【摘 要】
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针对重型车辆悬架系统的非线性优化问题,提出了采用粒子群算法进行悬架系统优化设计方法。以四分之一汽车模型为研究对象,以车轮最大动载荷最小化为目标,以非簧载质量的固有
【基金项目】
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国家自然科学基金(11432002)
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针对重型车辆悬架系统的非线性优化问题,提出了采用粒子群算法进行悬架系统优化设计方法。以四分之一汽车模型为研究对象,以车轮最大动载荷最小化为目标,以非簧载质量的固有频率为约束条件,建立了改善被动悬架系统性能的优化模型。通过粒子群算法求解该优化问题,以少量的迭代次数得到了性能优良的悬架参数,如悬架刚度和悬架阻尼。对设计的悬架系统进行时域和频域性能分析,并详细讨论了该方法与遗传算法优化的本质区别,结果表明,粒子群算法可以快速地得到一个较好的优化结果,这为设计人员后续的修改设计提供重要参数,同时为解决含有非线性问
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