基于Kriging模型和NSGA-Ⅱ算法的麦弗逊悬架稳健优化设计

发布时间：2017-10-01 12:24

  本文关键词：基于Kriging模型和NSGA-Ⅱ算法的麦弗逊悬架稳健优化设计

  更多相关文章： 麦弗逊悬架 ADAMS Isight Kringing模型 NSGA-II算法

【摘要】：悬架是车桥与车架之间传力连接装置的总称,其作用是传递车轮与车架之间的力和力矩,且能够减缓路面带给车架和车身的冲击力,从而减少因此引起的振动,其性能直接影响着车辆的平顺性、操作稳定性和安全性。在以往的悬架优化设计中通常是确定性设计,即将悬架中某个单一的性能作为优化目标,对悬架平顺性或者操纵稳定性进行优化,然而实践表明这种优化方法对提高悬架的性能并不能起到理想的作用。伴随着稳健设计在多学科的渗透和发展,这种更为有效、可靠的设计方法在汽车领域特别是悬架优化方面的作用越来越显著。论文在总结了国内外悬架优化设计的研究现状以及悬架优化设计的趋势的基础上,提出了基于Kriging模型和NSGA-Ⅱ多目标优化算法的麦弗逊悬架稳健优化设计。介绍了稳健设计的定义及其研究意义,阐述了稳健设计的三类问题及其解决方案,总结稳健优化设计的三种方法:田口稳健设计方法、响应面稳健设计方法及多目标稳健设计方法,为后续的悬架稳健优化设计奠定了理论基础。运用ADAMS软件构建麦弗逊悬架模型,选用车轮定位参数和侧滑移量作为优化目标,通过ADAMS对建立的麦弗逊悬架模型进行仿真,得出了定位参数及侧滑移量随着驱动变化的情况。利用Isight内嵌的拉丁超立方抽样方法对悬架坐标进行灵敏度分析,选取悬架的硬点坐标作为设计参数,体现悬架性能的五个参数作为响应目标,得到了对悬架性能参数影响较大的灵敏坐标点。利用Isight集成ADAMS联合仿真得到了麦弗逊悬架的Kriging近似模型,并对模型进行了验证,得到了悬架五个性能参数的Kringing近似模型拟合效果。利用Isight内嵌的6 Sigma方法对悬架的Kriging模型进行稳健性分析,作为后续麦弗逊悬架Kriging模型稳健优化的基础。以麦弗逊悬架敏感硬点坐标为设计变量,悬架的五个性能参数的均值和方差为响应目标,采用NSGA-Ⅱ算法对麦弗逊悬架进行稳健优化设计,最终得到了一组筛选后的硬点坐标最优解,并通过代入模型验证,完成了麦弗逊悬架稳健性优化,为麦弗逊悬架稳健优化设计提供了新的思路。
【关键词】：麦弗逊悬架 ADAMS Isight Kringing模型 NSGA-II算法
【学位授予单位】：华东交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.33
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 主要符号说明7-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 引言8-9
• 1.2 车辆悬架性能研究背景及意义9-10
• 1.3 车辆悬架稳健优化设计研究现状及发展趋势10-12
• 1.3.1 车辆悬架国外的研究现状10-11
• 1.3.2 车辆悬架国内的研究现状11-12
• 1.4 论文主要研究内容12-14
• 第二章 悬架稳健设计理论和方法14-21
• 2.1 稳健设计的研究意义14-15
• 2.2 稳健设计的目标15-16
• 2.3 稳健设计的类别16-17
• 2.4 稳健设计的基本方法17-19
• 2.4.1 田口稳健设计17-18
• 2.4.2 响应面稳健设计18-19
• 2.4.3 多目标稳健设计19
• 2.5 本章小结19-21
• 第三章 麦弗逊悬架模型仿真分析21-31
• 3.1 虚拟样机技术及其运用21
• 3.2 车辆悬架常用建模软件-ADAMS21-22
• 3.3 麦弗逊悬架模型的创建22-25
• 3.4 麦弗逊悬架模型运动学仿真25-30
• 3.4.1 前轮外倾角25-26
• 3.4.2 前轮前束角26-28
• 3.4.3 主销后倾角28-29
• 3.4.4 主销内倾角29-30
• 3.4.5 车轮侧滑移量30
• 3.5 本章小结30-31
• 第四章 悬架硬点坐标灵敏度分析31-45
• 4.1 Isight综述31-33
• 4.1.1 Isight起源和发展31-32
• 4.1.2 Isight的功能模块32
• 4.1.3 Isight操作流程32-33
• 4.2 硬点坐标灵敏度分析33-44
• 4.2.1 拉丁超立方抽样33-34
• 4.2.2 Adams悬架模型数据的读取34-36
• 4.2.3 悬架模型数据灵敏度分析36-44
• 4.3 本章小结44-45
• 第五章 麦弗逊悬架近似模型的建立45-58
• 5.1 近似模型概述45-48
• 5.1.1 近似模型的操作流程45-46
• 5.1.2 试验设计46
• 5.1.3 近似模型的分类46-48
• 5.2 悬架Kriging近似模型的建立48-57
• 5.3 本章小结57-58
• 第六章 基于NSGA-Ⅱ算法的Kriging模型稳健优化设计58-72
• 6.1 NSGA-Ⅱ算法基本理论58-60
• 6.1.1 NSGA-Ⅱ算法概述58
• 6.1.2 NSGA-Ⅱ算法流程58-60
• 6.2 基于 6 Sigma悬架Kriging模型稳健性分析60-64
• 6.3 基于NSGA-Ⅱ算法的麦弗逊悬架稳健优化设计64-69
• 6.4 麦弗逊悬架稳健性优化验证69-71
• 6.5 本章小结71-72
• 第七章 总结与展望72-74
• 7.1 论文总结72
• 7.2 研究展望72-74
• 参考文献74-77
• 个人简历 在读时期发表的学术论文77-78
• 致谢78

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本文编号：953457