基于NSGA-Ⅱ算法的麦弗逊悬架多目标优化

发布时间：2017-09-09 15:33

  本文关键词：基于NSGA-Ⅱ算法的麦弗逊悬架多目标优化

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【摘要】：为了减小悬架定位参数在轮跳过程中的变化量和变化趋势,以改善整车的操纵稳定性,减小轮胎的磨损,搭建了悬架硬点优化设计的平台。利用多目标/多参数优化软件Isight,联合Adams/Car,在工程可行性约束条件下,应用改进型非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ对悬架系统进行寻优计算,得到Pareto最优解集。优化结果表明,悬架定位参数在车轮跳动过程中的变化量有不同程度的减小;前束角和外倾角变化最明显,变化范围由-1.11°~1.22°降低到-0.2°~0.31°,减小了78.4%,外倾角由-1.12°~1.71°降低到-0.56°~1.27°,减小了35.1%;主销后倾和主销内倾角变化范围分别减小了3.1%和4.1%,有效地降低了轮胎磨损,使整车的操纵稳定性能有所改善。
【作者单位】： 江苏大学汽车与交通工程学院;江苏大学汽车工程研究院;
【关键词】： 麦弗逊悬架 灵敏度分析 硬点 多目标优化 NSGA-Ⅱ算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51105178) 江苏省自然科学基金资助项目(BK2011489)
【分类号】：U463.33
【正文快照】： 0引言麦弗逊独立悬架结构,构造简单、空间占用小、质量轻、成本低、可维护性能好以及良好的响应和操控性等优点,被广泛应用各种车型,其运动特性的优劣直接影响汽车的响应性和操控性[1]。如果麦弗逊悬架结构设计不当,就会影响悬架的空间几何运动学参数及其变化趋势,会造成汽车

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