平顺性的评价目标.以悬架弹簧刚度、减振器阻尼特性和横向稳定杆刚度为设计变量,利用近似优化数学模型对该轿车进行了操纵稳定性和行驶平顺性的多目标优化计算.结果表明,近似模型技术对于汽车性能的平衡优化是一种十分有效的方法.     

遗传算法及在汽车悬架参数优化设计中的应用

为了探讨遗传算法在汽车悬架参数优化设计中应用的可行性,对遗传算法的基本概念、基本步骤以及常用的基于二进制编码的遗传算法的实现方法进行了研究。以1/4汽车两自由度振动模型为对象,运用遗传算法对悬架刚度和减振器阻尼系数进行了优化求解。研究结果表明,优化后得到的车身垂直振动加速度均方根值较优化前在整个频率范围内均有较大的减小,遗传算法应用于汽车悬架参数的优化设计具有较好的效果。     

麦弗逊悬架侧载螺旋弹簧优化设计

以某轿车为例,建立了麦弗逊悬架多体动力学模型,将减振器侧向力仿真结果作为侧载弹簧设计目标,应用有限元方法进行结构优化设计,并进行了试验验证。研究结果表明,采用优化设计的侧载螺旋弹簧后可显著降低悬架侧载,为悬架系统及其元件的优化提供了一种参考方法。     

前期整车后悬架硬点优化设计

在某车型后悬架硬点前期开发中,确定了整车后悬架硬点设计开发以悬架KC特性作为优化设计工况。基于工程经验和四连杆式悬架特点,选择对悬架KC特性有较大影响的悬架设计参数,通过对比分析,选用合适的DOE方法、近似模型法和优化算法,实现了整车后悬架硬点的优化设计,提高了整车开发效率。     

基于凯恩方法的双横臂悬架和转向机构优化

把双横臂悬架和转向系统作为整体,利用凯恩方法建立系统的多体模型,列写系统的较低序号物体阵列,建立系统运动方程。以转向总误差为目标函数,以三维连续性函数为权重函数建立系统优化模型,用遗传算法作为解算工具,对双横臂悬架和转向系统进行优化研究,并对优化前后转向误差和运动性能进行了对比。结果表明:该方法优化效果显著,可获得较佳的悬架和转向系统参数。     

基于序列Kriging模型的汽车车身轻量化可靠性优化设计CSCD

为减少汽车车身轻量化可靠性优化设计的计算量并提高优化设计的精度,提出一种序列Kriging可靠性优化设计方法。以整车质量作为优化目标,选取整车耐撞性指标作为可靠性约束,建立可靠性优化设计模型。采用Latin超立方试验设计生成汽车正面碰撞有限元仿真模型的样本数据进行计算,根据有限元仿真结果构建目标和约束函数的Kriging近似模型;采用序列优化与可靠性评定方法 (SORA)将该嵌套优化问题解耦为单层次优化问题;优化每一迭代步,基于Kriging模型采用功能度量法评定概率约束。结果表明:所提方法满足工程设计所需的效率和精度要求,满足了整车安全性、轻量化和可靠性设计要求,整车质量减少约1.4%。     

基于遗传算法的膜片弹簧的稳健化设计

在离合器膜片弹簧传统优化设计模型的基础上,应用工程稳健性的灵敏度分析,考虑了可控变量和不可控参数变差对膜片弹簧优化设计的影响,并采用遗传算法对目标函数进行了求解。结果表明,遗传算法具有比传统优化方法更强的全局寻优能力,稳健化设计能有效、可靠的减小质量波动对膜片弹簧优化设计的影响。