基于NSGA-Ⅱ算法的麥弗遜懸架多目標(biāo)優(yōu)化
發(fā)布時(shí)間:2017-09-09 15:33
本文關(guān)鍵詞:基于NSGA-Ⅱ算法的麥弗遜懸架多目標(biāo)優(yōu)化
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【摘要】:為了減小懸架定位參數(shù)在輪跳過程中的變化量和變化趨勢,以改善整車的操縱穩(wěn)定性,減小輪胎的磨損,搭建了懸架硬點(diǎn)優(yōu)化設(shè)計(jì)的平臺。利用多目標(biāo)/多參數(shù)優(yōu)化軟件Isight,聯(lián)合Adams/Car,在工程可行性約束條件下,應(yīng)用改進(jìn)型非支配排序遺傳算法NSGA-Ⅱ?qū)壹芟到y(tǒng)進(jìn)行尋優(yōu)計(jì)算,得到Pareto最優(yōu)解集。優(yōu)化結(jié)果表明,懸架定位參數(shù)在車輪跳動(dòng)過程中的變化量有不同程度的減小;前束角和外傾角變化最明顯,變化范圍由-1.11°~1.22°降低到-0.2°~0.31°,減小了78.4%,外傾角由-1.12°~1.71°降低到-0.56°~1.27°,減小了35.1%;主銷后傾和主銷內(nèi)傾角變化范圍分別減小了3.1%和4.1%,有效地降低了輪胎磨損,使整車的操縱穩(wěn)定性能有所改善。
【作者單位】: 江蘇大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院;江蘇大學(xué)汽車工程研究院;
【關(guān)鍵詞】: 麥弗遜懸架 靈敏度分析 硬點(diǎn) 多目標(biāo)優(yōu)化 NSGA-Ⅱ算法
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51105178) 江蘇省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(BK2011489)
【分類號】:U463.33
【正文快照】: 0引言麥弗遜獨(dú)立懸架結(jié)構(gòu),構(gòu)造簡單、空間占用小、質(zhì)量輕、成本低、可維護(hù)性能好以及良好的響應(yīng)和操控性等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用各種車型,其運(yùn)動(dòng)特性的優(yōu)劣直接影響汽車的響應(yīng)性和操控性[1]。如果麥弗遜懸架結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)不當(dāng),就會影響懸架的空間幾何運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)及其變化趨勢,會造成汽車
【相似文獻(xiàn)】
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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條
1 陳偉峰;基于改進(jìn)NSGA-Ⅱ算法的車身公差分配研究[D];上海工程技術(shù)大學(xué);2016年
,本文編號:821264
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