基于粒子群算法的汽车悬架弹簧的优化设计

粒子群算法容易理解、易于实现、编程简单。利用粒子群优化算法对汽车悬架弹簧进行优化设计,其速度要比用其它的方法要快得多,仅迭代很少的次数就能得出比较优的结果。有利于提高设计的速度,使设计易于实现,更大程度地提高设计的质量,为钢板弹簧系统、汽车悬架和整车的分析计算奠定坚实的基础。同时为少片弹簧和多片弹簧的优化设计提供了一种新的方法。     

基于滑模观测器的车辆半主动座椅悬架系统H∞最优控制

针对考虑人体模型的五自由度半主动座椅悬架系统,提出了一种基于滑模观测器的H_∞最优控制器。由于座椅悬架系统的未建模动态、参数不确定性和作动器未知输入在同一个通道内,所有扰动可视为集总干扰。通过结合低通滤波技术构造辅助变量,建立增广系统设计滑模观测器,成功实现了利用直接可测量加速度信息对集总干扰的估计,进而利用H_∞技术对滑模观测器估计误差和振动输入引起的干扰进行抑制。冲击工况和随机路面激励下的仿真结果表明：(1)滑模观测器能够精确估计座椅悬架系统的未知扰动;(2)带有滑模观测器干扰补偿的H_∞最优控制相较无补偿的H_∞控制和无控制,座椅悬架的性能指标与乘坐舒适性都有明显的改善。     

车辆磁流变座椅悬架的模糊自适应整定PID控制

构建磁流变半主动座椅悬架系统。针对此系统建立了人体-座椅的五自由度动力学模型,其中磁流变阻尼器采用改进的Bouc-Wen模型。设计模糊自适应整定PID控制器,根据实时加速度信号在线整定PID参数,达到最优减振效果。用MATLAB／SIMULINK建立系统的仿真模型。仿真结果表明,该控制器能有效地改善座椅的减振效果。     

车辆主动座椅悬架的天棚反步控制器设计

为提高车辆的乘坐舒适度,针对车辆主动座椅悬架提出一种新的基于近似天棚阻尼参考模型的反步控制方法。在建立并分析 1/4车辆座椅悬架动力学模型的基础上,把近似天棚阻尼系统作为参考模型,将实际被控系统和参考模型之间的动态误差引入到反步的思想中,在保证系统达到一致渐进稳定的前提下,通过反步设计方法完成控制器设计 ,最终获得基于加速度反馈的实时作动力。最后通过与 PID和被动悬架仿真结果的对比,证明该系统的动态误差是指数渐近稳定的,且该方法可明显增强车辆座椅悬架系统减振效果,所提出的反步控制方法对于座椅悬架的实际控制具有参考价值。     

基于粒子群算法的重型车辆悬架路面友好性非线性优化EI北大核心CSCD

针对重型车辆悬架系统的非线性优化问题,提出了采用粒子群算法进行悬架系统优化设计方法。以四分之一汽车模型为研究对象,以车轮最大动载荷最小化为目标,以非簧载质量的固有频率为约束条件,建立了改善被动悬架系统性能的优化模型。通过粒子群算法求解该优化问题,以少量的迭代次数得到了性能优良的悬架参数,如悬架刚度和悬架阻尼。对设计的悬架系统进行时域和频域性能分析,并详细讨论了该方法与遗传算法优化的本质区别,结果表明,粒子群算法可以快速地得到一个较好的优化结果,这为设计人员后续的修改设计提供重要参数,同时为解决含有非线性问题的新型悬架系统优化设计提供了一种新的可行方法。     

含有输入时滞的悬架系统的最优控制

伴随着主动控制环节的应用,悬架系统中不可避免会出现时滞因素。以含有时滞的2DOF主动悬架系统为研究对象,分别使用不考虑时滞的传统控制律和采用状态变换及系统离散化处理时滞后的控制律进行控制,并对控制系统的响应和稳定性特性进行对比。不考虑系统时滞时,直接采用传统的控制律进行控制,理论分析和数值仿真均表明:当时滞较小时,系统依然保持稳定,达到一定值时,可能引起系统响应定性特性改变,甚至失稳发散。采用状态变换的方法处理时滞后进行主动控制,能保证系统的稳定性,该控制律较好地反应了输入时滞对控制方程的影响。     

航天器太阳帆板伸展过程最优控制的粒子群优化算法

讨论航天器太阳帆板伸展过程中航天器姿态运动的最优控制问题。利用多体动力学方法导出带太阳帆板航天器姿态运动方程。在系统角动量为零的情况下,带太阳帆板航天器系统的姿态运动控制问题可转化为无漂移系统的非完整运动规划问题。在非完整运动规划中引入粒子群优化算法,通过控制太阳帆板伸展运动可同时获得航天器姿态的期望位形。数值仿真表明,该方法对太阳帆板伸展过程中航天器主体姿态控制是有效的。     

基于混沌粒子群算法的冰箱压缩机隔振优化设计

冰箱压缩机隔振系统的参数寻优问题关系到隔振成败,传统参数优化设计存在容易陷入局部最优和迭代发散问题。针对该问题建立压缩机4 点隔振的动力学模型,提出以隔振系统的6 自由度能量最大程度解耦为优化目、以4 点支撑的各向刚度为设计参数的系统频率离散分配优化方法,首次采用基于罚函数约束的混沌粒子群算法进行隔振参数寻优求解。结果表明,优化后隔振系统固有频率分配更加合理,主要方向解耦率得到显著提高。混沌粒子群算法克服传统序列二次规划法容易陷入局部最优的缺点,所得系统隔振效果优良,相对于遗传算法优化结果解耦程度更高。动力学仿真分析验证所提优化方法的合理性和有效性。     

强横风作用下车辆半主动悬架模糊PID控制研究

为提高汽车高速行驶时的抗横风性能,提出一种阻尼系数修正的半主动悬架控制方法。基于Carsim 和MATLAB平台建立整车动力学模型和A级路面模型,设计一种基于横风的半主动悬架模糊PID控制系统,并利用粒子群算法优化PID控制器参数。PID控制器依据车辆质心垂直加速度确定各轮悬架系统的基本阻尼系数,模糊控制器根据横风强度和方向对阻尼系数进行修正。通过MATLAB和Carsim 联合仿真和实车道路试验与被动悬架系统相比,经过半主动悬架控制后的质心垂直加速度峰值和标准差均下降30 %以上,侧倾角速度标准差下降25 %以上,车辆在强横风作用下的行驶平顺性和安全性得到有效提高。     

粒子群算法的理论分析与研究

粒子群算法是上世纪90年代兴起的群体智能算法,其特点是模拟自然界生物群体行为来构造随机优化算法,它对函数性态要求较弱、寻优结果和初值无关,并具有一定的并行性,因而成为优化算法领域研究的一个热点。介绍粒子群算法的研究现状,重点论述标准粒子群算法以及几种主流的改进型粒子群算法,并提出未来可能的研究方向。     

时效性商品最优定价模型及其粒子群优化解

对时效性商品的定价问题进行了研究.基于一种负二项分布的离散需求函数,并在利润最大化原则下,建立了时效商品最优定价模型.由于该模型涉及多个随机变量的概率分布,常规函数极值算法难以获得问题解析解,引入粒子群优化算法,对模型进行演化求解,并给出算例分析.结果表明:利用粒子群算法,可以快速有效得到不同库存量情况下应采取的最优定价.最后提出需要进一步解决的若干问题.     

车辆悬挂参数优化的频域等效最优控制算法

文章提出了一种适合于车辆悬挂参数优化的频域等效控制算法。该算法建立在线性最优化控制理论基础上,能大大提高优化的计算效率。由于该算法建立在频域上,所以便于处理激励中的时间滞后和噪声问题,对车辆悬挂参数的优化很有实用价值。文章还给出了该算法在二自由度车辆悬挂系统设计中的应用。     

粒子群优化算法综述

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化。该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用。详细介绍了PSO的基本原理、各种改进技术及其应用等,并对其未来的研究提出了一些建议。     

基于微粒群算法的系统可靠性优化

微粒群算法是近来发展起来的一种新的优化计算方法,在简要说明微粒群算法的基础上,将该算法用于系统可靠性优化计算,分别对串联系统的可靠性分配、桥联系统的冗余可靠性优化设计问题进行分析计算,探讨了微粒群算法在系统的可靠性优化计算中应用的可行性,计算机仿真结果表明了微粒群算法求解该问题的可靠性和有效性。     

基于改进量子粒子群算法的纸浆浓度控制系统

目的为了克服传统PID控制在具有大时滞性、非线性等特点的纸浆浓度控制系统中性能不足和参数调整困难等问题,研究参数在线调整的方法。方法在传统PID控制的基础上,结合量子粒子群仿生算法(QPSO),提出一种量子粒子群算法优化的传统PID控制器参数,并应用于纸浆浓度控制系统;同时对基本量子粒子群算法进行改进,引入交叉算子,并将该控制算法应用到纸浆浓度控制系统中,并与传统控制进行对比。结果与传统PID控制和基本量子粒子群优化的PID相比较,改进的优化算法能够得到更加令人满意的控制效果,具有系统超调量小、响应速度快、鲁棒性高等优良的性能。结论基于改进的量子粒子群优化算法的纸浆浓度控制系统可有效控制纸浆浓度,能够明显提高系统的控制精度等性能指标,更好地满足实际应用的要求。     

Reliability Analysis Using Chaotic Particle Swarm Optimization

Reliability analysis is an important and practical way of considering uncertainty in an engineering system. In practical engineering, the limit state functions are usually implicit in terms of random variables. Traditional reliability analysis methods are time‐consuming and require derivative computing. In this paper, particle swarm optimization (PSO) is applied to reliability analysis by combining it with the first‐order reliability method. To improve the global search performance, chaotic PSO (CPSO) was proposed by combining PSO with a chaotic system. CPSO‐based reliability analysis is described and applied to four classic examples. The results show that implementation of CPSO‐based reliability analysis is easy and can yield a reliability index and design point with good accuracy. The proposed method was applied to analyze the reliability of a circular tunnel in different cases. The results show that the CPSO algorithm is very efficient at solving global optimization problems and is a good approach for reliability analysis. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

A Novel Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization Algorithm

The efficient management of ambulance routing for emergency requests is vital to save lives when a disaster occurs. Quantum-behaved Particle Swarm Optimization (QPSO) algorithm is a kind of metaheuristic algorithms applied to deal with the problem of scheduling. This paper analyzed the motion pattern of particles in a square potential well, given the position equation of the particles by solving the Schrödinger equation and proposed the Binary Correlation QPSO Algorithm Based on Square Potential Well (BCQSPSO). In this novel algorithm, the intrinsic cognitive link between particles’ experience information and group sharing information was created by using normal Copula function. After that, the control parameters chosen strategy gives through experiments. Finally, the simulation results of the test functions show that the improved algorithms outperform the original QPSO algorithm and due to the error gradient information will not be over utilized in square potential well, the particles are easy to jump out of the local optimum, the BCQSPSO is more suitable to solve the functions with correlative variables.     

列车主动悬挂预测控制算法研究

为有效抑制列车车体的振动,针对列车在运行时受到的不确定轨道干扰激励等影响因素,开展一种基于标准正交基函数Laguerre的主动悬挂预测控制算法研究。首先建立列车主动悬挂系统的状态空间模型,再以此作为预测控制模型,结合预测控制中的滚动优化等基本原理,为高速列车连续时域主动悬挂系统设计相应的预测控制器。仿真结果表明:设计的预测控制器能够优化高速列车在运行时的振动主动控制性能,改善列车的乘坐舒适性。