基于近似模型的车辆平顺性优化研究.pdf

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1、第27卷第2期湖北汽车工业学院学报Vol_27No.22013年6月JournalofHubeiUniversityofAutomotiveTechnologyJun.2013——doi:10.39690.issn.1008-5483.2013.02.003基于近似模型的车辆平顺性优化研究刘宇,刘平,饶阳(西南交通大学机械工程学院,四川成都610031)摘要:利用多体动力学软件ADAMS/Car建立了某轿车的整车刚柔耦合模型,以悬架弹簧刚度、减震器阻尼为设计变量,驾驶员座椅椅面总加权加速度均方根值为优化目标,在Isight软件中,应用现代DOE采样技术与响应面法构建了设

2、计变量与优化目标的近似模型,在此近似模型基础上,使用序列二次规划法对车辆的平顺性进行了优化。优化结果表明.整车的平顺性得到了改善关键词:平顺性;响应面法;近似模型;悬架优化中图分类号:U461.4文献标志码:A-文章编号:1008—5483(2013)02—0011-04OptimizationandResearchofVehicleRideComfortBasedonApproximateModelLiuYu,LiuPing,RaoYang(SchoolofMechanicalEngineering,SouthwestJiaotongUniversity,Chengd

3、u610031,China)Abstract:Byusingmulti-bodydynamicssoftwareADAMS/Car,aearrigid—flexiblecoupledmodelwasestablished.Thesuspensionspringstiffnessandshockabsorberdampingwere蘸edasdesignvariables,theoverallweightedaccelerationRMSontheseatsurfacewasusedasoptimizationobjective.ApplyingmoderllDOEsam

4、plingtechniqueandresponsesurfacemethod,theapproximatemodelbetweendesignvariablesandoptimizationobjectivewasbuiltinIsight.Basedonthisapproximatemodel,optimizationoftheridecomfortwascarriedoutbyusingNLPQLmethod.Theoptimizationresultsshowthatthevehicleridecomfortisimproved.Keywords:ridecomf

5、ort;responsesurfacemethod;approximatemodel;suspensionoptimization悬架是现代汽车上的重要总成之一.其对汽车加快了优化算法的寻优速度.迅速推动了优化算法的操纵稳定性和行驶平顺性有着举足轻重的影响.在工程领域中的应用,收到了良好的效果⋯。是汽车总布置设计、运动校核的重要内容之一就目前的研究来看.悬架设计参数主要包括悬架静挠1整车建模度、悬架动行程和悬架弹性特性等,悬架优化参数主要包括弹簧刚度、减振器阻尼等。根据企业提供的相关数据.在ADAMS/Car多近似模型方法(ApproximationModels)是通过

6、体动力学仿真软件中建立了包括前悬架、后悬架、数学模型逼近~组输入变量(独立变量)与输出变量转向系、动力传动系、车身以及驾驶员模型的整车(响应变量)的方法。20世纪70年代.L.A.Schmit等模型,为了使模型更加准确,模型中的前、后横向稳人在结构设计优化中首次引入了近似模型的概念.定杆和前、后副车架为柔性体,并且选取柔性体除收稿日期:2013—03~21作者简介:刘宇(1987一),男,I~lJq成都人,硕士,主要从事车辆动力学控制与仿真研究。一l2一湖北汽车工业学院学报2013年6月去前6阶刚体模态以外的1O阶模态来满足整车仿2.3近似模型的应用流程真的要求l2_。

7、整车的相关主要参数见表1,整车刚柔首先是采集数据,数据来源可以是随机采样、耦合模型如图1所示。DOE采样和实验数据.其次是选择构建响应面的表1整车主要参数方法,拟合模型,然后对模型进行验证,模型验证合整车参数数值整车参数数值格后.就可以使用近似模型代替仿真程序进行优满载质量/kg1755后悬簧载质量,kg710化具体的流程图如图2所示前轴荷/N950前轮距/mm1575后轴荷/N805后轮距/mm1560前悬簧载质量/kg847.3轴距/mm2710图1整车模型2近似模型的构建图2近似建模流程图随着模型精度的不断提高.计算机仿真分析的2.

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