CN109933887A - 一种基于牵引车平顺性的悬架非线性特性优化方法 - Google Patents

一种基于牵引车平顺性的悬架非线性特性优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于牵引车平顺性的悬架非线性特性优化方法，其特征在于，包括如下步骤：1）确定目标牵引车平顺性模型；2）建立振动微分方程组；3）利用S函数表达非线性阻尼；4）建立非线性阻尼平顺性仿真模型；5）建立平顺性优化目标函数与优化区间；6）采用粒子群算法进行迭代寻优。这种方法能克服现有方法只能对定值的等效阻尼进行优化，从而使得优化结果不准确、不可靠的问题，这种方法能对悬架非线性阻尼进行优化，从而提高参数优化的可靠性与准确程度。

Description

一种基于牵引车平顺性的悬架非线性特性优化方法
技术领域
本发明涉及牵引车技术，具体是一种基于牵引车平顺性的悬架非线性特性优化方法。
背景技术
随着国内工业与经济发展，牵引车使用数量逐年增加，使用者对其平顺性也提出了更高的要求。悬架作为影响汽车平顺性的主要部件之一，其参数优化早已成为各企业、高校的重要研究内容。当前国内外利用MATLAB软件对汽车平顺性进行仿真与优化的研究大多对实际情况进行如下假设：阻尼力是其速度的线性函数，即将阻尼视为定值，于牵引车平顺性分析而言，此假设与实际情况相差较大，在现实应用中，牵引车使用阻尼件多是随压缩或拉伸速度变化的非线性阻尼曲线。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，而提供一种基于牵引车平顺性的悬架非线性特性优化方法。这种方法能克服现有方法只能对定值的等效阻尼进行优化，从而使得优化结果不准确、不可靠的问题，这种方法能对悬架非线性阻尼进行优化，从而提高参数优化的可靠性与准确程度。
实现本发明目的的技术方案是：
一种基于牵引车平顺性的悬架非线性特性优化方法，与现有技术不同处在于，包括如下步骤：
1)确定目标牵引车平顺性模型：依据目标牵引车的结构特点确定的半车平顺性模型，所述模型包括座椅、驾驶室、驾驶室悬置、二类底盘、底盘悬架、非簧载质量、车轮，其中，前轮、后轮1与后轮2下端接触路面、上端连接非簧载质量，底盘悬架下端与非簧载质量相连、上端与二类底盘相连，驾驶室悬置下端与二类底盘相连、上端与驾驶室相连，驾驶室中有座椅，驾驶员位于座椅之上，模型中各参数的含义如下表所示：
2)建立振动微分方程组：依据步骤1)确定的目标牵引车半车平顺性模型与牛顿第二定律，对各质量体进行受力分析可建立振动微分方程组如公式(1)所示：
3)利用S函数表达非线性阻尼：采用如下步骤实现非线性阻尼拟合：
(1)获得目标商用车悬架的阻尼特性曲线点；
速度/(mm/s) -520 -390 -260 -130 -52 0 52 130 260 390 520
阻尼力/N 1070 890 700 470 280 0 880 2140 2790 3290 3720
(2)采用线性方程分段表达非线性，得到如公式(2)所示的方程组：
(3)在MATLAB/Simulink软件中的S函数中采用函数语句对步骤(2)中的方程组(2)进行表达，从而得到目标牵引车悬架非线性阻尼的Simulink模块，此模块可以对输入的拉伸或者压缩速度进行判断，从而输出对应的阻尼力；
4)建立非线性阻尼平顺性仿真模型：依据步骤2)建立的微分方程组与步骤3)建立的悬架非线性阻尼Simulink模块在MATLAB/Simulink软件中建立目标商用车平顺性模型；
5)建立平顺性优化目标函数与优化区间：
平顺性优化目标函数aw0如公式(3)所示：
aw0＝aw1+aw2+aw3(3)，式中，aw1、aw2、aw3分别为目标牵引车以30km/h、60km/h、90km/h的车速行驶于B级路面时的座椅垂直振动加速度频率加权均方根值，可采用公式(4)获得：
其中，Ga(f)为对座椅面各向加速度时域历程at进行频谱分析得到的功率谱密度函数；w(f)为频率加权函数，可采用公式(5)获得：
优化区间过程如下：
(1)确定优化变量如公式(6)所示：
(2)将各变量原始值的正负20％作为优化区间，如下表1所示：
表1
优化变量 原始值 优化上限 优化下限
k<sub>fs</sub> 540000 648000 432000
k<sub>rs</sub> 5000000 6000000 4000000
k<sub>c1</sub> 1.385 1.662 1.108
k<sub>c2</sub> 1.462 1.7544 1.1696
k<sub>c3</sub> 1.769 2.1228 1.4152
k<sub>c4</sub> 2.436 2.9232 1.9488
k<sub>c5</sub> 5.385 6.462 4.308
k<sub>c6</sub> 16.92 20.304 13.536
k<sub>c7</sub> 16.15 19.38 12.92
k<sub>c8</sub> 5 6 4
k<sub>c9</sub> 3.846 4.6152 3.0768
k<sub>c10</sub> 3.308 3.9696 2.6464
；
6)采用粒子群算法进行迭代寻优：其过程为：
(1)初始化粒子群：初始化优化变量维数Dim、种群规模大小SwarmSize、最大迭代次数MAXIter、粒子的位置vid与速度xid；
(2)给优化变量X赋值：将粒子群算法产生的初始优化变量通过MATLAB中assign函数赋值到Simulink模型中；
(3)调用目标牵引车平顺性仿真模型：通过MATLAB中的sim函数调用Simulink模型，并设置仿真时间为30s；
(4)调用悬架非线性阻尼Simulink模型，根据输入的悬架阻尼拉伸或压缩速度进行判断，增益后输出阻尼力；
(5)平顺性仿真模型根据输出的阻尼力计算座椅垂直振动加速度时域信号；
(6)判断仿真时间是否达到30s设定值，若是，则进行下一步计算，若否，则重复步骤(3)到步骤(6)；
(7)根据座椅垂直振动加速度时域信号计算频率加权均方根值；
(8)判断优化迭代次数是否达到最大迭代次数MAXIter设定值，若是，则输出最优结果，若否，则更新粒子群，并重复步骤(2)到步骤(8)。
这种方法能克服现有方法只能对定值的等效阻尼进行优化，从而使得优化结果不准确、不可靠的问题，这种方法能对悬架非线性阻尼进行优化，从而提高参数优化的可靠性与准确程度。
附图说明
图1为实施例方法的流程示意图；
图2为实施例中目标牵引车的平顺性模型示意图；
图3为为实施例中粒子群算法优化流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的内容作进一步的阐述，但不是对本发明的限定。
实施例：
参照图1，一种基于牵引车平顺性的悬架非线性特性优化方法，包括如下步骤：
1)确定目标牵引车平顺性模型：依据目标牵引车的结构特点确定的半车平顺性模型，如图2所示,所述模型包括座椅、驾驶室、驾驶室悬置、二类底盘、底盘悬架、非簧载质量、车轮，其中，前轮、后轮1与后轮2下端接触路面、上端连接非簧载质量，底盘悬架下端与非簧载质量相连、上端与二类底盘相连，驾驶室悬置下端与二类底盘相连、上端与驾驶室相连，驾驶室中有座椅，驾驶员位于座椅之上，模型中各参数的含义如下表所示：
符号 含义 数值 单位
m<sub>p</sub> 驾驶员及座椅质量 100 kg
m<sub>c</sub> 驾驶室质量 1100 kg
m<sub>b</sub> 二类底盘状态簧载质量 6230 kg
m<sub>fu</sub> 前桥非簧载质量 716 kg
m<sub>ru1</sub> 后桥非簧载质量1 728 kg
m<sub>ru2</sub> 后桥非簧载质量2 728 kg
J<sub>c</sub> 驾驶室绕其质心的y轴转动惯量 990 kg·m<sup>2</sup>
J<sub>b</sub> 二类底盘状态簧载质量绕其质心的y轴转动惯量 24610 kg·m<sup>2</sup>
J 后桥平衡悬架绕其质心的y轴转动惯量 615 kg·m<sup>2</sup>
k<sub>p</sub> 座椅刚度 20000 N·m<sup>-1</sup>
k<sub>fc</sub> 驾驶室前悬置刚度 24000 N·m<sup>-1</sup>
k<sub>rc</sub> 驾驶室后悬置刚度 56000 N·m<sup>-1</sup>
k<sub>fs</sub> 前悬架刚度 560000 N·m<sup>-1</sup>
k<sub>rs</sub> 后悬架刚度 5000000 N·m<sup>-1</sup>
k<sub>ft</sub> 前轮刚度 1800000 N·m<sup>-1</sup>
k<sub>rt1</sub> 后轮1刚度 3600000 N·m<sup>-1</sup>
k<sub>rt2</sub> 后轮2刚度 3600000 N·m<sup>-1</sup>
c<sub>p</sub> 座椅阻尼 800 (N·s)·m<sup>-1</sup>
c<sub>fc</sub> 驾驶室前悬置阻尼 6000 (N·s)·m<sup>-1</sup>
c<sub>rc</sub> 驾驶室后悬置阻尼 3000 (N·s)·m<sup>-1</sup>
c<sub>fs</sub> 前悬架阻尼 16000 (N·s)·m<sup>-1</sup>
c<sub>rs</sub> 后悬架阻尼 16000 (N·s)·m<sup>-1</sup>
l<sub>1</sub> 驾驶室质心到座椅的距离 0.2 m
l<sub>2</sub> 驾驶室后悬置到二类底盘状态簧载质心的距离 0.7 m
l<sub>3</sub> 驾驶室质心到二类底盘状态簧载质心的距离 1.75 m
l<sub>4</sub> 驾驶室前悬置到二类底盘状态簧载质心的距离 2.7 m
l<sub>5</sub> 前悬架到二类底盘状态簧载质心距离 1.6 m
l<sub>6</sub> 后悬架到二类底盘状态簧载质心距离 2.475 m
l<sub>7</sub> 后桥非簧载质心1到后桥平衡悬架质心的距离 0.675 m
l<sub>8</sub> 后桥非簧载质心2到后桥平衡悬架质心的距离 0.675 m
；
2)建立振动微分方程组：依据步骤1)确定的目标牵引车半车平顺性模型与牛顿第二定律，对各质量体进行受力分析可建立振动微分方程组如公式(1)所示：
3)利用S函数表达非线性阻尼：采用如下步骤实现非线性阻尼拟合：
(1)获得目标商用车悬架的阻尼特性曲线点；
速度/(mm/s) -520 -390 -260 -130 -52 0 52 130 260 390 520
阻尼力/N 1070 890 700 470 280 0 880 2140 2790 3290 3720
(2)采用线性方程分段表达非线性，得到如公式(2)所示的方程组：
(3)在MATLAB/Simulink软件中的S函数中采用函数语句对步骤(2)中的方程组(2)进行表达，从而得到目标牵引车悬架非线性阻尼的Simulink模块，此模块可以对输入的拉伸或者压缩速度进行判断，从而输出对应的阻尼力；
4)建立非线性阻尼平顺性仿真模型：依据步骤2)建立的微分方程组与步骤3)建立的悬架非线性阻尼Simulink模块在MATLAB/Simulink软件中建立目标商用车平顺性模型；
5)建立平顺性优化目标函数与优化区间：
平顺性优化目标函数aw0如公式(3)所示：
aw0＝aw1+aw2+aw3(3)，式中，aw1、aw2、aw3分别为目标牵引车以30km/h、60km/h、90km/h的车速行驶于B级路面时的座椅垂直振动加速度频率加权均方根值，可采用公式(4)获得：
其中，Ga(f)为对座椅面各向加速度时域历程at进行频谱分析得到的功率谱密度函数；w(f)为频率加权函数，可采用公式(5)获得：
优化区间过程如下：
(1)确定优化变量如公式(6)所示：
(2)将各变量原始值的正负20％作为优化区间，如下表1所示：
表1
优化变量 原始值 优化上限 优化下限
k<sub>fs</sub> 540000 648000 432000
k<sub>rs</sub> 5000000 6000000 4000000
k<sub>c1</sub> 1.385 1.662 1.108
k<sub>c2</sub> 1.462 1.7544 1.1696
k<sub>c3</sub> 1.769 2.1228 1.4152
k<sub>c4</sub> 2.436 2.9232 1.9488
k<sub>c5</sub> 5.385 6.462 4.308
k<sub>c6</sub> 16.92 20.304 13.536
k<sub>c7</sub> 16.15 19.38 12.92
k<sub>c8</sub> 5 6 4
k<sub>c9</sub> 3.846 4.6152 3.0768
k<sub>c10</sub> 3.308 3.9696 2.6464
；
6)采用粒子群算法进行迭代寻优：其过程如图3所示为：
(1)初始化粒子群：初始化优化变量维数Dim、种群规模大小SwarmSize、最大迭代次数MAXIter、粒子的位置vid与速度xid；
(2)给优化变量X赋值：将粒子群算法产生的初始优化变量通过MATLAB中assign函数赋值到Simulink模型中；
(3)调用目标牵引车平顺性仿真模型：通过MATLAB中的sim函数调用Simulink模型，并设置仿真时间为30s；
(4)调用悬架非线性阻尼Simulink模型，根据输入的悬架阻尼拉伸或压缩速度进行判断，增益后输出阻尼力；
(5)平顺性仿真模型根据输出的阻尼力计算座椅垂直振动加速度时域信号；
(6)判断仿真时间是否达到30s设定值，若是，则进行下一步计算，若否，则重复步骤(3)到步骤(6)；
(7)根据座椅垂直振动加速度时域信号计算频率加权均方根值；
(8)判断优化迭代次数是否达到最大迭代次数MAXIter设定值，若是，则输出最优结果，若否，则更新粒子群，并重复步骤(2)到步骤(8)。
优化前后优化变量对比如下表2所示：
表2
优化变量 优化前数值 优化后数值 优化变量 优化前数值 优化后数值
k<sub>fs</sub> 560000 540000 k<sub>c5</sub> 5.385 4.3080
k<sub>rs</sub> 5000000 4310000 k<sub>c6</sub> 16.92 19.9789
k<sub>c1</sub> 1.385 1.1082 k<sub>c7</sub> 16.15 12.9200
k<sub>c2</sub> 1.462 1.1696 k<sub>c8</sub> 5 5.9913
k<sub>c3</sub> 1.769 2.1228 k<sub>c9</sub> 3.846 4.6125
k<sub>c4</sub> 2.436 1.9488 k<sub>c10</sub> 3.308 3.5530
。
优化前后目标牵引车平顺性对比如下表3所示：
表3
对优化前后的座椅垂直振动加速度进行频谱分析，得到各车速下的对数功率谱密度，并依据其结果求得频率加权加速度均方值，对比优化前后座椅垂直振动加速度对数功率谱密度与频率加权均方值可知，优化后功率谱密度峰值最高降低40.0％，最低降低22.9％；频率加权均方根值最高降低11.5％，最低降低7.9％，优化效果明显，达到提升目标牵引车平顺性的目的。

Claims (1)

1.一种基于牵引车平顺性的悬架非线性特性优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)确定目标牵引车平顺性模型：依据目标牵引车的结构特点确定的半车平顺性模型，所述模型包括座椅、驾驶室、驾驶室悬置、二类底盘、底盘悬架、非簧载质量、车轮，其中，前轮、后轮1与后轮2下端接触路面、上端连接非簧载质量，底盘悬架下端与非簧载质量相连、上端与二类底盘相连，驾驶室悬置下端与二类底盘相连、上端与驾驶室相连，驾驶室中有座椅，驾驶员位于座椅之上，模型中各参数的含义如下表所示：
符号 含义 数值 单位 m<sub>p</sub> 驾驶员及座椅质量 100 kg m<sub>c</sub> 驾驶室质量 1100 kg m<sub>b</sub> 二类底盘状态簧载质量 6230 kg m<sub>fu</sub> 前桥非簧载质量 716 kg m<sub>ru1</sub> 后桥非簧载质量1 728 kg m<sub>ru2</sub> 后桥非簧载质量2 728 kg J<sub>c</sub> 驾驶室绕其质心的y轴转动惯量 990 kg·m<sup>2</sup> J<sub>b</sub> 二类底盘状态簧载质量绕其质心的y轴转动惯量 24610 kg·m<sup>2</sup> J 后桥平衡悬架绕其质心的y轴转动惯量 615 kg·m<sup>2</sup> k<sub>p</sub> 座椅刚度 20000 N·m<sup>-1</sup> k<sub>fc</sub> 驾驶室前悬置刚度 24000 N·m<sup>-1</sup> k<sub>rc</sub> 驾驶室后悬置刚度 56000 N·m<sup>-1</sup> k<sub>fs</sub> 前悬架刚度 560000 N·m<sup>-1</sup> k<sub>rs</sub> 后悬架刚度 5000000 N·m<sup>-1</sup> k<sub>ft</sub> 前轮刚度 1800000 N·m<sup>-1</sup> k<sub>rt1</sub> 后轮1刚度 3600000 N·m<sup>-1</sup> k<sub>rt2</sub> 后轮2刚度 3600000 N·m<sup>-1</sup> c<sub>p</sub> 座椅阻尼 800 (N·s)·m<sup>-1</sup> c<sub>fc</sub> 驾驶室前悬置阻尼 6000 (N·s)·m<sup>-1</sup> c<sub>rc</sub> 驾驶室后悬置阻尼 3000 (N·s)·m<sup>-1</sup> c<sub>fs</sub> 前悬架阻尼 16000 (N·s)·m<sup>-1</sup> c<sub>rs</sub> 后悬架阻尼 16000 (N·s)·m<sup>-1</sup> l<sub>1</sub> 驾驶室质心到座椅的距离 0.2 m l<sub>2</sub> 驾驶室后悬置到二类底盘状态簧载质心的距离 0.7 m l<sub>3</sub> 驾驶室质心到二类底盘状态簧载质心的距离 1.75 m l<sub>4</sub> 驾驶室前悬置到二类底盘状态簧载质心的距离 2.7 m l<sub>5</sub> 前悬架到二类底盘状态簧载质心距离 1.6 m l<sub>6</sub> 后悬架到二类底盘状态簧载质心距离 2.475 m l<sub>7</sub> 后桥非簧载质心1到后桥平衡悬架质心的距离 0.675 m l<sub>8</sub> 后桥非簧载质心2到后桥平衡悬架质心的距离 0.675 m
；
2)建立振动微分方程组：依据步骤1)确定的目标牵引车半车平顺性模型与牛顿第二定律，对各质量体进行受力分析可建立振动微分方程组如公式(1)所示：
3)利用S函数表达非线性阻尼：采用如下步骤实现非线性阻尼拟合：
(1)获得目标商用车悬架的阻尼特性曲线点；
速度/(mm/s) -520 -390 -260 -130 -52 0 52 130 260 390 520 阻尼力/N 1070 890 700 470 280 0 880 2140 2790 3290 3720
(2)采用线性方程分段表达非线性，得到如公式(2)所示的方程组：
(3)在MATLAB/Simulink软件中的S函数中采用函数语句对步骤(2)中的方程组(2)进行表达，从而得到目标牵引车悬架非线性阻尼的Simulink模块；
4)建立非线性阻尼平顺性仿真模型：依据步骤2)建立的微分方程组与步骤3)建立的悬架非线性阻尼Simulink模块在MATLAB/Simulink软件中建立目标商用车平顺性模型；
5)建立平顺性优化目标函数与优化区间：
平顺性优化目标函数aw0如公式(3)所示：
aw0＝aw1+aw2+aw3 (3)，式中，aw1、aw2、aw3分别为目标牵引车以30km/h、60km/h、90km/h的车速行驶于B级路面时的座椅垂直振动加速度频率加权均方根值，可采用公式(4)获得：
其中，Ga(f)为对座椅面各向加速度时域历程at进行频谱分析得到的功率谱密度函数；w(f)为频率加权函数，可采用公式(5)获得：
优化区间过程如下：
(1)确定优化变量如公式(6)所示：
(2)将各变量原始值的正负20％作为优化区间，如下表1所示：
表1
优化变量 原始值 优化上限 优化下限 k<sub>fs</sub> 540000 648000 432000 k<sub>rs</sub> 5000000 6000000 4000000 k<sub>c1</sub> 1.385 1.662 1.108 k<sub>c2</sub> 1.462 1.7544 1.1696 k<sub>c3</sub> 1.769 2.1228 1.4152 k<sub>c4</sub> 2.436 2.9232 1.9488 k<sub>c5</sub> 5.385 6.462 4.308 k<sub>c6</sub> 16.92 20.304 13.536 k<sub>c7</sub> 16.15 19.38 12.92 k<sub>c8</sub> 5 6 4 k<sub>c9</sub> 3.846 4.6152 3.0768 k<sub>c10</sub> 3.308 3.9696 2.6464
；
6)采用粒子群算法进行迭代寻优：其过程为：
(1)初始化粒子群：初始化优化变量维数Dim、种群规模大小SwarmSize、最大迭代次数MAXIter、粒子的位置vid与速度xid；
(2)给优化变量X赋值：将粒子群算法产生的初始优化变量通过MATLAB中assign函数赋值到Simulink模型中；
(3)调用目标牵引车平顺性仿真模型：通过MATLAB中的sim函数调用Simulink模型，并设置仿真时间为30s；
(4)调用悬架非线性阻尼Simulink模型，根据输入的悬架阻尼拉伸或压缩速度进行判断，增益后输出阻尼力；
(5)平顺性仿真模型根据输出的阻尼力计算座椅垂直振动加速度时域信号；
(6)在判断仿真时间是否达到设定值30s，若是，则进行下一步计算，若否，则重复步骤(3)到步骤(6)；
(7)根据座椅垂直振动加速度时域信号计算频率加权均方根值；
(8)判断优化迭代次数是否达到最大迭代次数MAXIter设定值，若是，则输出最优结果，若否，则更新粒子群，并重复步骤(2)到步骤(8)。
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