CN113294460A - 一种新型盘式制动器及其参数多目标优化设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种新型盘式制动器及其参数多目标优化设计方法,该制动器包括:制动器总成、制动驱动器及微位移放大器;本发明利用超磁致伸缩材料的受磁场控制响应时间快、频率特性好、产生推力大的优点,通过电流大小控制制动力大小,并采用了液压膜片式的位移放大器满足制动间隙要求的同时减少传动损失;通过参数设计方法,设计出满足制动需求的制动器最优参数,简化了制动系统及制动器的结构,减少了安装空间。
Description
技术领域
本发明属于汽车机械制动领域,具体涉及一种新型盘式制动器及其参数多目标优化设计方法。
背景技术
汽车的盘式制动器以其热稳定性、抗水衰退性及体积上的优势被广泛使用。目前广泛采用液压系统将液压力施加给活塞,推动活塞挤压制动块沿制动盘轴向运动压紧盘面,通过摩擦片和制动盘面的摩擦使制动盘转速降低,实现制动。
磁致伸缩材料是一类能够在磁场中发生磁化时,沿着磁化的方向进行伸缩,且磁致伸缩应变时产生的推力很大的新型智能材料。若采用通电线圈作为磁场源时,通过线圈的电流变化或者是改变与磁体的距离就能控制磁致伸缩材料尺寸的变化。由于其受磁场控制响应时间快、频率特性好、能量密度高、耦合系数大,具有传感和驱动功能,因而在很多领域都有广泛的应用前景。
目前对于超磁致伸缩材料的盘式制动器的研究已经取得丰富的成果。中国发明专利申请号为CN201911009661.X,名称为“一种基于磁致伸缩材料的盘式制动器及其控制方法”中公开了一种基于磁致伸缩材料的盘式制动器及其控制方法,通过使用制动驱动器取代液压泵,驱动两个制动活塞夹紧制动盘实现制动,取消了液压油路,简化了系统结构。
从上述对磁致伸缩材料的盘式制动器的研究来看,现有磁致伸缩材料的盘式制动器解决液压系统驱动、装置结构复杂的问题。但仍存在制动间隙难以消除、结构布置不合理、传动损失大等缺点。
发明内容
针对于上述现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种新型盘式制动器及其参数多目标优化设计方法,以解决现有技术中存在的盘式制动器结构和液压系统布置复杂,传动损失大,间隙难以消除的问题;本发明利用超磁致伸缩材料的受磁场控制响应时间快、频率特性好、产生推力大的优点,通过电流大小控制制动力大小,并采用了液压膜片式的位移放大器满足制动间隙要求的同时减少传动损失;通过参数设计方法,设计出满足制动需求的制动器最优参数,简化了制动系统及制动器的结构,减少了安装空间。
为达到上述目的,本发明采用的技术方案如下:
本发明的一种新型盘式制动器,包括:制动器总成、制动驱动器及微位移放大器;
制动器总成包括:制动钳体、导向销、橡胶圈、左制动块、左制动背板、右制动块、右制动背板、活塞、制动盘;
所述制动钳体固定于汽车前桥的转向节上,其上安装有制动驱动器;
所述制动盘固定在汽车的轮毂上,其边缘伸入到左制动块和右制动块之间;
所述左制动块固定在所述左制动块背板上,所述左制动块背板与所述制动钳体相接触;
所述右制动块固定在所述右制动块背板上,所述右制动块背板与所述活塞的一端连接;
所述活塞设于制动钳体内部开孔中,其另一端与制动驱动器相连接;
所述橡胶圈嵌设在所述活塞的孔内壁上的梯形截面环槽处,用于制动结束时使制动器回位和间隙自调整;
所述导向销安装于所述制动钳体的下方的通孔中,所述制动钳体可沿导向销移动;
制动驱动器包括:制动驱动器外壳体、制动驱动器内壳体、超磁致伸缩杆、主线圈、副线圈、隔磁内套和隔磁端盖;
所述制动驱动器外壳体套装在所述制动驱动器内壳体上,并与所述制动钳体固定连接;
所述超磁致伸缩杆的输入端通过紧固螺钉固定在所述制动驱动器内壳体内部的底端;
所述主线圈和副线圈均缠绕在所述超磁致伸缩杆上;
所述隔磁内套紧贴于所述制动驱动器内壳体内侧;所述隔磁端盖旋装在制动驱动器内壳体内部的顶端,与隔磁内套一起隔绝磁场对外部环境的影响;
所述微位移放大器采用膜片形成封闭油腔,其大端面为输入端与所述制动驱动器的超磁致伸缩杆的输出端螺纹连接,其小端面为输出端与所述活塞螺纹连接。
进一步地,所述制动驱动器外壳体与制动钳体通过紧固螺钉连接。
进一步地,所述制动驱动器外壳体与制动钳体之间设有调整垫片,其与固定螺钉配合使用,用于调整制动驱动器的位置,并为超磁致伸缩杆施加预紧力。
进一步地,所述超磁致伸缩杆的截面为圆形,且长度大于5cm,直径大于10mm。
进一步地,所述超磁致伸缩杆所用材料应为磁致伸缩系数不小于2000ppm的超磁致伸缩材料。
进一步地,所述微位移放大器大端面的面积为A1,所述微位移放大器小端面的面积为A2,使用刚性材料;且A2<A1,放大比例为K=A1/A2。
进一步地,所述微位移放大器大端面和小端面与微位移放大器的边缘均使用形变可恢复的柔性材料进行密封式连接。
进一步地,所述微位移放大器的大膜片和小膜片间的过渡面的轴向截面为圆弧形,提高液压油的流动性。
本发明还公开了一种新型盘式制动器的参数多目标优化设计方法,包括以下步骤:
(1)建立制动器系统模型,确定以制动输出力、制动能耗和成本代价作为超磁致伸缩线控制动器的性能评价指标;
(2)对结构尺寸参数进行相关性分析,选取对制动器性能影响因素大的参数作为设计变量;
(3)根据上述性能评价指标与设计变量的关系,建立制动器性能的目标函数;
(4)以制动力范围、材料应变应满足制动间隙要求作为制动器参数的约束条件;
(5)设置优化变量、性能指标范围和约束条件范围,对超磁致伸缩线控制动器进行优化计算,得到所述设计变量的优化参数pareto解集,给出所得设计变量的优化参数结果。
进一步地,所述步骤(1)中建立的制动器系统模型为:
最大制动伸长量xmax与超磁致伸缩杆长度L关系:
式中,xmax为设计最大制动伸长量,δ为数学因子,λs为饱和磁致伸缩率;
制动驱动器输出力Fout与超磁致伸缩杆伸长位移x关系:
预紧力F作用下驱动器最小输出力要求为Fmin时超磁致伸缩杆的截面面积需满足关系:
式中,Fmin为驱动器最小输出力;
线圈通电产生磁场满足要求与线圈关系:
式中,ds为线径,I为电流大小,J为电流密度,N为线圈匝数。
进一步地,所述步骤(2)中选取的设计变量包括:超磁致伸缩杆截面半径R、超磁致伸缩杆长度L、线圈匝数N、线圈长度S、预紧力F。
进一步地,所述步骤(3)中的制动器性能的目标函数包括:制动力性能指标的目标函数J1,制动能耗指标的目标函数J2和成本代价指标的目标函数J3。
进一步地,所述步骤(3)中制动力性能指标的目标函数为:
式中,β为磁应变换算系数;μ0为磁导率;Ln为有效磁路的长度,π为圆周率。
进一步地,所述步骤(3)中制动能耗指标的目标函数为:
式中,ρ为导线电阻率,S为线圈长度,a为线圈截面积。
进一步地,所述步骤(3)中成本代价指标的目标函数为:
J3=mπLR2 (7)
式中,m为等效代价因子。
进一步地,所述步骤(4)中的制动力范围要求为:
进一步地,所述步骤(4)中材料应变满足制动间隙为:
Kx>ε0 (10)
式中,K为位移放大倍数,ε0为制动间隙,x为超磁致伸缩杆的伸长位移。
进一步地,所述步骤(5)中采用粒子群算法(PSO)对超磁致伸缩线控制动器进行优化计算包括以下步骤:
(51)初始化粒子群,评价每个粒子的适应度,获取最优粒子的位置和速度,第i个粒子的位置表示为Xi=(xi1,xi2,...xiD,),第i个粒子的飞行的速度表示为Vi=(vi1,vi2,...viD,);
(52)根据最优粒子的位置和速度,计算每个粒子由目标函数决定的适应度;
(53)评价每个粒子的适应度,并判断是否为最优解,更新粒子个体最优解pbest和全局最优解gbest,个体最优解和全局最优解位置分别为:
Ppbest=(ppbest1,ppbest2,...ppbestD),Pgbest=(pgbest1,pgbest2,...pgbestD) (11)
获取极值后,每个粒子更新的速度vi,j和位置xi,j由下式决定;
vi,j(k+1)=ωvi,j(k)+c1r1(pbesti,j(k)-xi,j(k))+c2r2(gbest(k)-xi,j(k)) (12)
式中,c1、c2为学习因子,r1、r2为在[0,1]之间的随机数,ω为惯性因子,惯性因子依据最大循环次数从ωs线性递减至ωe,由下式得出:
ω=ωs-(ωs-ωe)·Ic/Imax (13)
式中,ωs为优化最初的惯性因子,ωe为优化结束的惯性因子,Imax为最大循环次数,Ic为循环的当前次数;
(54)判断是否达到最大迭代次数,若达到最大迭代次数,则得到优化结果;若未达到最大迭代次数,则返回步骤(51)。
本发明的有益效果:
本发明相比于现有盘式制动器,取消了液压管路,通过电流对制动力大小进行控制,提高了制动力的控制精度,有利于汽车制动系统线控化、智能化发展。相对于现有的超磁致伸缩线控制动器,通过更为紧凑微位移放大器,简化了制动系统及制动器的结构,节省空间。此外,由于采用了超磁致伸缩材料作为制动驱动器,提高了响应速度。
附图说明
图1为本发明制动器的结构示意图;
图2为本发明粒子群算法的流程图;
图中:1-制动盘,2-左制动块,3-左制动背板,4-制动钳体,5-右制动块,6-右制动背板,7-活塞,8-橡胶圈,9-微位移放大器,10-紧固螺钉,11-调整垫片,12-主线圈,13-副线圈,14-隔磁内套,15-隔磁端盖,16-超磁致伸缩杆,17-制动驱动器外壳体,18-制动驱动器内壳体,19-导向销。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员的理解,下面结合实施例与附图对本发明作进一步的说明,实施方式提及的内容并非对本发明的限定。
参照图1所示,本发明的一种新型盘式制动器,包括:制动器总成、制动驱动器及微位移放大器9;
制动器总成包括:制动钳体4、导向销19、橡胶圈8、左制动块2、左制动背板3、右制动块5、右制动背板6、活塞7、制动盘1;
所述制动钳体4固定于汽车前桥的转向节上,其上安装有制动驱动器;
所述制动盘1固定在汽车的轮毂上,其边缘伸入到左制动块2和右制动块5之间;
所述左制动块2固定在所述左制动块背板3上,所述左制动块背板3与所述制动钳体4相接触;
所述右制动块5固定在所述右制动块背板6上,所述右制动块背板6与所述活塞7的一端连接;
所述活塞7设于制动钳体4内部开孔中,其另一端与制动驱动器相连接;
所述橡胶圈8嵌设在所述活塞7的孔内壁上的梯形截面环槽处,用于制动结束时使制动器回位和间隙自调整;
所述导向销19安装于所述制动钳体4的下方的通孔中,所述制动钳体可沿导向销19移动;
制动驱动器包括:制动驱动器外壳体17、制动驱动器内壳体18、超磁致伸缩杆16、主线圈12、副线圈13、隔磁内套14和隔磁端盖15;
所述制动驱动器外壳体17套装在所述制动驱动器内壳体18上,并与所述制动钳体4通过紧固螺钉10固定连接;
所述制动驱动器外壳17体与制动钳体4之间设有调整垫片11,其与固定螺钉10配合使用,用于调整制动驱动器的位置,并为超磁致伸缩杆16施加预紧力;
所述超磁致伸缩杆16的输入端通过紧固螺钉固定在所述制动驱动器内壳体18内部的底端;超磁致伸缩杆16的截面为圆形,且长度大于5cm,直径大于10mm。
其中,所述超磁致伸缩杆16所用材料应为磁致伸缩系数不小于2000ppm的超磁致伸缩材料。
所述主线圈12和副线圈13均缠绕在所述超磁致伸缩杆16上;
所述隔磁内套14紧贴于所述制动驱动器内壳体18内侧;所述隔磁端盖15旋装在制动驱动器内壳体18内部的顶端,与隔磁内套14一起隔绝磁场对外部环境的影响;
所述微位移放大器9采用膜片形成封闭油腔,其大端面为输入端与所述制动驱动器的超磁致伸缩杆16的输出端螺纹连接,其小端面为输出端与所述活塞7螺纹连接;
所述微位移放大器9大端面的面积为A1,所述微位移放大器小端面的面积为A2,使用刚性材料;且A2<A1,放大比例为K=A1/A2。
所述微位移放大器大端面和小端面与微位移放大器的边缘均使用形变可恢复的柔性材料进行密封式连接。
所述微位移放大器的大膜片和小膜片间的过渡面的轴向截面为圆弧形,提高液压油的流动性。
本发明还公开了一种新型盘式制动器的参数多目标优化设计方法,基于上述制动器,包括以下步骤:
(1)建立制动器系统模型,确定以制动输出力、制动能耗和成本代价作为超磁致伸缩线控制动器的性能评价指标;
建立的制动器系统模型为:
最大制动伸长量xmax与超磁致伸缩杆长度L关系:
式中,xmax为设计最大制动伸长量,δ为数学因子,λs为饱和磁致伸缩率;
制动驱动器输出力Fout与超磁致伸缩杆伸长位移x关系:
预紧力F作用下驱动器最小输出力要求为Fmin时超磁致伸缩杆的截面面积需满足关系:
式中,Fmin为驱动器最小输出力;
线圈通电产生磁场满足要求与线圈关系:
式中,ds为线径,I为电流大小,J为电流密度,N为线圈匝数。
(2)对结构尺寸参数进行相关性分析,选取对制动器性能影响因素大的参数作为设计变量;
所述步骤(2)中选取的设计变量包括:超磁致伸缩杆截面半径R、超磁致伸缩杆长度L、线圈匝数N、线圈长度S、预紧力F。
(3)根据上述性能评价指标与设计变量的关系,建立制动器性能的目标函数;
所述步骤(3)中的制动器性能的目标函数包括:制动力性能指标的目标函数J1,制动能耗指标的目标函数J2和成本代价指标的目标函数J3。
制动力性能指标的目标函数为:
式中,β为磁应变换算系数;μ0为磁导率;Ln为有效磁路的长度,π为圆周率。
制动能耗指标的目标函数为:
式中,ρ为导线电阻率,S为线圈长度,a为线圈截面积。
成本代价指标的目标函数为:
J3=mπLR2 (7)
式中,m为等效代价因子。
(4)以制动力范围、材料应变应满足制动间隙要求作为制动器参数的约束条件;
所述步骤(4)中的制动力范围要求为:
材料应变满足制动间隙为:
Kx>ε0 (10)
式中,K为位移放大倍数,ε0为制动间隙,x为超磁致伸缩杆的伸长位移。
(5)设置优化变量、性能指标范围和约束条件范围,对超磁致伸缩线控制动器进行优化计算,得到所述设计变量的优化参数pareto解集,给出所得设计变量的优化参数结果;
参照图2所示,所述步骤(5)中采用粒子群算法(PSO)对超磁致伸缩线控制动器进行优化计算包括以下步骤:
(51)初始化粒子群,评价每个粒子的适应度,获取最优粒子的位置和速度,第i个粒子的位置表示为Xi=(xi1,xi2,...xiD,),第i个粒子的飞行的速度表示为Vi=(vi1,vi2,...viD,);
(52)根据最优粒子的位置和速度,计算每个粒子由目标函数决定的适应度;
(53)评价每个粒子的适应度,并判断是否为最优解,更新粒子个体最优解pbest和全局最优解gbest,个体最优解和全局最优解位置分别为:
Ppbest=(ppbest1,ppbest2,...ppbestD),Pgbest=(pgbest1,pgbest2,...pgbestD) (11)
获取极值后,每个粒子更新的速度vi,j和位置xi,j由下式决定;
vi,j(k+1)=ωvi,j(k)+c1r1(pbesti,j(k)-xi,j(k))+c2r2(gbest(k)-xi,j(k)) (12)
式中,c1、c2为学习因子,r1、r2为在[0,1]之间的随机数,ω为惯性因子,惯性因子依据最大循环次数从ωs线性递减至ωe,由下式得出:
ω=ωs-(ωs-ωe)·Ic/Imax (13)
式中,ωs为优化最初的惯性因子,ωe为优化结束的惯性因子,Imax为最大循环次数,Ic为循环的当前次数;
(54)判断是否达到最大迭代次数,若达到最大迭代次数,则得到优化结果;若未达到最大迭代次数,则返回步骤(51)。
本发明具体应用途径很多,以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以作出若干改进,这些改进也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种新型盘式制动器,其特征在于,包括:制动器总成、制动驱动器及微位移放大器;
制动器总成包括:制动钳体、导向销、橡胶圈、左制动块、左制动背板、右制动块、右制动背板、活塞、制动盘;
所述制动钳体固定于汽车前桥的转向节上,其上安装有制动驱动器;
所述制动盘固定在汽车的轮毂上,其边缘伸入到左制动块和右制动块之间;
所述左制动块固定在所述左制动块背板上,所述左制动块背板与所述制动钳体相接触;
所述右制动块固定在所述右制动块背板上,所述右制动块背板与所述活塞的一端连接;
所述活塞设于制动钳体内部开孔中,其另一端与制动驱动器相连接;
所述橡胶圈嵌设在所述活塞的孔内壁上的梯形截面环槽处,用于制动结束时使制动器回位和间隙自调整;
所述导向销安装于所述制动钳体的下方的通孔中,所述制动钳体可沿导向销移动;
制动驱动器包括:制动驱动器外壳体、制动驱动器内壳体、超磁致伸缩杆、主线圈、副线圈、隔磁内套和隔磁端盖;
所述制动驱动器外壳体套装在所述制动驱动器内壳体上,并与所述制动钳体固定连接;
所述超磁致伸缩杆的输入端通过紧固螺钉固定在所述制动驱动器内壳体内部的底端;
所述主线圈和副线圈均缠绕在所述超磁致伸缩杆上;
所述隔磁内套紧贴于所述制动驱动器内壳体内侧;所述隔磁端盖旋装在制动驱动器内壳体内部的顶端,与隔磁内套一起隔绝磁场对外部环境的影响;
所述微位移放大器采用膜片形成封闭油腔,其大端面为输入端与所述制动驱动器的超磁致伸缩杆的输出端螺纹连接,其小端面为输出端与所述活塞螺纹连接。
2.根据权利要求1所述的新型盘式制动器,其特征在于,所述制动驱动器外壳体与制动钳体之间设有调整垫片,其与固定螺钉配合使用,用于调整制动驱动器的位置,并为超磁致伸缩杆施加预紧力。
3.根据权利要求1所述的新型盘式制动器,其特征在于,所述超磁致伸缩杆的截面为圆形,且长度大于5cm,直径大于10mm。
4.根据权利要求1所述的新型盘式制动器,其特征在于,所述微位移放大器大端面的面积为A1,所述微位移放大器小端面的面积为A2,使用刚性材料;且A2<A1,放大比例为K=A1/A2。
5.根据权利要求1所述的新型盘式制动器,其特征在于,所述微位移放大器大端面和小端面与微位移放大器的边缘均使用形变可恢复的柔性材料进行密封式连接。
6.一种新型盘式制动器的参数多目标优化设计方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)建立制动器系统模型,确定以制动输出力、制动能耗和成本代价作为超磁致伸缩线控制动器的性能评价指标;
(2)对结构尺寸参数进行相关性分析,选取对制动器性能影响因素大的参数作为设计变量;
(3)根据上述性能评价指标与设计变量的关系,建立制动器性能的目标函数;
(4)以制动力范围、材料应变应满足制动间隙要求作为制动器参数的约束条件;
(5)设置优化变量、性能指标范围和约束条件范围,对超磁致伸缩线控制动器进行优化计算,得到所述设计变量的优化参数pareto解集,给出所得设计变量的优化参数结果。
9.根据权利要求8所述的新型盘式制动器的参数多目标优化设计方法,其特征在于,所述步骤(4)中材料应变满足制动间隙为:
Kx>ε0 (10)
式中,K为位移放大倍数,ε0为制动间隙,x为超磁致伸缩杆的伸长位移。
10.根据权利要求6所述的新型盘式制动器的参数多目标优化设计方法,其特征在于,所述步骤(5)中采用粒子群算法对超磁致伸缩线控制动器进行优化计算包括以下步骤:
(51)初始化粒子群,评价每个粒子的适应度,获取最优粒子的位置和速度,第i个粒子的位置表示为Xi=(xi1,xi2,...xiD,),第i个粒子的飞行的速度表示为Vi=(vi1,vi2,...viD,);
(52)根据最优粒子的位置和速度,计算每个粒子由目标函数决定的适应度;
(53)评价每个粒子的适应度,并判断是否为最优解,更新粒子个体最优解pbest和全局最优解gbest,个体最优解和全局最优解位置分别为:
Ppbest=(ppbest1,ppbest2,...ppbestD),Pgbest=(pgbest1,pgbest2,...pgbestD) (11)
获取极值后,每个粒子更新的速度vi,j和位置xi,j由下式决定;
vi,j(k+1)=ωvi,j(k)+c1r1(pbesti,j(k)-xi,j(k))+c2r2(gbest(k)-xi,j(k)) (12)
式中,c1、c2为学习因子,r1、r2为在[0,1]之间的随机数,ω为惯性因子,惯性因子依据最大循环次数从ωs线性递减至ωe,由下式得出:
ω=ωs-(ωs-ωe)·Ic/Imax (13)
式中,ωs为优化最初的惯性因子,ωe为优化结束的惯性因子,Imax为最大循环次数,Ic为循环的当前次数;
(54)判断是否达到最大迭代次数,若达到最大迭代次数,则得到优化结果;若未达到最大迭代次数,则返回步骤(51)。
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