悬架系统是车辆的重要组成部分,用于传递车体和车轮之间的力和力矩,起缓冲和减振的作用。传统悬架系统的设计是采用先设计结构参数后设计控制器的串行方式,存在难以得到全局最优性能的问题。针对此问题,本文提出一种对结构参数和控制参数进行集成优化的方法。考虑到汽车行驶时具有复杂的外界干扰,使得主动悬架系统具有很大的不确定性,采用基于遗传算法的悬架系统结构和LQG控制参数集成优化方法对汽车主动悬架进行仿真研究。　　本文运用车辆动力学理论,建立了1/2车体四自由度主动悬架系统动力学模型,同时建立出积分白噪声形式的路面不平度数学模型。根据不同控制原理分别设计了LQG控制器和模糊PID控制器,并通过MATLAB/Simulink构建了这些控制策略下的主动悬架仿真模型。对比两种控制方法下的仿真结果可知,模糊PID控制对于采取的控制量几个指标方面是最有效的,对于其余的指标,控制效果就不是很明显了,而LQG控制策略的综合控制效果较好。　　由于汽车悬架系统结构复杂且参数较多,影响了集成优化的速度和效果,需要对系统进行灵敏度分析,从而了解各个设计参数变化对响应的影响程度,从中挑选出对系统性能影响最大的结构参数。利用ADAMS建立主动悬架系统参数化虚拟样机模型,然后在ADAMS/Insight环境中进行灵敏度分析,挑选出对样机性能影响最大的前四个参数作为集成优化的结构优化设计变量。　　针对多目标优化问题,采用改进的非支配排序遗传算法NSGAII对主动悬架系统机械结构参数和LQG控制参数进行多目标集成优化。集成优化前后的仿真结果表明,这种集成优化方法提高了汽车行驶平顺性、操纵稳定性,改善了系统动态性能。改进的非支配排序遗传算法对解决多目标优化问题具有良好的效果。