[发明专利]一种基于K&C特性的悬架硬点优化方法

权利要求书

1.一种基于K&C特性的悬架硬点优化方法，包括：

步骤S1，根据三坐标扫描仪逆向的硬点数据，建立ADAMS悬架模型并进行仿真，得到K&C特性仿真数据；

步骤S2，在MATLAB中对比分析所述K&C特性仿真数据和K&C特性试验数据，获得有差异的K&C特性指标，并将其作为优化目标；

步骤S3，利用MATLAB编制优化目标函数矩阵及约束条件矩阵；

步骤S4，将步骤S1-S3集成到ISIGHT软件中实现；

步骤S5，将所述优化目标函数矩阵通过DOE试验设计进行试验，并结合所述约束条件矩阵，分析获得对K&C特性指标影响最大的硬点；

步骤S6，将所述获得的对K&C特性指标影响最大的硬点重新作为ISIGHT的设计输入变量，并结合所述约束条件矩阵，采用多岛遗传算法进行优化。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

在CATIA中建立所需的整车坐标系，与三坐标扫描仪逆向数据坐标对齐，测量各个扫描硬点坐标；

在ADAMS中建立悬架、转向和稳定杆的动力学模型，并完成整个悬架装配体；

创建ADAMS悬架模型仿真的命令文件；

建立调用ADAMS后台运行的bat后处理文件并运行。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述命令文件包括仿真的装配模型、仿真条件以及仿真输出结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述K&C特性仿真数据构成n×m的矩阵，其中m=K&C特性指标的个数+1，n=仿真步数+1。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

在MATLAB中分别对所述K&C特性仿真数据和K&C特性试验数据进行目标函数拟合，得到K&C特性仿真数据拟合曲线和K&C特性试验数据拟合曲线；

比较所述K&C特性仿真数据拟合曲线和K&C特性试验数据拟合曲线的趋势，以及零点梯度值，找出有差异的K&C特性指标。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，单个所述优化目标为三元多次函数，所述优化目标的目标值设为所述K&C特性试验数据拟合曲线的零点梯度值、零点值以及各自最大值与最小值的差值。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述约束条件矩阵由所述优化目标函数矩阵的约束条件构成，所述约束条件至少包括零部件各硬点相对位置的关系、空间布置约束。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤S3还包括：以所述步骤S1中逆向扫描的硬点作为优化因素，根据工程实际经验，确定不同硬点坐标的变化范围。

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

将设计输入变量通过调用ADAMS命令反馈给ADAMS悬架模型，在ADAMS后台进行仿真，仿真结果作为设计输出，再输入给MATLAB中的所述优化目标函数矩阵。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述步骤S4还包括：

定义设计输入和设计输出边界，约束以及优化设计目标，所述设计输入为所述ADAMS悬架模型的子系统文件，所述设计输出为ADAMS仿真数据文件，所述优化设计目标为所述优化目标函数矩阵。