基于神经网络的车辆空气悬架系统阻尼优化

在研究膜式空气弹簧结构参数和受力状况关系的基础上,建立了空气悬架车辆的柔性双质量振动模型,并对模型进行了仿真计算和分析.采用径向基函数神经网络,对空气悬架系统阻尼进行了不同负载工况下的多级优化.结果表明,空气悬架系统阻尼最优值随着载荷的减少而降低,优化阻尼后的车辆,在保证悬架行程的情况下,同时提高了平顺性和轮胎接地性能.     

ADAMS与MATLAB软件在汽车悬架系统优化及控制中的应用

应用ADAMS软件对某车辆的前悬架运动学特性进行了仿真分析,揭示了运动特性参教在悬架运动过程中的变化规律,对导向机构存在的问题进行了优化计算,优化后轮距和前轮侧向滑移量都在理想的范围变动.为研究悬架对车辆行驶稳定性的影响,提出了悬架阻尼神经网络PID控制方法,对车辆实行横摆稳定性闭环控制.针对单移线和阶跃转向两种典型工况,应用MATLAB软件进行了仿真.结果表明,通过悬架阻尼来控制车辆侧偏运动,使左右车轮的载荷转移明显减小,从而能有效抑制车辆的过度转向特性.     

基于BP神经网络的车辆转向稳定性控制策略及仿真

为研究某半主动悬架车辆的转向稳定性,提出了悬架阻尼BP神经网络PID控制技术.以理想的横摆角速度和实际的横摆角速度误差作为控制目标,对车辆实行转向横摆稳定性闭环控制.通过控制车辆的横摆角速度来分析悬架阻尼变化对车轮垂直载荷及侧倾的影响,针对单移线转向和阶跃转向两种典型工况,应用MATLAB软件进行了仿真.结果表明,在高附着路面上,可以通过控制悬架阻尼来控制车辆的横摆和侧偏运动,当前悬架阻尼增加后悬架阻尼减小时,车辆前、后轴左右车轮的载荷转移明显减小,从而能有效抑制车辆的过多转向特性,为改善操纵稳定性提供一种新控制方法.     

用于车辆非线性液压悬架的径向基函数神经网络控制优化与仿真

车辆行驶受到路面噪声激励后,导致车辆行驶的稳定性下降。对此,建立车辆液压悬架振动模型简图,根据牛顿定律建立车辆垂直方向非线性控制方程式。采用液压驱动车辆悬架机构,推导出液压流量控制方程式。设计径向基函数(RBF)神经网络控制器,引用改进遗传算法对RBF神经网络结构进行优化和调节,给出了车辆液压悬架神经网络控制结构。采用Matlab软件对车辆性能参数进行仿真,并与优化前进行比较。结果表明:车辆液压悬架控制器优化后,轮胎行程最大值、悬架行程最大值和车身加速度最大值分别降低了52.0%,39.2%和44.2%,车辆垂直方向振动幅度较小。采用改进遗传算法优化车辆液压悬架RBF神经网络控制器,能够提高车辆行驶的稳定性和安全性,改善车辆乘坐的舒适度。     

多级可调阻尼半主动空气悬架的天棚控制研究

以某重卡汽车阻尼多级可调的电子控制空气悬架系统为研究对象,基于Matlab/Simulink模块分别建立1/4车辆悬架系统模型、理想天棚和实际天棚控制模型,给出阻尼可调的天棚控制器设计方法。该方法分析车身加速度az、悬架动挠度f_d和轮胎动载荷t_l随阻尼系数的变化规律,对该车辆悬架系统的平顺性(a_z,f_d)和道路友好性(t_l)目标进行加权优化处理,得到不同控制策略下使悬架获得最优综合性能的悬架阻尼系数。仿真结果表明:采用优化后的天棚阻尼控制器能够有效改善车辆平顺性和道路友好性。     

基于二次规划法的悬架优化设计

对车辆悬架进行分析,建立悬架控制模型,将二次规划法应用于该模型中,得出悬架最大影响因子弹簧振子阻尼与车身性能的关系,并对弹簧振子阻尼进行优化,最后对仿真结果进行分析。     

单气室油气悬架平顺性仿真分析

对一种单气室油气悬架的结构与工作原理进行了描述,结合其工作原理推导了阻尼特性的数学模型,以此为理论基础利用AMESim软件搭建了油气悬架的仿真模型,并进行了油气悬架阻尼特性的仿真试验,结合台架试验数据验证了仿真模型的正确性,分析了阻尼孔、单向阀系参数对油气悬架阻尼特性的影响。然后,进一步搭建了油气悬架二自自度模型,以车身加速度、悬架动行程、车轮动位移为指标考察了油气悬架的平顺性能,与传统悬架系统性能进行了对比。研究结果表明:该单气室油气悬架可以较好地提高车辆行驶平顺性。     

基于惯容的车辆悬挂系统动态分析与参数优化

为了提升车辆悬挂系统的动力学性能,在传统弹簧-阻尼悬挂模式基础上添加惯容,建立了惯容-弹簧-阻尼三元件并联的悬挂系统,在多组悬架参数下进行数值仿真,分析在新悬挂方式下悬架参数对悬架垂向振动响应的影响,采用多目标遗传算法进行参数优化,针对车身垂向加速度与悬架动行程,对悬架参数进行2组多目标优化,得出惯容、弹簧和阻尼最优参数匹配。仿真结果证明：在传统弹簧-阻尼悬挂模式基础上添加惯容可以有效改善车辆垂向振动系统的减振性能,减小主频。经过2组优化后,与传统弹簧-阻尼悬挂模式相比,车身垂向加速度均方根值分别减小了63.15%、62.22%;悬架动行程均方根值均减小了25.00%;轮胎动载荷均方根值分别减小了73.23%、72.65%。     

基于ADAMS的货车悬架参数多目标性能优化

以多体动力学理论为基础,利用机械动力学分析软件ADAMS建立某轻型货车的整车虚拟样机模型,研究悬架系统对乘员舒适性及车辆对道路破坏程度的影响.对行驶平顺性和道路友好性各自的评价指标进行了数值计算,分析了行驶车速、悬架弹簧刚度和减振器阻尼对车辆平顺性和道路友好性的影响, 最后得到了优化的悬架参数.通过比较优化前、后车辆对道路的动载荷,提出了对车辆悬架设计与使用方面的有益建议.     

空气弹簧悬架的鲁棒控制仿真研究

分析基于空气弹簧的空气悬架系统,建立了车辆二自由度动力学模型,用Matlab计算出车身垂直振动加速度均方根值。构建了以加速度均方根值为目标函数的刚度阻尼匹配模型,对空气悬架的阻尼进行了优化匹配。仿真结果表明,车辆的行驶平顺性可明显改善。     

某越野汽车磁流变半主动悬架变论域模糊控制

为了解决半主动悬架传统变论域模糊控制器过度依赖经验规则的问题,提出了一种基于模糊神经网络的变论域T-S模糊控制策略。首先,根据磁流变减振器阻尼特性的实验结果,建立基于自适应模糊神经网络的减振器阻尼力模型及1/2车辆半主动悬架动力学模型;其次,建立悬架系统T-S模糊控制器,同时为了实时调节T-S模糊控制器变量的论域,采用模糊神经网络结构描述伸缩因子的变化。仿真结果表明,笔者提出的变论域模糊控制策略能够有效提高车辆行驶平顺性和操作稳定性。     

汽车半主动悬架系统神经网络模型研究

基于磁流变减振器的汽车悬架系统具有明显的滞后非线性,系统中的非线性阻尼和非线性刚度等对其动力学行为产生了很大的影响。本文利用系统识别理论建立了磁流变减振器的神经网络模型,该模型可根据半主动悬架系统的控制力求得控制电流,具有良好的辩识能力。     

基于神经网络的半主动悬架自适应模糊控制研究

在建立了五自由度车辆半主动悬架系统模型的基础上，将神经网络与模糊控制结合起来，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制半主动悬架系统，其控制器由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，采用快速的变斜率梯度下降算法学习，具有自适应学习功能。仿真计算表明，与被动悬架相比，神经网络自适应模糊控制性能明显优于一般的Fuzzy控制，半主动悬架系统在减小振动，提高车辆平顺性方面优于被动悬架，且车轮动载荷和悬架动挠度也得到明显改善。台架试验同样表明了半主动悬架的优良减振性能。     

Direct adaptive neural control of antilock braking systems incorporated with passive suspension dynamics

A direct adaptive neural network-based feedback linearization (NNFBL) slip control scheme for an antilock braking system (ABS) is presented. The NNFBL slip controller is developed to minimise the vehicle braking distance and to simultaneously improve its overall ride comfort and road handling. The comprehensive vehicle model incorporates the passive suspension dynamics, the dynamics of the electro-mechanical based braking system and air drag and wheel bearing friction. A feedforward, multilayer perceptron (MLP) neural network (NN) model that is well suited for control by discrete input-output linearization (NNIOL) is selected to represent the ABS with passive suspension. The NN model was trained using Levenberg-Marquardt optimization algorithm. The controlled signal was further boosted using a genetic algorithm generated gain. The effectiveness of the proposed controller is demonstrated by simulation results, in the presence of deterministic road disturbance input to the suspension and varying road conditions. The results are superior with respect to braking distance minimization and also to reference slip tracking, especially on the dry asphalt road.     

时滞半主动悬架大系统递阶控制研究

建立了含时滞半主动悬架整车数学模型,解决了传统半主动悬架整车模型无法考虑时滞的难题;设计了模糊神经网络自适应子控制策略及大系统递阶协调控制策略,开发了以ARM单片机为核心元件的半主动悬架控制器。在仿真的基础上进行了实车道路试验,结果表明,模糊神经网络自适应子系统控制器改善了车辆的局部性能,递阶控制协调了车辆的整体性能,调整了车辆行驶姿态,二者联合控制,提高了半主动悬架控制的有效性、实时性,协调了车辆安全性与平顺性之间的矛盾。研究结果为整车半主动悬架系统时滞及其控制研究提供了新的方法。     

基于神经网络的悬架试验系统研究

针对现有悬架设计及实验不一致问题以及基本型Elman网络忽略了输出层节点的反馈,只能满足一阶线性动态系统信号处理,而不能满足多层网络、多阶系统的需求,提出了一种改进型Elman网络;改进后的网络增强了关联层以及输出层的反馈,把反馈增益作当作连接权值来实施网络训练,训练后的网络不仅比例系数和积分系数具有时变性,还具有自适应性强、学习效率高、逼近精度高等特点。建立了基于改进型Elman神经网络PAC控制器,对六自由度悬架试验平台系统进行控制研究,分析了悬架阻尼、非悬挂质量、悬架刚度、轮胎刚度等参数对时域内轮荷利用率和频域内相位角的影响,通过整车实验证明:悬架参数的匹配可以有效地改善车身振动,降低悬架动挠度、轮胎动载荷,提高乘坐舒适性和车辆行驶安全性,协调整车综合性能。     

山地地铁小半径曲线路段车辆/轨道参数对钢轨波磨的影响

针对山地地铁小半径曲线轨道钢轨波磨频发问题,根据现场调研建立车辆-轨道系统的动力学模型,探究车辆通过小半径曲线时轮轨间的接触特性。根据动力学分析结果建立半车车体-转向架-轨道系统的有限元模型,采用复特征值分析法研究半车车体-转向架-轨道系统摩擦自激振动特性,并研究车辆悬挂参数和轨道扣件参数对整体系统摩擦自激振动的影响规律。采用神经网络结合遗传算法对影响整体系统摩擦自激振动的关键参数进行多参数拟合,并求得车辆/轨道结构关键参数的优化解。结果表明：小半径曲线路段轮轨间的饱和蠕滑力导致半车车体-转向架-轨道系统的摩擦自激振动,从而引起钢轨波磨;车辆结构参数中一系悬挂横向刚度以及轨道结构参数中扣件垂向刚度、扣件横向刚度、扣件垂向阻尼对整个系统的摩擦自激振动具有明显影响。设置一系悬挂横向刚度为5.34 MN/m,扣件垂向刚度为25.45 MN/m,扣件横向刚度为6.9 MN/m,扣件垂向阻尼为6.06 kN·s/m时,能够有效抑制山地地铁小半径曲线轨道上钢轨波磨的产生。     

基于Pareto集和Bingham模型的磁流变减振器多目标优化与试验验证

磁流变减振器和半主动悬架可以同时兼顾车辆操纵稳定性和行驶安全性,是目前汽车电子技术的研究热点。磁流变减振器的设计大多只考虑某一优化目标,基于Pareto集多目标方法和带精英策略的非支配排序遗传算法(the elitist Nondominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅱ),以阻尼力和动力可调系数为优化目标,设定7个优化变量,构建了车用磁流变减振器多目标优化模型与实现算法。分析了7个优化变量对阻尼力和动力可调系数的设计敏感性,并通过有限元分析和试验验证优化解的可靠性。研究发现:阻尼通道间隙对优化目标影响最大,最大阻尼力和最大动力可调系数呈负相关关系。该多目标优化计算的最优解满足实际工程需求,证明了提出的优化方法快速有效,为磁流变减振器的设计提供了可靠的工具。     

一种馈能型混合悬架的多模式协调控制

为了有效控制车辆悬架振动及回收振动能量,提出了一种基于滚珠丝杠式作动器和磁流变减振器的车辆馈能型混合悬架结构。建立了1/4车辆2自由度混合悬架动力学模型,分析了混合悬架的主动控制模式和具有电磁阻尼力反馈调节的半主动控制模式,设计了混合悬架多模式协调控制器,并利用MATLAB/Simulink软件对混合悬架多模式协调控制的动态性能、悬架系统的自供能进行了仿真分析,开展了混合悬架台架试验研究。仿真和试验结果表明：与被动悬架相比,随机路面谱输入条件下混合悬架的簧载质量加速度均方根减小了30%以上,混合悬架减振效果显著。