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多目标优化问题是指优化过程中所考虑的优化目标函数不是单一的,而是存在多个目标函数。一般情况下,各目标函数之间是相互矛盾的,因此不存在能使所有目标函数同时达到最优的“绝对最优解”,只能求得“满意解集”,再由决策者根据设计要求从中选定某一个满意解作为最后定解。在悬架参数优化过程中,悬架性能评价指标中车身垂向加速度与悬架动行程是一组相互矛盾的目标函数,如果采用传统的单目标优化或多目标优化得到的优化解都只是局部最优。因此,本文将Pareto最优应用于悬架参数优化研究,获得悬架参数多目标优化问题中各目标函数之间的Pareto最优解集。Pareto最优解集提供了不同参数下各目标之间的相互平衡与制约关系。基于所得到的Pareto最优解集,设计人员可根据设计需求获取Pareto最优解对应的悬架参数(如悬架刚度、阻尼)。研究表明,该方法可以很好的应用于半主动、主动悬架优化设计。本文研究的主要内容包括：1.分析讨论悬架系统多目标优化问题、多目标优化理论的研究与应用,在此基础上提出将多目标Pareto最优应用于悬架参数优化。通过数值模拟方法获得Pareto最优前沿,结合传统方法优化结果比较分析,验证该方法的优越性。2.建立半车四自由度运动方程及其MATLAB模型,对模型施加随机路面激励。采用主要目标法、加权和法等传统优化方法对悬架参数优化分析,并提出一种新的加权系数计算方法。3.选取车身垂向加速度、车身俯仰角加速度、悬架动行程作为悬架参数多目标优化的三个目标函数。采用m语言程序与SIMULINK模型相结合的数值模拟方法,得到不同悬架参数对应的目标函数值以及各目标函数之间的相互关系。基于Pareto最优解的概念,通过编程实现Pareto最优解集的获取,并得到部分Pareto最优解对应的悬架参数。进一步,基于无约束Pareto最优解,通过分析改进得到有约束Pareto最优解。