行驶平顺性和乘坐舒适性是衡量轿车行驶品质的基本指标。本研究试图建立基于新型智能材料的车辆悬架振动控制新技术，进而改善车辆的平顺性和舒适性。 影响车辆乘坐舒适性的主要因素是车身的垂直振动。为了描述这种振动，先将车辆简化为1／4车二自由度模型，讨论并分析了悬架系的振动特性以及悬架参数对此特性的影响。然后将车辆简化为1／2车四自由度的悬架模型，根据其车身垂直振动加速度幅频特性的折算结果，验证了二自由度分析模型的正确性。由于在某一特定条件下经参数优化得到的被动悬架，不能适应路面及车辆行驶状况等条件的变化，因而在提高悬架行驶平顺性的研究过程中，提出了悬架半主动控制的要求。 在分析新型智能材料用做作动器的磁流变阻尼器特性的基础上，本文给出阻尼器线圈的前置电流放大电路，并讨论了因磁流变液体固液态之间的可逆变化而产生的悬架系附加非线性刚度。通过分析车身振动的变化，可知这一附加的非线性刚度为一弱非线性项，对悬架的侧倾刚度和侧倾角的影响不大。因此，基于磁流变阻尼器的半主动悬架在改善行驶平顺性的同时，能够保证车辆的操纵稳定性。 由于磁流变液体的滞回特性，采用磁流变阻尼器的车辆悬架系成为一个典型的非线性系统。本研究采用神经网络控制来解决这类非线性系统的控制问题。本文提出一种带二次动量项的多层前向网络误差反传算法，提高了神经网络的误差收敛速度。针对悬架系统的辨识和控制过程，本文提出一种神经网络间接自适应控制方法，优化了控制结构，提高了控制精度。半主动悬架的数值仿真结果表明，磁流变阻尼器半主动悬架的减振效果明显优于被动悬架以及其他控制方式和阻尼调节方式。根据悬架的仿真控制结果及轿车悬架的具体情况，本文建议对RD1005型磁流变阻尼器进行部分参数修改，以期使阻尼作动器更适用、有效。 本文最后对含有磁流变阻尼减振器的半主动悬架进行了实验研究。路面低频输入和磁流变液体毫秒级快响应的特点，为神经网络的在线控制提供了条件。实验控制过程采用计数器／定时器，实现了计算机的多任务工作方式。同时，利用TurboC语言实现对硬件的访问。通过比较神经网络参数的影响，可知单隐含层的神经网络能够实现半主动悬架的精确控制，太多的隐含结点数对控制效果没有很大提高，反而增加了计算时间。在半主动悬架控制中，解决了神经网络控制的实时问题。实验结果表明，基于磁流变阻尼器半主动悬架的减振效果明显优于被动悬架及其它控制策略。同时证实了磁流变阻尼器附加非线性刚度的存在及其弱非线性特性。这些结果对车辆行驶平顺性的改善具有理论和实践意义。