乘用车悬架静强度与疲劳载荷研究

为了快速获得平台悬架静强度与疲劳载荷,本文依据某A级平台5款量产车型试验场道路栽荷数据,以前麦弗逊悬架为研究对象,先对轮心载荷幅值进行统计分析,根据应力-强度干涉模型,得到该平台前悬架的强度载荷边界,及其与车辆满载轮荷的G载荷系数.再通过研究5款车型车轮轮心疲劳伪损伤与轮荷的关联关系,得到该平台悬架的疲劳栽荷.此方法可快速获得同平台悬架静强度与疲劳载荷,省去实车道路谱采集并提升了工作效率.     

基于AWDO算法的主动悬架LQR控制优化

车辆主动悬架LQR控制研究的关键是性能指标加权系数的选择,针对这个问题,文中提出了一种基于改进风驱动优化算法的LQR控制器加权系数优化方法。利用协方差矩阵自适应评价策略算法(CMAES)确定传统风驱动优化算法(WDO)的固有参数,得到自适应风驱动优化算法(AWDO)。将LQR控制器性能指标的加权系数作为优化目标,在解空间中迭代搜索,寻找目标函数值最小的位置。通过实验仿真,并与粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)比较,该算法的收敛速度、收敛精度和鲁棒性更好,优化后的主动悬架性能比相应被动悬架的性能更优。     

电控空气悬架车辆自适应前照灯控制策略研究

为有效提高前照灯夜间照明效果,本文在充分考虑国标GB7258《机动车运行安全技术条件》基础上,根据车身高度、车速等信号变化,提出一种自适应前照灯系统(adaptive front-light system,AFS)的新型前照灯垂向控制策略,以合理调节其夜间照射角度。同时,采用Matlab/Simulink和Stateflow软件,建立前照灯垂向控制策略模型,并对车辆在加速工况和减速工况条件下进行仿真分析。仿真结果表明,在车辆高度变化及车辆加速情况下,所提出的控制策略模型可有效调节前照灯照射角度,提高驾乘安全性;在车辆高度变化及减速条件下,所提出的控制策略模型亦可实时有效地调节前照灯照射角度,改善驾乘人员夜间行驶安全性。该研究可有效提高电控空气悬架系统车辆夜间行车安全性。     

汽车主动悬架LQR控制研究

为解决主动悬架LQR控制器中加权矩阵Q和R参数需要手动设计存在的人为因素干扰,提高优化结果的精度,提出基于自适应多种群遗传算法汽车主动悬架LQR控制策略,该策略融合了自适应遗传算法和多种群遗传算法的优点。其利用自适应遗传算法的参数自适应调整提高控制器参数的收敛速度;利用多种群遗传算法的多个种群协同进化提高控制器参数的收敛精度。研究结果表明,自适应多种群遗传算法相比自适应遗传算法以及多种群遗传算法所得寻优结果更优,可有效降低悬架在垂直方向的振动幅度,减缓路面对车体的冲击,进一步改善汽车的行驶平顺性和乘坐舒适性。     

车辆座椅和悬架系统的参数自调整模糊PID集成控制

为更好的提高车辆行驶平顺性和舒适性,结合模糊理论和PID控制方法提出了参数自调整模糊PID控制策/4车辆四自由度“车-椅-人”悬架系统模型,运用MATLAB中Simulink模块搭建了系统控制框图,接着选取某车型参数进行了运动仿真。讨论了随机激励下分别以车身控制、座椅控制和集成控制方法的人体加速度、座椅加速度、车身加速度、悬架动挠度和车轮动载荷等评价指标,对比分析了集成控制策略的优越性。分析结果表明采用该控制方法后车辆的行驶平顺性和操纵稳定性得到了明显的改善。     

非线性悬架系统的最小二乘参数识别方法

针对汽车非线性悬架参数识别问题,根据最小二乘法原理,分别提出了基于离散化模型的参数识别方法和基于系统输入输出数据的参数识别方法。首先,从理论上介绍了两种识别方法的理论基础及其与最小二乘法之间的内在联系。其次,分别应用两种方法对汽车非线性悬架系统的线性及非线性参数进行识别,并通过仿真验证了两种基于最小二乘法的非线性系统参数识别方法的有效性。最后,进一步介绍了对于更一般的非线性系统,两种方法的适用范围,为非线性悬架系统及同类非线性系统的设计与分析提供了理论基础。     

基于多参数特征保留的载荷谱加速耐久性编辑

为了得到时间更短加载效果相同的加速耐久性试验载荷谱,提出了基于多参数特征保留的载荷谱编辑方法。该方法同时考虑载荷谱的损伤、功率谱密度以及统计参数等信息,对零部件载荷谱的时间进行压缩。以汽车悬架螺旋弹簧的载荷谱为例,采用该方法进行缩减,同时从多个参数特征方面与传统的基于损伤保留的编辑方法所得到的载荷谱进行对比。为了进一步验证编辑效果,采用编辑谱和原始谱对弹簧进行疲劳仿真。结果表明,该方法能够有效缩短汽车零部件的载荷谱,可得到与原始载荷谱具有相同加载效果的编辑载荷谱。     

采用磁流变阻尼器的人体座椅悬架系统模糊ANFIS-PID复合控制技术研究

对座椅悬架用单出杆式磁流变阻尼器进行阻尼特性试验,并借助MATLAB多项式拟合工具箱对改进多项式模型中未知参数进行辨识。分析人体振动特性,建立五自由度人体座椅悬架模型。综合模糊控制器与自适应模糊神经推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)整定PID控制器的优点,提出一种模糊ANFIS-PID复合控制策略。采用正弦信号作为外界激励,分别对被动悬架、传统模糊控制、ANFIS-PID控制及模糊ANFIS-PID复合控制人体座椅悬架系统进行仿真分析。结果表明,辨识得出的参数和建立的改进多项式模型均可满足后续仿真要求;采用模糊ANFIS-PID复合控制策略的隔振效果明显优于传统模糊控制及ANFIS-PID控制,能有效改善人体座椅悬架系统的行驶平顺性及驾乘人员乘坐舒适性。     

基于粒子群算法的车辆半主动悬架模糊PID控制的优化研究

为 了 改 善 轮 毂 驱 动 电 动 汽 车 非 簧 载 质 量 增 加 导 致 行 驶 平 顺 性 和 操 纵 稳 定 性 下 降 的 问 题 ，提 出了 一 种 基 于 粒 子 群 算 法 优 化 的 模 糊ＰＩＤ控 制 器 。 首 先 ，建 立 １ ／ ２ 车 辆 半 主 动 悬 架 模 型 ，完 成 对 模 糊 控 制 器的 设 置 ，并 在Ｓｉｍ ｕｌｉｎｋ 环 境 下 建 立 带 有 模 糊 ＰＩＤ控 制 器 的 悬 架 模 型 ，然 后 使 用 粒 子 群 算 法 对 模 糊ＰＩＤ控 制器 进 行 优 化 。 最 后 ，对 粒 子 群 算 法 优 化 的 模 糊ＰＩＤ控 制 半 主 动 悬 架 进 行 仿 真 研 究 。 仿 真 结 果 表 明 ，粒 子 群算 法 优 化 的 模 糊ＰＩＤ控 制 的 悬 架 系 统 相 较 于 传 统ＰＩＤ控 制 和 模 糊ＰＩＤ控 制 ，悬 架 性 能 得 到 大 幅 提 升 。