基于靈敏度分析的發動機懸置系統穩健優化設計

楊守財

摘要：本文基于靈敏度分析的發動機懸置系統穩健優化設計為研究課題，以發動機懸置系統能量解耦作為本研究的參照目標，以懸置剛度參數為設計變量，考慮各種因素對懸置剛度參數靈敏度的影響，建立了多目標優化數學模型。采用遺傳優化算法對發動機懸置系統剛度參數進行了穩健優化設計，并用蒙特卡羅方法進行了分析。研究結果表明，本次研究所采用的方法和建立的模型能夠有效的降低發動機懸置系統能量解耦度對懸置剛度參數的靈敏度，有效的優化設計了發動機懸置系統，提高了實用性。

關鍵詞：懸置系統;優化設計;靈敏度;能量解耦

中圖分類號：U464? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-957X（2021）02-0005-02

0? 引言

動力總成懸置系統的功能，固定并支撐動力總成，承受動力總成的載荷，防止動力總成位移，減少振動對車身的影響，減少發動機與底盤之間的雙向振動傳遞。因此，有必要對汽車懸置系統中的主要振動源進行識別。根據車輛振動源的不同，可分為兩類：一類是車輛動力系統產生的內部振動;另一類是由路況和氣流引起的外部振動。車輛的振動主要是由車輛內部振動引起的，安裝件主要是為了減少內部振源對整車的沖擊。因此，對懸置元件的研究對降低車輛振動，提高車身整體性能具有重要意義。對于懸置系統的研究，目前的研究方向主要集中在彈性材料的研究上。汽車剛發明時，發動機直接安裝在車架上，會產生很大的振動和噪音，乘坐體驗非常差。為了提高司乘人員的舒適性，延長汽車相關零部件的使用壽命，技術人員從20世紀初就開始關注汽車發動機的振動問題，并采取了一些改進措施。但其軟墊材料的減震效果并沒有明顯改善。隨著科學技術的發展和市場對汽車需求的不斷增加，汽車市場不斷擴大，對汽車懸置問題的研究也越來越深入。人們越來越意識到汽車發動機懸置對汽車整體性能的影響，現在技術人員也越來越重視汽車發動機安裝的技術要求。人們對汽車的舒適度要求越來越高，相關的振動理論也在不斷拓展。具體要求是在低頻大振幅振動中，安裝部件具有較強的剛度和阻尼比，其原理相當于通過改變部件的剛度來影響動力總成系統固有頻率方式達成隔振效果。如今，懸置系統的發展路徑從最開始的橡膠懸置到后來陸續出現的液壓懸置，雙重隔離懸置再到當今懸置的主要研究方向為主動式及主動控制式液壓懸置。

1? 懸置系統制造散差

發動機懸置系統對汽車的NVH性能起著重要作用，對發動機的懸置系統進行合理優化設計，需要選擇合理的懸置參數，比如懸置系統的安裝角度、位置、阻尼和剛度等，降低整車自身的振動和噪聲情況。在實際生產中，懸置廠商提供的懸置墊參數各有差異，很難從工藝上保證參數的精確程度。因此，需要考慮到汽車發動機懸置參數的不確定性，在懸置參數的優化設計中，需要利用穩健的思維進行穩健的優化設計，一方面需要保證懸置系統的最佳性能，當懸置參數產生變化的時候，懸置系統仍然具有最優點的可行穩健性，另一方面，所建立模型的目標函數變化的區間應該盡量的縮小，降低其靈敏度，使其具有不靈敏性，即目標函數的值因設計變量、設計參數等等變動而引起的變化，能夠在一個相應的區間范圍內，減小其變化范圍。

2? 靈敏度分析

汽車懸置系統的安裝位置必須考慮以下幾個因素：盡可能布置在發動機振動最小的位置即發動機的節點上;應布置在傳遞率最小的位置，即車身或車架的節點上，否則可能會使振動頻率增加，放大激勵;懸置布置點的剛度應非常高。另外，對于發動機的懸置系統，還有以下幾點要求：①能夠在不同的使用狀況下，適應動、靜載荷，使發動機產生的任何方向上的位移是在可接受的范圍內，不與汽車其他零部件產生碰撞、摩擦。在對發動機進行大修時，零部件沒有發生損壞。②能夠減少發動機產生的振動對汽車整身的影響，降低噪聲。③降低路面狀況對發動機產生的振動影響，減少噪聲。④保證發動機的連接，動力輸出穩定。在實際的設計當中，要想同時滿足上述因素和要求，基本是不可能的，因為汽車懸置的布置會受到安裝時間和空間的制約。而且在設計和制造懸置系統時，會有一些不確定因素，比如剛度和阻尼會在一定范圍內變化。所以，對懸置系統的靈敏度分析，還必須要考慮到懸置系統的布置位置、剛度和阻尼變化情況等，對懸置隔振性能的影響。

3? 國內外研究現狀

目前，人們對于汽車的懸置系統研究頗多，研究成果顯著。隨著當代社會的高速發展，科學技術的飛速進步，伴隨著汽車需求的逐漸增加，人們對于汽車的要求和汽車的整體性能有了非常大的提高。對于汽車懸置系統的研究，有利于分析汽車的振動和噪音狀況，減少汽車振動和噪音，提高汽車的整體性能，提高人們乘坐汽車的舒適度。幾十年來國內外研究人員從不同方面對懸置系統進行了深入的理論和實踐研究：

3.1 基于粒子群算法的發動機懸置系統穩健優化設計? 采用粒子群算法，對發動機懸置系統進行了穩健優化，使發動機懸置系統的垂直耦合靈敏度和側傾耦合靈敏度明顯下降。粒子群算法能夠有效應用與發動機懸置系統的穩健優化，能夠準確找到解耦程度較高的設計方案，優化過程相對可靠，提高效率。

3.2 基于區間分析的發動機懸置系統穩健優化設計? 通過運用區間分析理論，將發動機懸置系統穩健優化設計與多目標優化設計相結合，提高了汽車懸置系統優化結果的穩健性。

4? 動力總成懸置系統振動解耦理論

動力總成的激勵包括較低轉速時的轉矩波動激勵，較高轉速時的往復不平衡慣性力激勵，還有路面不平、氣流等激勵。轉矩波動激勵是作用在發動機的曲軸方向，往復不平衡慣性力激勵和路面不平、氣流激勵是作用在氣缸中心線方向。最大限度的解除動力總成懸置系統振動耦合，使其具有良好的隔振效果，這是優化發動機懸置系統的最基本方法。發動機懸置系統的固有振動模態通常是在多個自由度方向上耦合的。無論在哪個方向激勵，都會產生一定的耦合振動，從而使發動機懸置系統的共振頻帶變寬，增加共振的頻率和持續時間。為了達到良好的隔振效果，有必要使用較軟的安裝元件。但是，這種做法很容易導致發動機動力總成與周圍部件的相對位移過大，與周圍部件發生碰撞摩擦，對整車的乘坐舒適性造成很大的損害，同時也會使懸置件產生較大的應變響應，故由于增加了應變響應，大大縮短了其使用壽命。因此，現代汽車發動機懸置的設計正朝著完全解耦或部分解耦的方向發展。由于完全解耦的困難，通常用于多個主振型的解耦。常用的解耦方法剛度矩陣解耦法、彈性中心法、能量解耦法等[1-2]。

5? 運行模態研究

為了研究和優化動力總成懸置系統的靜、動態特性，需要準確地確定懸置系統的模態參數。因此，快速、準確地識別剛體模態參數是一個重要環節。通過模態分析，可以得到動力總成懸置系統的動態特性參數，直接評價其動態性能，驗證理論計算結果的準確性。根據參數辨識域的不同，運行模式可分為時域法、頻域法以及時頻域法。

5.1 頻域法? 頻域法主要是看響應信號的頻率值，常見的傅里葉變換即屬于頻域法，還包括頻域分解法、峰值提取法、極大似然法、復模態指示函數法等。

5.2 時域法? 時域法不需要將測得的響應信號轉換為頻域，而是直接在時域中識別包括時間信息在內的參數，并得到各時刻的模態參數。避免了數據轉換引起的信號處理誤差。時域方法包括時間序列、next法、隨機減量法、分析法和隨機子空間法[3-4]。

5.3 時頻域法? 時頻域法，即是結合時域法和頻域法，進行參數識別。對于實際響應信號的非平穩性，要求辨識方法應具備時頻域的分析功能。信號的時頻表示方法是針對頻譜隨時間變化的非確定性信號和非平穩隨機信號發展起來的。此方法聯合了諧波小波濾波、頻譜校正技術、隨機減量技術和希爾伯特變換，達到了預期的目的。

6? 優化設計

基于靈敏度分析的優化方法是降低振動耦合度對懸置剛度參數的敏感性，提高系統的魯棒性。利用遺傳優化算法對發動機懸置系統進行了穩健優化設計[5-6]。

6.1 優化過程? ①連續變量優化設計。基于連續變量和參數進行優化設計，得到變量的優化結果。②結構優化設計。對于變量結構，將連續設計變量優化后，再相應得到合適的數值。結構取值后，能否達到設計要求標準是不確定的。③結構公差設計。尺寸可由標準公差系列和尺寸公差等級組成的標準公差系列確定。因此，大小是一個區間數，也就是說，設計變量是區間數。

6.2 結構穩健化設計策略? 將不確定優化問題轉化為確定性優化問題后，模型呈現出多目標、非線性的形式。罰函數法是將有約束優化轉化為無約束優化的一種方法，簡單有效;遺傳算法是一種搜索效率高的隨機搜索方法。為此，利用罰函數將約束優化問題轉化為無約束優化問題，然后用遺傳算法對優化問題進行分析。

6.3 遺傳算法（GA）? 遺傳算法作為一種全局優化方法，由于對解空間進行編碼操作，因此對于優化目標函數和約束函數的形式沒有特別要求，并且優化結果不依賴于初始點的選取，其適用于多極值點的優化問題。

7? 結束語

基于靈敏度分析發動機懸置系統的穩健優化設計研究，對汽車、船舶、飛機等以發動機為振源的工具來說，具有重要的研究價值和意義。目前的研究現狀還缺少對于懸置系統解耦的優化和動力總成懸置系統解耦優化二者結合相關聯的研究。而懸置系統的解耦和動力總成是影響發動機懸置系統設計優劣的重要指標。所以，對發動機懸置系統解耦和動力總成的研究，非常具有意義。在發動機懸置系統靈敏度研究的基礎上，建立了發動機懸置系統模型，設計了魯棒優化方案。將目標函數和約束函數對安裝剛度的靈敏度作為附加目標函數，加入靈敏度約束，建立魯棒優化設計模型。這種優化方法可以使約束函數和目標函數對設計參數的敏感性最小[7-8]。從解耦的角度，利用遺傳優化算法對發動機懸置系統進行了優化設計。優化后，各自由度的能量耦合指數都有所提高，垂向耦合靈敏度和滾動耦合靈敏度明顯降低。通過蒙特卡羅方法的分析得出，優化后的垂直方向和滾動方向的解耦程度分布合理，優化結果令人滿意。

參考文獻：

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