汽车前悬架的多体动力学仿真及优化

汽车前悬架的多体动力学仿真及优化

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时间:2018-04-28

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1、汽车前悬架的多体动力学仿真及优化马建新1,林小凤1,刘志杰2(1.长安大学汽车学院,陕西西安710064;2.陕西欧舒特汽车股份有限公司,陕西西安710043)摘要:通过测量某款轿车的双横臂独立前悬架的结构数据,以ADAMS为仿真平台,建立汽车前悬架的1/2多体动力学模型。为了模拟真实的行驶工况,在仿真模型车轮的底部添加地面激励。通过仿真计算得到前轮接地点侧向滑移量随车轮跳动的变化曲线,并对其进行了优化设计。优化结果十分明显,前轮接地点的最大侧向滑移量由最初的13.332mm,下降到优化后的1.1165mm,优化效果十分明显。关键词:双横臂独立前悬架;ADAMS;侧向滑移量;优化设计汽车悬

2、架是车架与车桥之间的一切传力、连接装置的总称,其作用是将路面作用于车轮上的垂直反力、纵向反力(制动力和驱动力)和侧向反力以及这些反力所造成的力矩传递到车架上,保证汽车的正常行驶[1]。双横臂式独立悬架分为两种形式:等摆臂和不等摆臂,这种悬架被广泛用在轿车前轮上。双横臂式独立悬架上、下摆臂的内端分别通过铰链跟车架相连,二者的外端分别通过球头与转向节相连。双向作用筒式减震器的上下两端分别与车架和下摆臂的支撑盘相连。螺旋弹簧套在减震器上,上下两端分别支撑于车架横梁上的支撑座和下摆臂上的支撑盘内。双横臂悬架的优点是通过选择不同的横臂长度,将汽车前轮定位参数以及车轮跳动时轮距的变化控制在合理的范围之

3、内,从而提高汽车行驶的平顺性和方向稳定性。同时,双横臂悬架的上、下摆臂可以有效的分担横向作用力,令车身在过弯时更加平稳,并且能够提高轮胎的贴地性。本文以ADAMS软件为平台,采用某款轿车的双横臂独立前悬架的结构数据,建立双横臂悬架的仿真模型,并进行仿真分析和优化设计。1双横臂独立悬架模型的建立由于双横臂独立悬架的结构比较复杂,因此在建立其多体动力学仿真模型时必须忽略次要因素,现做以下假设[2]:所有零部件都是刚体,减震器简化为线性弹簧和阻尼,各运动副的摩擦力忽略不计,轮胎简化为刚性体,车身与大地固连在一起。由于双横臂前悬架左右对称于汽车纵向平面,因此只需创建左侧的悬架模型来进行分析。双横臂

4、独立悬架包括[3]:主销、上横臂、下横臂、拉臂、转向拉杆、转向节、减震器、车轮和测试平台共9个部件组成。减震器上端与车身相连,下端支撑于上横臂。主销的上下两端通过球形副,分别与上、下横臂的左端相连。上下横臂的右端分别通过旋转副与车身相连,可相对于车身上下摆动。转向节和拉臂通过固定副与主销相连。转向拉杆右端通过球形副与车身相连,左端通过球形副与拉臂相连。对测试平台添加移动副,在车轮和测试平台之间添加点、面约束副。某款轿车的双横臂独立前悬架的结构数据为:主销长330mm,主销内倾角5°,主销后倾角2.5°;上横臂长340mm,上横臂XY面角度10°,上横臂XZ面角度-5°;下横臂长度500mm

5、,下横臂XY面角度9°,下横臂XZ面角度10°;轮胎半径375mm,胎面宽215mm,车轮前束0.2°。在ADAMS/VIEW模块建立的双横臂独立前悬架模型如图1所示[4]。图1双横臂独立悬架ADAMS模型1.测试平台;2.车轮;3.转向节;4.主销;5.减震器;6.上横臂7.转向拉杆;8.拉臂;9.下横臂2模型的仿真分析根据建立的双横臂独立悬架模型,在车轮和测试平台接触点处建立两个点point_1和point_2,分别属于车轮和测试平台。从而得到前轮接地点侧向滑移量和车轮跳动量的测量函数,如表1所示。表1测量函数计算公式名称测量函数计算公式侧向滑移量DX(Wheel.point_1,gr

6、ound.point_2)车轮跳动量DY(Wheel.point_1,ground.point_2)为了真实的反映汽车行驶时的路面状况,以大地和测试平台之间的移动副为驱动副,方向为通过point_1的Z轴正向。驱动函数为:Disp(time)=80*sin(360d*time)。即测试平台的最大位移量为±80mm。仿真得出前轮侧向滑移量的运动学特性曲线如图2所示。从图中不难看出在车轮上跳过程中,前轮侧向滑移量从0增加到6.142mm;在车轮下跳过程中,前轮侧向滑移量从0增加到13.322mm。上跳过程中前轮侧向滑移量变化比较缓慢。图2轮侧向滑移量的运动学特性曲线3模型的优化计算当车轮上下跳

7、动时,具有双横臂独立前悬架的车轮平面倾斜很小,但是车轮的侧向滑移量却很大,因此合理的选择上下横臂的长度以及安装角度,可以最大限度的降低车轮侧向滑移量,同时减小车轮定位参数的变化。将车轮侧向滑移量作为优化目标,尽量获得最小值。优化变量为DV_4~DV_9,分别指:上横臂长度、上横臂横XY面角度、上横臂XZ面角度、下横臂长度、下横臂XY面角度、下横臂XZ面角度。采用OPTDES-SQP算法经过6步迭代运算,得到目标函数的最优

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