基于遗传算法的汽车平顺性时域仿真与优化

发布时间：2017-10-29 02:29

  本文关键词：基于遗传算法的汽车平顺性时域仿真与优化

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【摘要】：首先,建立汽车五自由度振动系统的力学模型,利用牛顿第二定律建立动力学方程,并基于IFFT法进行路面不平度的时域模拟。然后,通过ADAMS进行对比验证平顺性模型。最后,以悬架刚度阻尼为设计变量,以悬架动挠度和轮胎相对动载荷为约束函数,以座椅中心加权加速度均方根值为目标函数,建立其优化模型,利用Matlab优化工具箱中的遗传算法函数进行优化。优化结果表明,遗传算法具有很强的全局寻优能力,优化结果大大地改善了平顺性指标,提高了汽车的性能。
【作者单位】： 桂林电子科技大学机电工程学院;
【关键词】： 平顺性 IFFT 时域模拟 Matlab 遗传算法
【基金】：国家自然科学基金(51465010) 广西科学研究与技术开发计划(桂科攻1598007-31) 广西教育厅科研项目(KY2015YB102) 广西制造系统与先进制造技术重点实验室主任基金(14-045-15-008Z,14-045-15-010Z) 桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(GDYCSZ201440)
【分类号】：U461.4;TP18
【正文快照】： 0引言汽车行驶平顺性(简称平顺性)是指汽车在保持正常车速行驶过程中产生的振动和冲击环境对乘员舒适性的影响在一定界限内[1]。随着人们对汽车平顺性要求的不断提高,平顺性的研究已经深入到非线性动力学分析中,并通过建立非线性动力学模型来提高平顺性仿真的精度和优化的质量

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本文编号：1111042