[发明专利]一种基于遗传算法的客车悬架等效侧倾阻尼的估计方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法的客车悬架等效侧倾阻尼的估计方法，其特征在于，步骤如下：

步骤一：建立客车侧翻的4自由度动力学模型，包括侧向运动、横摆运动以及簧载与非簧载的侧倾运动方程；

步骤二：根据步骤一建立的4自由度动力学模型构建客车等效侧倾阻尼的初始种群，将悬架等效侧倾阻尼作为待估计量，确定侧倾阻尼的初始种群，即悬架等效侧倾阻尼的范围，并对侧倾阻尼进行编码；

步骤三：选取客车输出参数为状态响应变量，定义适应度函数，设定适应度函数的参考值；

步骤四：当适应度函数值大于参考值时，将上述步骤二中的初始种群进行遗传算法中的选择运算，交叉运算，变异运算并将运算后的结果反馈到4自由度模型中，通过适应度函数进行判断，直至适应度函数值小于参考值，得到上述客车参数的估计值；当适应度函数值大于参考值时，即得到客车侧倾阻尼值。

2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的客车悬架等效侧倾阻尼的估计方法，其特征在于，所述的步骤一运动方程具体为：

侧向运动方程为：

横摆运动方程为：

簧载质量侧倾运动方程为：

非簧载质量侧倾运动方程为：

其中，

式中，m为客车质量，m_s客车簧载质量，h簧载质量质心到侧倾中心的距离，h_u非簧载质量质心高度，h_c侧倾中心高度，a，b分别为前，后轴到质心距离，F_f，F_r分别为前，后轮侧向力，v为客车侧向速度，u为客车纵向速度，r为横摆角速度，a_y为客车侧向加速度，δ为前轮转角，k_f，k_r分别为前，后轮胎侧偏刚度，β_f，β_r分别为前，后轮侧偏角，I_z为横摆转动惯量，I_x为簧载质量绕侧倾中心转动惯量，K_s为悬架等效侧倾刚度，D_s为悬架等效侧倾阻尼，K_u为轴向等效侧倾刚度，为簧载质量侧倾角，为非簧载质量侧倾角，为簧载质量侧倾角速度，为非簧载质量侧倾角速度，为簧载质量侧倾角加速度，为非簧载质量侧倾角加速度。

3.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的客车悬架等效侧倾阻尼的估计方法，其特征在于，所述的步骤二具体为：

模拟客车在斜坡转角输入下行驶，并通过数据采集系统获得客车侧向加速度a_y，簧载质量侧倾角非簧载质量侧倾角簧载质量侧倾角速度非簧载质量侧倾角速度簧载质量侧倾角加速度

由式(3)得，粗估侧倾阻尼为

以此侧倾阻尼粗估值所在数量级的最大D_smax和最小值D_smin作为初始种群的上下边界，即种群大小N＝D_smax-D_smin；为将侧倾阻尼表示成遗传空间的基因型串结构数据，将侧倾阻尼D_s编码为16位长的二进制无符号整数表示形式。

4.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的客车悬架等效侧倾阻尼的估计方法，其特征在于，所述的步骤三具体为：

以客车输出参数侧向加速度a_y，客车总侧倾角客车总侧倾角速度客车侧向速度v，横摆角速度r作为状态响应变量，定义适应度函数为：

并设定适应度函数的参考值；

式中：a_y4DOF(i)为由4自由度动力学模型得到的侧向加速度数据,a_y参考(i)为客车上实际测得的侧向加速度参考数据,为由4自由度动力学模型得到的侧倾角数据,为客车上实际测得的侧倾角参考数据,v_4DOF(i)为由4自由度动力学模型得到的侧向速度数据,v_参考(i)为客车上实际测得的侧向速度参考数据,r_4DOF(i)为由4自由度动力学模型得到的横摆角速度数据,r_参考(i)为客车上实际测得的横摆角速度参考数据,n为采样点数,i为数据点序号。

5.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的客车悬架等效侧倾阻尼的估计方法，其特征在于，所述的步骤四具体为：

判断当前适应度函数值是否小于参考值，若小于参考值，输出此时的侧倾阻尼值；

若大于参考值，将侧倾阻尼依次进行选择运算，交叉运算，变异运算，将得到的新群体再次输入到客车4自由度动力学模型中，并对适应度函数值进行判断，直至适应度函数值小于参考值，得到客车侧倾阻尼值。