基于Kriging模型和NSGA-Ⅱ算法的麦弗逊悬架稳健优化设计

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悬架是车桥与车架之间传力连接装置的总称,其作用是传递车轮与车架之间的力和力矩,且能够减缓路面带给车架和车身的冲击力,从而减少因此引起的振动,其性能直接影响着车辆的平顺性、操作稳定性和安全性。在以往的悬架优化设计中通常是确定性设计,即将悬架中某个单一的性能作为优化目标,对悬架平顺性或者操纵稳定性进行优化,然而实践表明这种优化方法对提高悬架的性能并不能起到理想的作用。伴随着稳健设计在多学科的渗透和发展,这种更为有效、可靠的设计方法在汽车领域特别是悬架优化方面的作用越来越显著。论文在总结了国内外悬架优化设计的研究现状以及悬架优化设计的趋势的基础上,提出了基于Kriging模型和NSGA-Ⅱ多目标优化算法的麦弗逊悬架稳健优化设计。介绍了稳健设计的定义及其研究意义,阐述了稳健设计的三类问题及其解决方案,总结稳健优化设计的三种方法:田口稳健设计方法、响应面稳健设计方法及多目标稳健设计方法,为后续的悬架稳健优化设计奠定了理论基础。运用ADAMS软件构建麦弗逊悬架模型,选用车轮定位参数和侧滑移量作为优化目标,通过ADAMS对建立的麦弗逊悬架模型进行仿真,得出了定位参数及侧滑移量随着驱动变化的情况。利用Isight内嵌的拉丁超立方抽样方法对悬架坐标进行灵敏度分析,选取悬架的硬点坐标作为设计参数,体现悬架性能的五个参数作为响应目标,得到了对悬架性能参数影响较大的灵敏坐标点。利用Isight集成ADAMS联合仿真得到了麦弗逊悬架的Kriging近似模型,并对模型进行了验证,得到了悬架五个性能参数的Kringing近似模型拟合效果。利用Isight内嵌的6 Sigma方法对悬架的Kriging模型进行稳健性分析,作为后续麦弗逊悬架Kriging模型稳健优化的基础。以麦弗逊悬架敏感硬点坐标为设计变量,悬架的五个性能参数的均值和方差为响应目标,采用NSGA-Ⅱ算法对麦弗逊悬架进行稳健优化设计,最终得到了一组筛选后的硬点坐标最优解,并通过代入模型验证,完成了麦弗逊悬架稳健性优化,为麦弗逊悬架稳健优化设计提供了新的思路。
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