基于Kriging模型和粒子群算法的双横臂悬架稳健优化设计

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悬架作为车辆的重要组成部分,它的性能直接影响着车辆的平顺性、操作稳定性和安全性。在传统的优化设计中,通常将设计变量作为一个定值,对悬架的性能进行优化。但是在实际的制造、装配和使用过程中往往存在一些不可控的因素,这将会导致悬架性能偏离设计值,严重的将会使悬架因不能满足设计性能要求而失效。因此,在产品设计的过程中,必须充分的考虑不确定性因素的影响。稳健性优化设计作为质量工程的一部分,能够有效地提高产品的可靠性,越来越得到设计人员的重视。本文在对双横臂悬架优化设计的国内外发展现状进行分析的基础上,提出了基于Kriging模型和粒子群优化算法的双横臂悬架稳健优化设计方法。首先,在Adams中建立双横臂悬架多体动力学参数化模型,通过在试验台上施加正弦的垂向激励来模拟不平路面,对悬架的性能进行了仿真分析,得到了悬架的初始设计运动学性能;其次,选取了悬架硬点坐标作为设计变量,通过安排试验设计进行敏感性分析,获得了对于悬架性能影响较大的一组悬架硬点的坐标,简化了优化设计的规模;为了缩短仿真时间,利用优化拉丁超立方试验技术,在样本空间范围内合理地采样,建立了精度较高的Kriging(克里金)近似模型,并通过Isight集成Adams对初始悬架进行了蒙特卡洛分析,得到了悬架原始设计方案的稳健性性能;最后,考虑悬架硬点位置坐标所具有的的不确定性,建立了悬架性能分析的稳健性优化模型,将设计变量的变动设置为在名义值附近的正态分布,将车轮的定位参数和侧滑移量的均值和方差作为设计目标,在蒙特卡洛分析的基础上运用多目标粒子群优化算法,完成了悬架的稳健优化。通过对稳健性优化得到的结果进行验证分析,悬架的稳健性得到了很大的改善,说明了所用方法的可行性。
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