基于油气悬架和Mecanum轮全向移动平台车平顺性优化与研究

发布时间：2017-10-01 09:09

  本文关键词：基于油气悬架和Mecanum轮全向移动平台车平顺性优化与研究

  更多相关文章： Mecanum轮 全向移动 平台车 油气悬架 联合仿真 平顺性 遗传算法 优化设计

【摘要】：本文研究对象是某款基于Mecanum轮的全向移动智能平台车。Mecanum轮是一种性能优越、应用广泛的全方位移动机构,由它所搭载的全方位移动机器人可以在平面内灵活地实现三自由度运动。在需要精确定位和高精度导航的场合,它可以顺利地完成搬运、装配、探测、核操作等复杂的任务。为了深入研究Mecanum机构的运动特性及其动力学问题,本文对其动力学进行建模仿真并分析其动力学特性,并基于整车行驶平顺性,对其油气弹簧结构进行优化设计。通过仿真结果可以看出,优化之后的悬架有效地改善了其平顺性。由此展开的研究工作主要包括:(1)本文分析了Mecanum轮辊子特点,研究了其全向运动的机理,分析辊子外轮廓的理论曲线的形成原理,并对其进行参数建模,建立了辊子母线常用的几种近似建模方程,计算了辊子的相关参数,并分析了其结构和材料。(2)基于本文所研究的Mecanum十二轮移动平台,本文建立了其运动学模型,并推导出其逆运动学方程的雅可比矩阵,得到平台车全向运动的必要条件。然后在ADAMS中建立整车动力学模型,其中路面是建立的刚体二维随机路面,辊子和地面的接触参数是通过试验测定的。对模型仿真并分析了其运动特性和引起仿真结果误差的原因。(3)本文针对该平台车设计了单气室油气悬架,在Matlab中对悬架建立数学模型,并通过仿真分析了其刚度阻尼特性以及结构参数对其影响趋势。最后,本文建立了联合仿真优化模型,通过权重系数法确立了目标函数,接合平台车的运动工况和特性建立优化的约束条件,基于平台车运动平顺性,以油气悬架结构参数为设计变量,利用遗传算法对其进行优化。通过仿真分析优化之后的结果,平台车纵行工况下簧上质量垂向振动、俯仰振动以及车轮载荷的情况都得到了有效改善。
【关键词】：Mecanum轮 全向移动 平台车 油气悬架 联合仿真 平顺性 遗传算法 优化设计
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.33
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 课题研究的背景和意义10-12
• 1.1.1 研究背景10-12
• 1.1.2 研究意义12
• 1.2 全向轮结构研究及应用12-16
• 1.3 油气悬架研究与应用16-18
• 1.4 课题研究主要内容18-20
• 第2章 Mecanum轮结构分析20-28
• 2.1 Mecanum轮机构全向运动原理20-22
• 2.2 辊子曲面建模分析22-25
• 2.2.1 辊子曲面参数化建模22-24
• 2.2.2 辊子参数设计计算24-25
• 2.3 常用母线方程近似方法25-26
• 2.4 辊子的结构及材料26-27
• 2.5 本章小结27-28
• 第3章 Mecanum十二轮平台车运动分析及仿真28-54
• 3.1 Mecanum平台车运动学模型28-31
• 3.1.1 坐标系建立28-29
• 3.1.2 运动学建模29-31
• 3.2 全向平台车动力学建模及仿真分析31-43
• 3.2.1 辊子建模32
• 3.2.2 路面建模32-35
• 3.2.3 辊子接触参数测定35-41
• 3.2.4 驱动模型41-42
• 3.2.5 悬架系统模型42
• 3.2.6 车身模型42-43
• 3.2.7 整车模型43
• 3.3 仿真结果与分析43-52
• 3.3.1 纵向运动43-46
• 3.3.2 横向运动46-48
• 3.3.3 原地旋转48-51
• 3.3.4 斜行运动51-52
• 3.4 平台车运动误差分析52-53
• 3.5 本章小结53-54
• 第4章 油气悬架结构设计及仿真54-67
• 4.1 单气室油气悬架工作原理54-55
• 4.2 单气室油气悬架数学模型55-59
• 4.2.1 油气悬架输出力55
• 4.2.2 蓄能器模型55-56
• 4.2.3 阻尼阀管道压力损失模型56-59
• 4.3 悬架结构参数设计及刚度阻尼特性59-66
• 4.3.1 悬架刚度相关结构参数设计计算60-62
• 4.3.2 悬架结构参数对刚度的影响62
• 4.3.3 悬架阻尼相关结构参数设计计算62-65
• 4.3.4 悬架结构参数对阻尼的影响65-66
• 4.4 本章小结66-67
• 第5章 油气悬架性能优化设计67-77
• 5.1 遗传算法简介67-70
• 5.1.1 遗传算法机理67
• 5.1.2 遗传算法基本内容67-69
• 5.1.3 遗传算法的运算过程69-70
• 5.2 平台车平顺性优化模型建立70-74
• 5.2.1 整车模型联合仿真70
• 5.2.2 目标函数的确定70-72
• 5.2.3 设计变量的选取72-73
• 5.2.4 约束条件73-74
• 5.3 基于平台车平顺性优化74
• 5.4 优化结果分析74-76
• 5.5 本章小结76-77
• 结论77-79
• 参考文献79-84
• 致谢84-86
• 附录A (攻读硕士学位期间发表的论文)86

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本文编号：952588