淺談汽車懸架優化設計方法及其應用

張德 王偉

摘 要：建立懸架運動學分析的近似模型，能夠有效地控制仿真程序的重復運行次數。本文采用遺傳算法進行懸架優化設計，將遺傳算法與高質量的近似模型相結合，能夠在遺傳算法優勢得到充分發揮的前提下有效控制仿真程序的重復運行次數，協調計算成本與計算精度的矛盾。

關鍵詞：汽車懸架;優化設計;仿真分析;遺傳算法

0 概述

遺傳算法是一種借鑒生物界自然選擇和進化機制發展起來的隨機搜索算法，具有良好的收斂性和多目標優化性?；贏DAMS/Car建立了汽車前懸架系統的仿真模型，對其進行了動態仿真分析，并運用遺傳算法對該汽車的懸架進行了優化，提升設計質量。

1 前懸架系統仿真模型的建立

（1）近似模型基本原理。近似模型是指計算量小、計算結果與仿真程序相近的分析模型。近似模型技術包括試驗設計、建模方法兩部分，其構造過程分為3個步驟：根據試驗設計在參數空間中生成若干樣本點，即若干組輸入數據;根據仿真程序獲得與輸入數據相對應的輸出數據;根據建模方法在輸入/輸出數據基礎上進行重構，建立表達輸入、輸出間函數關系的近似模型。在優化設計過程中可用近似模型代替復雜費時的仿真程序對目標函數進行求解，從而達到控制計算成本的目的。

（2）以某車型麥弗遜懸架為原型基礎，參照ADAMS/Car中的麥弗遜式獨立懸架模板以及標準懸架試驗臺，建立了前懸架系統模型，前懸架系統模型麥弗遜懸架由車身、下擺臂、轉向節總成、轉向拉桿、減振器、螺旋彈簧以及車輪組成。在建模過程中對模型作了一些合理的簡化，如忽略車輪的厚度和各部件的彈性作用等。確定麥弗遜懸架模型設計變量的關鍵是確定硬點，硬點是懸架模型中各零件之間連接處的重要幾何定位點，在子系統的坐標系中給出零件之間連接點的幾何位置來確定硬點。根據絕對坐標系可由設計圖紙得到硬點的坐標值，利用ADAMS/Car會自動創建相對縱向中心線的對稱硬點和零件。

2 麥弗遜懸架的仿真及優化分析

2.1 遺傳算法

遺傳算法是一類借鑒生物界的進化規律演化而來的隨機化搜索方法，其主要特點是直接對結構對象進行操作，具有以下幾方面的特點：

①遺傳算法從問題解的串集開始搜索，而不是從單個解開始。這是遺傳算法與傳統優化算法的極大區別。傳統優化算法是從單個初始值迭代求最優解的，容易誤入局部最優解;遺傳算法從串集開始搜索，覆蓋面大，利于全局擇優，同時算法本身易于實現并行化。②遺傳算法基本上不用搜索空間的知識或其它輔助信息，而僅用適應度函數值來評估個體，在此基礎上進行遺傳操作。適應度函數不僅不受連續可微的約束，而且其定義域可以任意設定，這使得遺傳算法的應用范圍大大擴展。③遺傳算法采用概率的變遷規則而不是確定性規則來確定其搜索方向。④具有自組織、自適應和自學習性。遺傳算法利用進化過程獲得的信息自行組織搜索時，硬度大的個體具有較高的生存概率，并獲得更適應環境的基因結構。

2.2 麥弗遜懸架的仿真分析

（1）懸架系統各種運動特性參數的計算是通過懸架的幾何分析、柔度矩陣分析得到的。其中幾何分析是指懸架轉向系統在懸架跳動、側傾、轉向系轉向等各種運動輸入下，懸架轉向系統中各物體的位置和方向的變化，許多車輛參數的計算都是通過幾何分析進行的。在懸架的幾何分析中，主要參數有主銷內傾角、主銷后傾角、車輪外傾角和前束角等。

（2）左右車輪平行跳動試驗方法是懸架運動特性分析的基本方法，實際上是對車輪遇到障礙物時懸架的運動、路面不平引起的顛簸運動、汽車加減速時車身縱傾引起的懸架運動和車身側傾時引起的懸架運動等較多運動的綜合分析。

（3）左右車輪平行跳動試驗仿真分析是分析懸架運動合理性的重要依據，較為全面地反映了懸架的運動特性。在懸架測試臺上對雙橫臂式獨立懸架進行兩側車輪垂直上下跳動時的運動學仿真，車輪從靜平衡位置開始上下跳動。懸架系統幾何分析的相關參數隨車輪跳動行程的變化情況，通過對建立的前懸架轉向系統模型的動態仿真，設置仿真步數為15，在ADAMS/Postprecessor模塊中得到分析結果曲線，根據幾何分析相關參數隨車輪輪心跳動變化曲線，確定具體需要優化的參數。

2.3 麥弗遜懸架的優化分析

為了解決所建懸架模型中出現的問題，考慮對前懸架進行結構調整。利用Matlab編程，以當車輪相對于車體上下跳動時，車輪外傾角和車輪前束角相對于平衡位置的變化量絕對值加權之和為適值評價函數，以如圖1所示，懸架上支點A、轉向梯形斷點H、下擺臂中心軸中點J的硬點坐標為設計變量進行120代的遺傳優化運算，得到優化后的染色體，即優化后的硬點坐標。

然后采用在每代中染色體的交叉率Pc=0.3，變異率Pm=0.1生成變化曲線，觀察優化結果并對比前后硬點坐標，得出最佳匹配的車輪外傾角和前束角的變化范圍，這對于防止制動時因左右制動力誤差造成的直線行駛穩定性變壞和減小外傾角引起的地面對輪胎的側向力使汽車跑偏的趨勢都是有利的，這對于減少輪胎的磨損也是有利的。

3 結束語

通過在ADAMS/Car中建立懸架虛擬測試平臺進行運動學仿真分析，并運用遺傳算法對模型的硬點坐標進行多次遺傳優化運算，這對模型的定位參數、性能指標的優化，以及減少輪胎的磨損等方面非常有利，進而提升懸架設計的質量。

參考文獻：

[1]劉江南，韓旭，陳羽等，雙橫臂式前獨立懸架的改進遺傳算法優化[J].中國機械工程，2007.

[2]基于免疫遺傳算法的設備布局問題研究[J].武漢理工大學學報：信息與管理工程版，2011.