对联合建立的汽车悬架模型的运动学分析

悬架的主要性能参数在悬架运动过程中的变化规律是影响悬架性能的主要因素，对悬架系统进行运动学仿真分析是评价悬架性能的重要手段，也是进行汽车操纵稳定性和平顺性分析的基础。本文通过ADAMS和Pro／E联合建立1／4双横臂汽车独立悬架复杂系统的仿真模型，对悬架主要性能参数在悬架运动过程中的变化规律进行了研究，结果表明这种模型更加精确。     

基于不动点理论的改进遗传算法及其应用

针对遗传算法的遗传效率问题,引入不动点理论的“剖分—标号—剖分”思想,通过寻找全标单纯形来对最优解进行定位,对全标单纯形再次剖分,寻找其内部的全标单纯形,使最优解得范围进一步缩小。遗传算法按相对适应度大小随机选取全标单纯形内的点作为初始化群体,极大地提高了遗传算法的效率。将遗传变异区间化,锁定在全标单纯形内或附近单纯形,使得最优解的精确度也得到极大地提高。     

新型开关磁阻电机功率变换器

本文在经典功率变换器的基础上设计了一种含谐振电路的新型功率变换器,该功率变换器每相仅需一个功率开关管和一个功率二极管,实现了用最少功率开关管使开关磁阻电机稳定运行的目的。通过MATLAB仿真,与不对称半桥型和公共开关型功率变换器进行比较,结果表明本文设计的新型功率变换器具有高性能、经济和高效的特点。     

配置压电传感器/驱动器的柔性结构振动主动控制研究

研究压电传感器/驱动器同位布置情况下柔性悬臂梁的振动主动控制问题,建立模态坐标为变量的状态方程,分别采用LQG(linear quadratic gauss)控制和鲁棒H∞控制技术设计振动主动控制系统。仿真结果表明,文中给出的控制方法是有效的,能有效抑制悬臂梁的振动,与LQG控制设计方法相比,鲁棒H∞控制对模态参数摄动具有较强的鲁棒性以及较好的闭环动态性能,能保证系统在不确定性因素作用的情况下,具有良好的振动抑制效果。     

基于模糊控制的三自由度并联机器人的联合仿真

根据并联机器人的特点和仿真现状,提出一种MIMO模糊控制方法,对三自由度并联机器人进行控制和联合仿真.以Deahe并联机器人为例,应用Pro/E和ADAMS软件建立其机械系统模型,应用MATLAB软件建立MIMO模糊控制器和控制系统模型,并按照给定的目标轨迹对Dealte并联机器人进行模糊控制,在ADAMs/MATLAB软件里实现联合仿真.结果表明:采用模糊控制方法可以有效地减低控制误差,提高控制精度,减少响应时间,仿真结果较为理想.这种控制方法对更复杂并联机器人的控制具有指导意义.     

矿用汽车麦弗逊前悬架多目标优化设计

以某矿用汽车的实际参数为基础,在ADAMS/Car里建立了其麦弗逊前悬架动力学模型。应用最优拉丁超立方设计方法对悬架硬点位置参数进行了试验设计,根据灵敏度分析结果确定了设计变量。通过编写相关文件将ADAMS/Car、Matlab、Isight和多岛遗传算法集合到了一起,并以此为平台对车轮外倾角和前束角进行了多目标优化。优化结果表明,在左右车轮平行跳动实验中,车轮外倾角和前束角变化范围都得到了有效的缩小,悬架的运动学性能得到了相应程度的提高。     

汽车悬架弹性铰链对行驶平顺性影响的仿真研究

利用多体动力学软件ADAMS建立了以弹性铰链进行构件连接的11自由度1/4车双横臂汽车悬架模型;在两种激励下,以车轮在试验台接触点处的绝对加速度为优化目标,对弹性铰链的刚度系数和阻尼系数进行了优化分析,得到了较好的汽车行驶平顺性。     

开关磁阻电机非线性计算及动态系统仿真研究

基于ANSYS和Simulink对整个开关磁阻电机驱动系统建模、仿真.将有限元与控制结合对开关磁阻电机系统非线性特性进行仿真研究.通过对整个电机系统的研究建立一种快速、准确的非线性系统仿真环境,从而有助于对开关磁阻电机进行深一步研究、设计与控制.最后通过对样机低速运行情况下进行电流斩波控制仿真试验,验证结合有限元计算与控制系统仿真分析对开关磁阻电机非线性以及动静态特性研究的有效性.     

基于Adams/Car和Matlab/Simulink的汽车半主动悬架模糊控制研究

基于Adams/Car软件创建汽车半主动悬架系统多体模型,利用改进遗传算法优化模糊规则的策略,实现汽车半主动悬架系统模糊控制器的设计,为了证明模糊控制器的控制效果和遗传算法的优化性能,在Matlab/Simulink环境中对汽车半主动悬架系统多体模型实现联合仿真分析。与被动悬架系统的分析对比说明,基于Adams/Car和Matlab/Simulink软件创建的汽车半主动悬架系统模糊控制器在很大程度上降低了人身加速度、改善车辆的乘坐舒适性和驾驶平顺性,同时也证明了采取联合仿真方法的有效性和准确性。     

基于不动点理论的改进遗传算法

针对标准遗传算法收敛精度不高的缺陷,把不动点理论引入遗传算法。将种群中的个体视为剖分中的点,通过对解空间进行J1剖分和整数标号得到个体承载单纯形的顶点标号信息;利用该信息指导算法进行最优化搜索和收敛性判断。当种群个体的承载单纯形全部转化为全标单纯形时,算法中止,得出全局最优解。算例结果表明,该算法具有很高的计算效率和稳定性。