基于SPEA2算法的麦弗逊悬架K&C特性优化

摘要

随着生活水平的不断提高，人们对汽车性能的要求越来越高，车辆的操纵稳定性和汽车舒适性即平顺性也越来越为人们所关注。通过优化悬架的K&C特性可以明显地提高汽车的操纵稳定性和平顺性，因此建立一种有效的悬架优化方法成为广大学者研究的重要课题之一。
　　本文借鉴前人先进的研究成果，建立某样车的麦弗逊前悬架模型，并对悬架的K&C特性进行了优化分析，从而提高了车辆的操纵稳定性，具体研究内容如下：
　　首先，基于样车的硬点数据在ADAMS/CAR中建立多刚体仿真模型，并对其进行同向与异向轮跳试验。根据同向试验得到车轮定位参数与轮跳量的关系曲线，根据理想参数变化范围确定需要优化的定位参数。对比同向和异向试验得到的曲线，确定定位参数变化在这两种不同工况下的一致性，以便避免后来研究时的无必要的重复试验。
　　然后，在ADAMS/INSIGHT中对悬架的硬点坐标进行灵敏度分析，找出对需要优化的定位参数影响比较大的硬点坐标因子。再对这些硬点因子进行灵敏度分析，确定坐标与需优化参数的拟合公式。之后在MATLAB中利用SPEA2算法对悬架定位参数函数进行多代遗传，找到Pareto最优解曲面，从曲面中选出一组最优解，得到最优坐标值。将优化后坐标值代入ADAMS模型，重新对模型进行仿真试验，验证优化效果。
　　最后，在ADAMS中建立整车模型，并对模型进行整车操纵稳定性试验，通过比较优化前后的评价参数仿真曲线，来验证优化结果的有效性。结果表明，优化后的悬架改善了汽车的操纵稳定性。