基于蒙特卡洛分析的双横臂独立悬架稳健性优化

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1、第53卷第5期农业装备与车辆工程2015年5月Vol.53No.5AGRICULTURALEQUIPMENT&VEHICLEENGINEERINGMay2015doi:10.3969/j.issn.1673-3142.2015.05.007基于蒙特卡洛分析的双横臂独立悬架稳健性优化12程市，马彬彬（1.230009安徽省合肥市合肥工业大学机械与汽车工程学院；2.100062北京市北京树优信息技术有限公司）[摘要]在Adams/View中建立了双横臂独立悬架的多体动力学模型，对悬架的设计硬点位置进行

2、了灵敏度分析，得出了对悬架性能影响最大的硬点坐标参数，并通过优化拉丁超立方采样，建立了双横臂独立悬架动力学分析的Kriging近似模型。以悬架关键硬点坐标参数为设计变量，对悬架进行了基于蒙特卡洛统计分析的稳健性优化设计。结果表明，与传统的确定性优化方案相比，在考虑设计变量的不确定性时，稳健性优化设计所得到的目标性能的失效率降低了近90%。[关键词]双横臂独立悬架；确定性优化；稳健性优化；蒙特卡洛分析[中图分类号]U462.3[文献标识码]A[文章编号]1673-3142(2015)05-0027-

3、06RobustnessOptimizationofDoubleWishboneIndependentSuspensionBasedonMonteCarloAnalysis12ChengShi，MaBinbin(1.SchoolofMechanicalandAutomotiveEngineering,HefeiUniversityofTechnology,HefeiCity,AnhuiProvince230009,China；2.BeijingSoyotecCo.Ltd.,Beijing10006

4、2，China)[Abstract]Amulti-bodykineticsmodelofdoublewishbonesuspensionwasestablishedinAdams/View.Thenbysensitivityanalysisonpositionofsuspensiondesignhardpoints,themostinfluentialhardpoint’scoordinatesonperformanceofsuspensionwasidentified.AndaKrigingap

5、proximationmodelofdoublewishboneindependentsuspensionwasestablishedbyoptimizingtheLatinhypercubesampling.ArobustnessoptimizationdesignofsuspensionwascarriedoutbasedonMonteCarlostatisticalanalysis.Comparedwithtraditionaldeterministicoptimizationunderth

6、euncertaintyofthedesignvariables,theresultsshowthatfailurerateoftargetperformancehasreducedbynearly90%torobustnessoptimizationdesign.[Keywords]doublewishboneindependentsuspension；deterministicoptimization；robustnessoptimization；MonteCarloanalysis0引言CA

7、E技术。这一阶段的设计多是通过合理布置悬[2]架硬点位置坐标，改善悬架性能。现阶段，许悬架是现代汽车上的重要总成之一，它把车多国内外学者对悬架的动力学特性做了大量的研架（或车身）与车轴（或车轮）弹性地连接起来，[3-4]究，但他们大多是基于车辆的结构参数和动保证汽车具有良好的平顺性与操纵稳定性。如果力学参数固定不变的前提下对悬架进行的确定性悬架设计不当，会导致车轮的侧滑移量增大，加优化。由于现实中设计变量的制造、测量等误差剧轮胎的磨损，同时，车轮的定位参数可能发生的存在，使得其在实际应用中有一定的

8、局限性。较大的变化，影响汽车的操纵稳定性。双横臂独实际上，在悬架的制造、测量与使用过程中，立悬架的主要优点是其运动规律的可设计性，根悬架的设计参数往往具有很大的不确定性，正是据横臂的相互位置，可定出侧倾中心与纵倾中心因为这些不确定性的存在，悬架的性能可能会发的高度。此外，改变横臂的长度，上下跳动的车生恶化，导致其性能不能满足初始设计要求。而轮定位参数亦将随之发生变化。且，传统的设计没有考虑车轮跳动过程中，前束最初，悬架的传统设计一般采用经验设计、值与外倾角的理想匹配关系。因此，必须