【摘要】：本文以汽車動力學理論為基礎，以提高車輛乘坐舒適性為目標，研究了乘用車輛半主動懸架控制的垂向振動問題。針對半主動懸架特點建立了四分之一車輛模型、半車模型以及整車模型，作為研究對象。根據國家標準建立了路面隨機激勵模型，通過白噪聲實現了激勵仿真進而輸入到建立的模型中。文中進行了A級、B級、C級路面激勵的仿真。為了透徹的研究半主動懸架特性，以被動懸架為基礎，進行了懸架性能的分析，研究了懸架系統的不變性時發(fā)現，車身位移傳遞函數具有四個不變點，懸架動行程傳遞函數具有兩個不變點，在這些不變點中有三個與懸架剛度取值無關，這些不變點對于懸架設計研究有著非同尋常的意義。 為了提高乘坐舒適性，針對被動懸架的控制問題主要研究了雙狀態(tài)天棚阻尼控制，線性近似天棚阻尼控制，以加速度為導向的阻尼控制，，以功率為導向的阻尼控制及相互間的混合控制。為了使半主動懸架控制的智能化，本文著重研究了遺傳優(yōu)化線性最優(yōu)控制，粒子群化PID控制，模糊控制、神經模糊融合網絡控制。通過對各種控制方法的仿真分析，本文使用兩種不同的評價方法對懸架性能進行評價，其一是均方根值評價法，另一個則為半主動懸架專用評價法。如神經模糊融合網絡控制，通過均方根值評價法可以發(fā)現相對于被動懸架，車身加速度改善了6.709％，懸架行程改善了2.985％，其頻域內車身加速度最大值改善了11.36％，懸架動行程最大值改善了9.3％，輪胎動載荷最大值改善了20.02％。本文還進行了實車試驗研究，過路障試驗研究發(fā)現，隨著試驗車速的不斷增加，車身振動存在敏感車速，而具體車速值與車輛參數相關，在仿真分析中得到了相同的實驗結果。
[Abstract]:Based on the theory of vehicle dynamics and the aim of improving ride comfort, the vertical vibration of semi-active suspension for passenger vehicles is studied in this paper. According to the characteristics of semi-active suspension, 1/4 vehicle model, half car model and whole vehicle model are established as the research object. According to the national standard, the road surface random excitation model is established, and the excitation simulation is realized by white noise, and then input into the established model. In this paper, the simulation of A class B class C road surface excitation is carried out. In order to study the characteristics of semi-active suspension thoroughly, the suspension performance is analyzed on the basis of passive suspension. When the invariance of suspension system is studied, it is found that the body displacement transfer function has four invariant points. There are two invariant points in the dynamic travel transfer function of suspension, three of which have nothing to do with the stiffness of suspension. These invariant points are of great significance to the study of suspension design. In order to improve ride comfort, two-state ceiling damping control, linear approximate ceiling damping control and acceleration-oriented damping control are mainly studied for passive suspension control. Power-oriented damping control and hybrid control. In order to make semi-active suspension control intelligent, this paper focuses on genetic optimization linear optimal control, particle swarm PID control, fuzzy control, neural fuzzy fusion network control. Through the simulation analysis of various control methods, this paper uses two different evaluation methods to evaluate the suspension performance, one is the root-mean-square evaluation method, the other is the semi-active suspension special evaluation method. For example, the neural fuzzy fusion network control, through the root mean square value evaluation method, we can find that compared with the passive suspension, the acceleration of the body is improved 6.709, the suspension stroke is improved 2.985, and the maximum acceleration of the vehicle body in the frequency domain is improved by 11.36. The maximum motion stroke of suspension was improved by 9.3 and the maximum dynamic load of tire was improved by 20.02. In this paper, a real vehicle experiment is also carried out. It is found that with the increasing of the test speed, there is a sensitive speed in the vibration of the vehicle body, and the specific speed value is related to the vehicle parameters. The same experimental results are obtained in the simulation analysis.
【學位授予單位】：沈陽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：U463.33;TB535

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本文編號：2193231