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基于遗传算法的悬架参数最优化设计 被引量:2

Optimal Design of Vehicle Active Suspension Based on Genetic Algorithm
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摘要 以车辆悬架系统为研究对象,建立了1/4车辆模型。在路面不平度和发动机惯性力及其转矩两种输入同时存在的条件下,运用遗传算法对悬架参数进行了优化设计。最后对比了优化前后悬架的性能指标(车身加速度、悬架动挠度、车轮动变形),车身加速度改进后(0.94249 m/s2)比改进前(1.52236m/s2)的均方根值降低了约38%,对比结果表明通过本文方法实现的悬架最优化设计对改善车辆的乘坐舒适性及平顺性是有效的。 A model of 1/4 vehicle model is presented . Then the parameters of the suspension are designed, tak- ing into account the roughness of road surface and engine inertia force with torque excitation, by the means of ge- netic algorithm (GA). Based on the simulation results, three performance indexs (body acceleration, suspension dynamic deflection, tire dynamic deflection) are compared, the improved root mean square of body acceleration decreased by about 38% that the original, indicating the optimal designed suspension has effect on improvement of automobile riding comfort and stability.
出处 《安徽科技学院学报》 2014年第1期52-57,共6页 Journal of Anhui Science and Technology University
关键词 悬架 发动机激励 路面不平度 遗传算法 最优化设计 Suspension Engine excitation Roughness of road surface Genetic algorithm (GA) Optimal design
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参考文献6

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