基于自适应隔代映射遗传算法的车辆被动悬架的参数优化

摘要

随着汽车工业的高速发展，作为汽车重要组成部分的悬架系统越来越受到人们的重视。作为应用广泛的被动悬架，其性能可以通过优化结构而得到改善。作为优化设计方法的遗传算法，一直被不断地改进和发展。本文提出了一种自适应隔代映射遗传算法来改善优化效率，并将其应用于被动悬架的参数优化之中。 (1) 针对隔代映射遗传算法的缺陷和不足，将自适应策略和隔代映射遗传算法相结合，使其交叉概率和变异概率可以根据当前种群中个体适应度的大小自适应变化，提高了算法的搜索速度和收敛性能，并利用测试函数对改进前后隔代映射遗传算法进行测试比较，证明了改进算法的有效性； (2) 分析二自由度四分之一被动悬架模型的动力学性能，用MATLAB 建立其仿真模型，利用自适应隔代映射遗传算法对其参数进行优化。比较分别用隔代映射遗传算法和自适应隔代映射遗传算法优化后，车身加速度、车身位移和悬架位移这三个性能评价指标的变化曲线，再次验证了自适应隔代映射遗传算法的有效性，达到优化悬架性能、改善汽车行驶特性的目的； (3) 根据双横臂前独立悬架的特性建立其ADAMS仿真模型，选择三个对悬架性能影响最大的参数，作为设计变量，对其进行优化。利用响应面法对仿真模型进行拟合，建立该双横臂前独立悬架的二项式近似模型，然后再利用自适应隔代映射遗传算法对三个设计参数进行优化，使车轮接地点的侧向滑移量最小，从而降低轮胎的磨损。