[发明专利]一种两级串联式ISD悬架参数优化方法有效

专利信息
申请号: 201310486829.2 申请日: 2013-10-17
公开(公告)号: CN103593506A 公开(公告)日: 2014-02-19
发明(设计)人: 孙晓强;陈龙;汪少华;张孝良 申请(专利权)人: 江苏大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50;G06N3/00;B60G15/00
代理公司: 南京知识律师事务所 32207 代理人: 汪旭东
地址: 212013 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 两级 串联式 isd 悬架 参数 优化 方法
【说明书】:

技术领域

本发明涉及一种车辆悬架参数优化方法,特指是针对两级串联式ISD悬架,并采用粒子群优化算法进行悬架参数优化。

背景技术

悬架是车辆底盘系统的重要总成之一,其性能优劣直接影响车辆在行驶过程中的平顺性和操稳性。传统被动悬架由于参数无法实现自动调节,所以其性能难以达到最佳。近年来,迅速发展的主动、半主动悬架虽然可以实现悬架参数控制,但由于成本高、能耗大以及控制时滞等问题,其大规模推广应用仍难以实现。如何突破传统被动悬架的性能瓶颈,提高被动悬架的性能重新成为车辆工程界的研究热点。

中国专利CN 101327722 B授权了一种包含惯容器、弹簧和减振器的ISD悬架,其第一级为惯容器与阻尼器相并联,第二级为弹簧与阻尼器相并联,然后将两级进行串联,该悬架可以在全频域范围内对来自路面不平度引起的冲击和振动进行衰减,显著提高车辆乘坐舒适性。但由于该悬架第一级没有弹簧,惯容器在车身重力下很容易被“击穿”,即失去行程,因此,为了发挥惯容器的作用,必须在惯容器两端并联一个旁路弹簧,即新型ISD悬架。针对该新型ISD悬架,江苏大学的陈龙教授于2012年在机械工程学报上发表了《基于半车模型的两级串联型ISD悬架性能分析》,其研究结果表明,该悬架能够有效抑制车身共振,明显改善车辆的乘坐舒适性,但是没有对悬架参数的选取进行深入研究。

因此,作为一种车辆新型被动悬架,需要提出一种针对悬架性能实际要求的悬架参数优化方法。目前,悬架参数优化多采用遗传算法,但遗传算法往往表现出局部搜索能力较弱,且需要通过二进制进行编码解码,实现较为复杂。针对两级串联式ISD悬架所需优化的悬架参数较多,考虑采用优化能力较强且算法易于实现的粒子群算法进行悬架参数优化。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于粒子群算法的两级串联式ISD悬架参数优化方法,实现ISD悬架综合性能的进一步提升。

为达成上述目的,本发明所采用的技术方案为:一种两级串联式ISD悬架参数优化方法,包括如下步骤:

A建立两级串联式ISD悬架半车五自由度模型,所述两级串联式ISD悬架半车五自由度模型包括ISD前悬、ISD后悬以及座椅悬架,所述座椅悬架包括驾驶员质量模型(1)、座椅悬架弹簧(2)和座椅悬架阻尼器(3);所述ISD前悬和后悬为两级串联式,所述ISD前悬的第一级包括ISD前悬第一级弹簧(5)和ISD前悬第一级阻尼器(6),所述ISD前悬第一级弹簧(5)和ISD前悬第一级阻尼器(6)相并联,所述ISD前悬的第二级包括ISD前悬第二级弹簧(9)、ISD前悬惯容器整体非线性模型(15)和ISD前悬第二级阻尼器(16),所述ISD前悬第二级弹簧(9)、ISD前悬惯容器整体非线性模型(15)和ISD前悬第二级阻尼器(16)相并联,所述ISD前悬的第一级和所述ISD前悬的第二级相串联;所述ISD后悬的第一级包括ISD后悬第一级弹簧(7)和ISD后悬第一级阻尼器(8),所述ISD后悬第一级弹簧(7)和ISD后悬第一级阻尼器(8)相并联,所述ISD后悬的第二级包括ISD后悬第二级弹簧(17)、ISD后悬惯容器整体非线性模型(23)和ISD后悬第二级阻尼器(24),所述ISD后悬第二级弹簧(17)、ISD后悬惯容器整体非线性模型(23)和ISD后悬第二级阻尼器(24)相并联,所述ISD后悬的第一级和所述ISD后悬的第二级相串联;所述ISD前悬将车身(4)和非簧载质量(25)连接起来,所述非簧载质量(25)通过前轮(27)接受来自路面的前轮处路面垂直振动输入(29);所述ISD后悬将车身(4)和非簧载质量(26)连接起来,所述非簧载质量(26)通过后轮(28)接受来自路面的后轮处路面垂直振动输入(30);

B 在Matlab/Simulink中建立所述两级串联式ISD悬架半车五自由度模型的仿真模型,基于所述仿真模型进行悬架参数灵敏度分析,即通过分析悬架各参数变化对座椅处垂向加权加速度均方根值的影响程度,得到对系统性能影响较大的悬架参数。

C 将得到的所述对系统性能影响较大的悬架参数作为系统优化变量,在保证车辆行驶安全性和控制悬架撞击限位概率的前提下,以降低座椅处垂向加权加速度均方根值为系统优化目标,建立系统多目标优化模型。

D基于粒子群优化算法对所述多目标优化模型进行优化。

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