随着社会的进步,人们对货车不满足于动力性、通过性等性能的需求,对安全性和舒适性等方面提出了更高的要求,这也使货车设计者针对整车操纵稳定性和平顺性展开更深入研究。由于操纵稳定性与平顺性相互关联、相互制约,因此本文仿真分析过整车平顺性和操纵稳定性之后,在保证良好的操纵稳定性的前提下,进行货车平顺性的最优优化。本课题结合某企业新型电动货车开发项目,在ADAMS/Car中建立整车模型并进行操纵稳定性和平顺性的仿真分析,然后基于操纵稳定性对整车的平顺性进行优化设计。本文根据相关参数在ADAMS/Car中建立整车动力学仿真模型,主要包括悬架系统、转向系统、轮胎系统、动力总成系统、横向稳定杆、车身系统、传动轴等子系统模型。将所建立的子系统模型装配组成整车模型,分别选用MDI＿SDI＿TRSTING试验台和ARIDE＿FOUR＿POST试验台建立整车的操纵稳定性模型和平顺性模型。依据国标GB/T4970-2009《汽车平顺性试验方法》进行平顺性仿真试验,建立B级随机路面,设定车速为30km/h-60km/h进行随机输入仿真试验。建立三角脉冲路面,设定车速为10km/h-60km/h进行脉冲输入仿真试验。得到振动加速度响应曲线并对数据结果进行加权计算和频谱分析,得到加权加速度均方根值与车速关系,并计算评价该车平顺性性能。依据汽车行业标准(GB/T6323-2014)《汽车操纵稳定性试验方法》进行稳态回转、方向盘角阶跃、方向盘角脉冲、蛇形穿桩、转向回正等操纵稳定性试验。根据试验结果中横摆角速度、车身侧倾角、侧倾角速度等相关参数对该车进行操纵稳定性评价分析。在保证良好的操纵稳定性的基础下使平顺性达到最优,研究分析各参数对整车平顺性的影响规律。采用遗传算法优化的神经网络的方法对电动货车进行平顺性优化,主要选取前、后悬架的阻尼和刚度作为优化变量,在保证良好的操纵稳定性的前提下,为平顺性优化提出设计方案。最后对优化后的整车进行试验分析,与优化前相关数据进行对比分析。