基于遗传算法的四分之一与整车模型被动及主动悬架系统优化
系统与控制
2021-02-01 v1 系统与控制
应用物理
摘要
本研究评估了一款乘用车的悬架设计，以在车辆遭受不同道路轮廓或路面条件时获得最大乘坐舒适性。挑战在于在乘坐舒适性与车辆操纵性之间找到平衡以优化设计参数。研究使用了简单被动悬架系统，以及集成了由比例积分微分(PID)控制器控制的气动作动器的主动悬架模型，分别用于具有不同自由度(DOF)和递增复杂度的四分之一车与整车模型。四分之一车被视为 2-DOF 模型，而整车模型为 7-DOF 模型。设计过程旨在优化弹簧刚度、阻尼系数与作动器 PID 控制器增益。在优化方面，研究采用遗传算法优化技术，以从簧载与非簧载质量的位移、速度和加速度以及不同人体舒适性与车辆性能准则来评估，获得车辆的均衡响应。结果表明，具有优化弹簧刚度、阻尼系数和 PID 增益的主动悬架系统相比被动悬架系统展现出更优的乘坐舒适性与道路保持能力。
引用
@article{arxiv.2101.12629,
title = {Quarter and Full Car Models Optimisation of Passive and Active Suspension System Using Genetic Algorithm},
author = {Srikanth Raju Mudduluru and Mahmoud Chizari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.12629},
year = {2021}
}