基于遗传算法的主动悬架多目标H2／H∞鲁棒控制

利用多目标遗传算法(μMOGA)并结合线性矩阵不等式(LMI)对四分之一主动悬架的混合H2/H∞控制的保守性进行了研究.利用多目标遗传算法对控制增益进行搜索,H2和H∞范数通过解矩阵不等式得到.将基于μMOGA/LMI优化得到的非支配解与多目标控制工具箱的结果进行比较发现:基于μMOGA/LMI的优化结果明显优于多目标控制箱优化结果.利用μMOGA/LMI对四分之一主动悬架进行设计,得到的主动悬架性能指标仿真结果明显优于被动悬架的性能指标.     

优化PID与神经PID控制主动悬架的性能对比研究

为主动悬架选择一种更可行的控制方法,对PID与神经PID控制主动悬架进行了优化后的性能对比研究。基于1/4车二自由度主动悬架模型,利用遗传算法以悬架二次型性能指标为目标函数,分别对PID控制主动悬架的增益系数与神经PID控制主动悬架的初始权值和学习效率进行了优化。优化结果显示:优化后的PID控制主动悬架的综合性能较神经PID控制主动悬架略优。出现上述结果的原因在于:当神经PID控制主动悬架的学习效率等于零时则退化成PID控制主动悬架,学习效率不等于零则导致神经PID控制主动悬架的实时PID权值偏离了最优的PID权值。此外凸块路面输入下的仿真也显示优化PID的鲁棒性也略优于优化神经PID。因此,选择算法较复杂的神经PID对主动悬架进行控制是没有必要的。     

基于遗传算法优化的汽车主动悬架LQG控制器的设计

常规线性二次最优控制器在汽车主动悬架应用中,存在权值矩阵确定的问题。设计了一种基于遗传算法优化控制器权值矩阵的方法。利用遗传算法的全局优化算法,以主动悬架性能指标为目标函数对权值矩阵进行优化设计,提高了控制器的设计效率和控制性能。应用该方法进行了汽车悬架主动控制仿真。研究结果表明:基于遗传算法优化的LQG控制器的汽车主动悬架相对于应用常规控制器的主动悬架和被动悬架,能够大大改善主动悬架的性能。同时在充分利用常规线性二次最优控制器优势的基础上,解决了其权值矩阵确定存在的问题。     

基于NSGA_2与LMI的主动悬架混合H2/H∞鲁棒控制

考虑实际应用,提出一种考虑电液作动器动态特性的主动悬架模糊静态输出反馈控制器的设计方法。利用T-S模糊模型逼近具有非线性动态特性的主动悬架模型,将悬架设计考虑的三个指标中的行驶平顺性（车身垂直加速度）作为H2性能指标,操纵稳定性（轮胎动载荷）和悬架动行程作为H∞性能指标,利用多目标遗传算法——NSGA_2对控制增益进行搜索,通过解线性矩阵不等式得到H2和H∞范数。用MATLAB/Simulink仿真进行比较,结果表明,所得主动悬架的三个性能指标都优于被动悬架。     

基于遗传算法优化的汽车半主动悬架PID控制仿真研究

PID控制器在汽车半主动悬架应用中存在参数确定的问题,针对这一问题设计了一种基于遗传算法优化整定PID参数的方法.该方法利用遗传算法的全局优化能力,以半主动悬架的性能指标为目标函数对PID参数进行优化设计.应用该方法进行汽车半主动悬架平顺性仿真.仿真结果表明,基于遗传算法优化的PID控制器的汽车半主动悬架相对于PID控制主动悬架以及被动悬架而言,改善了车身垂向加速度和悬架动行程.同时在充分利用PID控制器优势的基础上,改善了其参数确定过程中存在的问题.     

基于遗传整定的主动悬架模糊PID控制设计

针对车辆主动悬架模糊PID控制设计,提出了一种利用遗传算法整定模糊PID增益系数的方法。基于二自由度的1/4车辆模型,根据模糊控制原理和PID控制方法,设计了主动悬架的模糊PID控制器。利用具有全局寻优能力的遗传算法,以悬架二次型性能指标为目标函数,采用适应性比例法确定选择概率,整定了模糊PID的增益系数。优化结果表明,整定后的模糊PID控制主动悬架相对被动悬架综合性能良好,说明了提出的方法是有效的,对模糊PID控制设计具有重要的参考价值。     

基于平顺性的油气悬架参数动态分析与优化

以提高汽车行驶平顺性为目的,对油气悬架系统参数进行优化.建立油气悬架系统的二自由度1/4车辆数学模型.基于数学模型,在Matlab/Simulink软件中利用模块组合的方法建立仿真模型,并构建以车身垂直方向的加权加速度均方根值为目标函数的优化模型.优化算法采用遗传算法,通过编程将仿真模型、优化模型结合起来,实现Simulink、遗传算法对油气悬架系统参数的动态联合优化设计.利用该方法对某矿用自卸车前油气悬架设计阶段的结构参数进行优化,仿真结果表明:由该方法确定的油气悬架结构参数使车身垂直方向的加权加速度均方根值下降29.35%,加速度功率谱密度共振峰值降低23.6%,从而明显改善了汽车的行驶平顺性,同时也为其他类型的非线性悬架系统的动态优化设计提供了借鉴.     

基于遗传算法的汽车主动悬架控制器优化设计

针对LQR方法设计主动悬架控制器存在的不足,研究遗传算法与LQR方法结合优化汽车主动悬架控制器的设计。建立汽车半车模型的动力学方程,应用随机线性最优控制理论设计车辆主动悬架LQR控制器,并在Matlab/Simulink环境中实现该控制器的数值仿真,根据仿真结果运用遗传算法对控制器性能参数进行优化。对优化控制器的仿真结果进行时域和频域分析,结果表明:遗传算法与LQR方法相结合,能较快收敛到最优解;优化的主动悬架控制器可以较好地改善车辆舒适性。     

基于AHP-GA的整车主动悬架LQG控制器设计

为提高驾驶员的乘坐舒适性,建立了考虑座椅振动的8自由度整车动力学模型,基于最优控制理论,设计了以主动悬架性能指标为目标函数的LQG控制器。利用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)定性分析与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)全局优化的特点,结合这2种算法确定各性能指标的加权系数,在Matlab/Simulink软件中建立主、被动悬架模型并进行仿真分析。结果表明,与被动悬架相比,采用2种算法相结合得到的主动悬架提高了整车性能,尤其是驾驶员的乘坐舒适性;与采用单一层次分析法相比,2种算法的结合进一步改善了整车主动悬架的性能,同时验证了层次分析法中参数选定的合理性。     

多目标优化方法在汽车前悬架设计中的应用

利用多体动力学理论,在已有某型轿车悬架参数的基础上,基于ADAMS平台建立该车双横臂前悬架模型并进行了运动学和弹性学的仿真计算,对仿真结果中敏感度较高的参数进行分析以确定优化目标.利用ADAMS/Insight对悬架的结构进行多目标优化设计,根据优化的结果修改悬架运动学仿真模型,比较优化前后悬架的整体性能.结果表明,此方法取得了良好的优化结果,较好地改善了悬架运动学性能.     

基于遗传算法的车辆座椅悬架最优控制器的应用

常规LQG控制器在车辆座椅主动悬架应用中,存在权值矩阵确定的问题。设计了一种基于遗传算法优化LQG权值矩阵的方法。该方法利用遗传算法的全局优化算法,以主动座椅悬架性能指标为目标函数对权值矩阵进行优化设计,并在Matlab/Simulink环境下建立了系统模型并进行仿真模拟。仿真结果表明:基于遗传算法优化的LQG控制器能够解决了最优控制器中存在的权值确定问题,提高悬架的设计效率,同时对于乘坐舒适性的改善有良好的效果。     

基于ADAMS的双横臂悬架性能多目标优化研究

针对某微型电动车操纵稳定性不佳的问题,基于ADAMS/Car建立了某双横臂前悬架运动学模型并对其进行了仿真分析,利用ADAMS/Insight选取了适当的硬点坐标作为优化变量,以各定位参数变化范围最小为优化目标,采用统一目标法将多目标函数转化为单目标函数,并在ADAMS/View中对前轮定位参数进行了优化.仿真结果表明:该双横臂悬架的运动学性能得到了有效改善.     

Novel Evaluation Method of Vehicle Suspension Performance Based on Concept of Wheel Turn Center

The current research of suspension performance evaluation is mixed in the evaluation of vehicle handling and ride comfort. However, it is lack of a direct and independent evaluation method for suspension performance. In this paper, a novel wheel turn center method is proposed to evaluate the suspension performance. This method is based on the concept and application of wheel turn center(WTC) and sprung mass turn center(SPTC). The vehicle body and each wheel are regarded to be independent rigid bodies and have their own turn centers which reflect respective steering motions and responses. Since the suspension is the link between vehicle body and wheels, the consistence between the sprung mass turn center and the wheel turn center reflects the effect and performance of the suspension system. Firstly, the concept and appropriate calculation method of WTC and SPTC are developed. Then the degree of inconsistence between WTC and SPTC and the time that they achieve consistence, when the vehicle experiences from transient steering to steady steering state, are proposed to evaluate suspension performance. The suspension evaluation tests are conducted under different vehicle velocities and lateral accelerations by using Car Sim software. The simulation results show that the inconsistence of steering motion between vehicle body and wheels are mainly at high speeds and low lateral accelerations. Finally, based on the proposed evaluation indexes, the influences of different suspension characteristic parameters on suspension performance and their matches to improve steering coordination are discussed. The proposed wheel turn center method provides a guidance and potential application for suspension evaluation and optimization.     

OPTIMIZING DESIGN OF MECHANICAL SELF-CENTERING DEVICE FOR SUSPENSION HEIGHT

Firstly, in view of the respective defects of existing self-centering devices for vehicle suspension height, the design scheme of the proposed mechanical self-centering device for suspension height is described. Taking the rear suspension of a certain light bus as a research example, the structures and parameters of the novel device are designed and ascertained. Then, the road excitation models, the performance evaluation indexes and the half-vehicle model are built, the simulation outputs of time and frequency domain are obtained with the road excitations of random and pulse by using MATLAB/Simulink software. So the main characteristics of the self-centering suspension are presented preliminarily. Finally, a multi-objective parameter design optimization model for the self-centering device is built by weighted sum approach, and optimal solution is obtained by adopting complex approach. The relevant choosing-type parameters for self-centering device components are deduced by using discrete variable optimal method, and the optimal results are verified and analyzed. So the performance potentials of the self-centering device are exerted fully in condition of ensuring overall suspension performances.     

基于ADAMS的FSAE赛车双横臂悬架的仿真优化

在ADAMS／Car模块中建立FSAE赛车双横臂悬架模型,对模型进行运动学仿真,分析仿真结果,确定优化目标;在ADAMS／Insight模块中设定设计变量、目标函数和约束条件进行多目标优化;根据优化结果修改模型．再次进行仿真分析．并比较优化前和优化后悬架的综合性能。仿真结果表明,优化后悬架系统的运动学性能得到改善。     

改进的小生境遗传算法在铁道车辆优化设计中的应用

选取合适的优化方法对铁道车辆转向架悬挂参数进行优化,能有效提高车辆的动力学性能。遗传算法是一种多参数多目标优化方法,提出了采用改进的小生境遗传算法,以某铁道车辆转向架悬挂参数为设计变量,针对车辆的稳定性进行了优化设计。结果显示,通过改进的遗传算法优化出的悬挂参数能有效提高车辆的稳定性,优化后车辆的临界速度到达了600 km/h,而通过基本遗传算法和单目标优化方法得到的临界速度分别仅为500 km/h和520 km/h。研究表明,改进的小生境遗传算法能很好的实现悬挂参数间的合理匹配,优化出良好的动力学性能。     

基于Recurdyn的某无人平台悬架系统优化设计

应用多体动力学仿真软件Recurdyn研究悬架系统对无人平台的操纵稳定性的影响,选取某种6X6轮式无人平台双横臂独立悬架为研究对象,使用Recurdyn进行参数建模,再对悬架进行运动学仿真分析,选取筛选后的参数点作为优化变量,使用Recurdyn/AutoDesign模块,对定位参数进行优化设计,根据仿真结果对悬架结构进行优化,使前束角与侧倾角的振动幅度减小30%左右,以便拥有更好的运动性能,最终达到改善其操纵稳定性的目的。利用现有理论与仿真平台克服了传统悬架优化设计难,效率低等问题,减少大量的设计成本,经过适当改进可适用于其他类型悬架优化。     

基于田口方法的汽车悬架稳健性优化

针对悬架设计制造过程中存在不确定性因素而带来性能不稳定的问题,对某电动车麦弗逊悬架进行空间运动学分析,建立了求解悬架性能参数的数学模型,并通过试验验证了模型的合理性。利用该数学模型,采用田口稳健性设计方法,进行正交试验设计,对悬架跳动力学特性进行了多目标稳健性优化,将优化结果进行蒙特卡罗验证,结果表明,优化后的悬架性能及其稳健性均有了很大提高。     

FSAE赛车双横臂悬架优化设计

利用ADAMS/Car模块建立大学生方程式赛车(FSAE)双横臂独立悬架仿真模型;对模型进行运动学仿真,对表征悬架运动学性能的参数进行分析以确定优化目标;利用ADAMS/Insight模块通过设定设计变量、综合目标函数和约束条件进行多目标优化设计;根据优化结果修改悬架的运动学仿真模型,再次进行仿真分析,并比较优化前和优化后悬架的综合性能;仿真结果表明,优化后的悬架综合性能得到明显提高,证明了多目标优化设计方法的有效性和正确性。