機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)PPT幻燈片

目錄5優(yōu)化方法6優(yōu)化案例7參考文獻(xiàn)1麥弗遜式懸架簡(jiǎn)介2車(chē)輪定位參數(shù)3國(guó)內(nèi)發(fā)展?fàn)顩r4基本優(yōu)化流程

1.麥弗遜式懸架簡(jiǎn)介螺旋彈簧減震器三角形下擺臂

限制彈簧振動(dòng)方向承受大部分側(cè)向力2.車(chē)輪定位參數(shù)主銷(xiāo)外傾角前輪前束4.一般優(yōu)化過(guò)程基本假設(shè)（1）懸架中的桿件隨著車(chē)輪的跳動(dòng)不發(fā)生變形，假定桿件均為剛體；（2）不考慮車(chē)輪的變形，把車(chē)輪簡(jiǎn)化為剛體；（3）零部件之間的內(nèi)部間隙不計(jì)，并且連接都簡(jiǎn)化為鉸鏈；（4）所有零部件都認(rèn)為是剛體，各運(yùn)動(dòng)副均為剛性連接，忽略各個(gè)運(yùn)動(dòng)副之間的摩擦力；（5）車(chē)身相對(duì)地面不動(dòng)，僅研究懸架的特性。4.基本優(yōu)化流程4.1虛擬樣機(jī)建模實(shí)驗(yàn)懸架的結(jié)構(gòu)參數(shù)4.基本優(yōu)化流程4.1虛擬懸架建模4.基本優(yōu)化流程4.1虛擬樣機(jī)建模選定關(guān)鍵硬點(diǎn)坐標(biāo)硬點(diǎn)是指零件間連接部位的關(guān)鍵幾何定位點(diǎn)E：轉(zhuǎn)向節(jié)下擺臂連接的球鉸中心點(diǎn)B：輪軸的內(nèi)側(cè)端點(diǎn)M：輪軸的外側(cè)端點(diǎn)A：車(chē)架和減震器相連的鉸接點(diǎn)各硬點(diǎn)三個(gè)方向的坐標(biāo)決定了懸架的各個(gè)定位參數(shù)的取值硬點(diǎn)坐標(biāo)取值即為優(yōu)化初始值，非常重要設(shè)定懸架仿真跳動(dòng)條件4.基本優(yōu)化流程4.1虛擬樣機(jī)建模在仿真軟件中創(chuàng)建麥弗遜懸架4.基本優(yōu)化流程4.2懸架運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真基本過(guò)程由于麥弗遜懸架是左右對(duì)稱(chēng)的，可以做1/2懸架分析.4.基本優(yōu)化流程4.3優(yōu)化分析用初始變量值仿真，得到優(yōu)化前定位參數(shù)曲線選擇設(shè)計(jì)變量選取硬點(diǎn)的三個(gè)方向作為試驗(yàn)因子設(shè)定試驗(yàn)因子變化范圍進(jìn)行仿真分析分析各因子對(duì)定位參數(shù)的影響程度確定影響較大的為設(shè)計(jì)變量建立目標(biāo)函數(shù)變量在車(chē)輪跳動(dòng)設(shè)定范圍內(nèi)使車(chē)輪定位參數(shù)變化的函數(shù)創(chuàng)建約束條件變量的變化范圍（硬點(diǎn)在初始值為中心的上下取值范圍）進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，得出最優(yōu)解用優(yōu)化后的硬點(diǎn)坐標(biāo)修改懸架模型再次仿真，得出優(yōu)化曲線車(chē)輪定位參數(shù)優(yōu)化前后曲線對(duì)照，變化范圍對(duì)照得出優(yōu)化結(jié)果5.優(yōu)化方法遺傳算法（GeneticAlgorithm）是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型，是一種通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程搜索最優(yōu)解的方法。5.1遺傳算法5.2免疫算法免疫算法是將人工免疫的概念及理論和遺傳算法相結(jié)合。保留了遺傳算法本身的優(yōu)良特性。通過(guò)增加免疫算子來(lái)抑制其迭代過(guò)程中出現(xiàn)的退化現(xiàn)象。提高免疫算法的收斂速度。5.優(yōu)化方法6.優(yōu)化實(shí)例基本假設(shè)抽象成為1/2懸架結(jié)構(gòu)模型除彈簧、減振器、橡膠襯套外的懸架各部件都是剛體;各運(yùn)動(dòng)副之間的摩擦忽略不計(jì)。建模設(shè)置關(guān)鍵硬點(diǎn)坐標(biāo)初始值及基本結(jié)構(gòu)參數(shù)創(chuàng)建懸架模型選取變量將減振器上點(diǎn)和下擺臂球銷(xiāo)中心選為設(shè)計(jì)變量，x,y,z三個(gè)方向，共6個(gè)變量6.優(yōu)化舉例設(shè)置目標(biāo)函數(shù)

6.優(yōu)化舉例式中：Ci為計(jì)算得到的車(chē)輪定位參數(shù)；Ti為車(chē)輪定位參數(shù)目標(biāo)曲線上該點(diǎn)處的數(shù)值；i為進(jìn)行多體運(yùn)動(dòng)學(xué)求解時(shí)的迭代序數(shù)；P為求解的總部長(zhǎng)數(shù)；ABS()為絕對(duì)值函數(shù)。創(chuàng)建約束條件6.優(yōu)化舉例基于免疫算法的Adams/View仿真及優(yōu)化結(jié)果分析將車(chē)輛及懸架的相關(guān)參數(shù)在ADAMS中設(shè)定好。在View模塊中添加免疫算法來(lái)編譯并注冊(cè)，編譯產(chǎn)生動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)（.dll）文件。利用動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)技術(shù)，建立view與目標(biāo)桉樹(shù)的鏈接，然后運(yùn)用view模塊下的“DesignEvaluationTools”接口調(diào)用所編寫(xiě)的免疫算法優(yōu)化麥弗遜模型。獲得相應(yīng)數(shù)據(jù)后，進(jìn)入優(yōu)化算法的基本流程。同時(shí)利用solver求解器求解目標(biāo)函數(shù)及相關(guān)參數(shù)的值。程序根據(jù)優(yōu)化算法內(nèi)部設(shè)定的條件判斷是否終止計(jì)算。6.優(yōu)化舉例優(yōu)化結(jié)果分析

6.優(yōu)化舉例優(yōu)化結(jié)果分析

6.優(yōu)化舉例優(yōu)化結(jié)果分析

6.優(yōu)化舉例實(shí)車(chē)驗(yàn)證6.優(yōu)化舉例結(jié)論優(yōu)化后的懸架結(jié)構(gòu)參數(shù)使各車(chē)輪定位參數(shù)及變化范圍達(dá)到了比較理想的效果。提出的優(yōu)化方法和思路，對(duì)其它類(lèi)型的懸架優(yōu)化同樣具有指導(dǎo)意義。

6.優(yōu)化舉例[1]賈長(zhǎng)建．基于ADAMS的麥弗遜式懸架運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真分析與優(yōu)化設(shè)計(jì)．長(zhǎng)安大學(xué)，2015[2]李翔晟．汽車(chē)麥弗遜懸架性能仿真和優(yōu)化研究．計(jì)算機(jī)仿真，2014[3]雷明．基于ADAMS的轎車(chē)前懸架動(dòng)態(tài)仿真與優(yōu)化分析．輕工科技，2016[4]李凱．基于ADAMS的麥弗遜懸架的仿真分析與優(yōu)化．江西科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2016[5]蔣榮超．轎車(chē)懸架零部件性能匹配與輕量化多目標(biāo)優(yōu)化方法研究．吉林大學(xué)，2016[6]張繼鵬．麥弗遜式獨(dú)立懸架的仿真分析和優(yōu)化設(shè)計(jì)．電子科技大學(xué)，2015[7]秦偉．某車(chē)型麥弗遜轉(zhuǎn)向懸架分析與優(yōu)化設(shè)計(jì)．農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2014[8]楊新軍．麥弗遜前懸架的剛?cè)狁詈夏Ｐ头抡婕皟?yōu)化分析．計(jì)算機(jī)輔助工程，2013[9]J.Y.Tey．Identificationofvehiclesuspensionparametersbydesignoptimization．EngineeringOptimization，2013[10]ShpetimLajqi．DesignsandOptimizationsofActiveandSem