非线性油气悬架系统的矿用车平顺性建模与优化研究

论文摘要

自卸车行驶平顺性是其重要性能之一,不仅直接影响着乘员的乘坐舒适性和货物的完整性,还间接影响着汽车动力性、燃油经济性及零部件的使用寿命。矿用自卸车运行环境复杂,工作条件恶劣,驾驶员非常容易疲劳；另外,其承重量大,悬架系统往往会产生较大的变形,存在着较强的非线性和时变特性。因此,矿用自卸车行驶平顺性成为其在同类市场竞争中争夺优势的一项重要性能指标。非线性变刚度和变阻尼油气悬架具有结构紧凑、承载能力大、良好的减振性能等优点,能够最大程度地满足工程车辆的要求,使其平顺性和操纵稳定性得到提高。通过对油气悬架系统进行动态优化设计,可最大程度降低路面不平度激励引起的振动,减轻驾驶员的疲劳,延长车辆各部件的使用寿命。本文以SF33900型电动轮矿用自卸车油气悬架系统为研究对象,基于整车道路行驶平顺性试验,建立油气悬架系统动力学模型,以整车行驶平顺性为优化目标,对不同车速条件下的悬架特性进行优化,得到油气悬架理想的非线性刚度和阻尼特性曲线。本文主要研究内容包括：1.进行了整车道路行驶平顺性试验,对各测点的加速度均方根值、衰减系数、自功率谱密度等评价指标进行了深入研究,利用这些评价指标对油气悬架等各减振元件的减振效果进行了评价和分析。2.利用具有紧支撑正交特性的Daubechies小波和最小二乘法原理对油气悬架非线性刚度和阻尼特性参数进行了辨识；在辨识结果的基础上,利用最小二乘法拟合得到油气悬架非线性力学特性三次多项式表述模型,该模型可描述油气悬架的非线性力特性并应用于整车的动力学建模与仿真。最后,利用多体动力学仿真软件Adams/view对辨识结果进行了验证。3.建立了包含刚度立方非线性和阻尼立方非线性的油气悬架整车七自由度动力学模型,然后利用Simulink建立了整车仿真模型并对整车模型的平顺性进行了仿真分析；最后,用试验结果对仿真模型进行了验证。4.利用单因素分析法确定油气悬架参数优化的设计变量,通过权重系数法设计了非线性油气悬架多工况参数优化模型,用Simulink、遗传算法对油气悬架参数进行了联合优化设计,得到了油气悬架最佳刚度、阻尼特性参数和理想的刚度、阻尼特性曲线,为进一步优化油气悬架充气高度、充气压力、结构参数等提供了依据。优化后的仿真结果表明：各工况下车身加速度均方根值都有很大程度的降低,最大降幅达到38.69%,最小降幅也有13.12%,油气悬架的减振性能和整车行驶平顺性得到明显改善。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 论文研究背景与课题来源
• 1.2 矿用自卸车油气悬架系统
• 1.3 非线性悬架系统的车辆平顺性研究现状
• 1.3.1 悬架系统的车辆平顺性研究方法
• 1.3.2 非线性悬架系统的车辆平顺性建模研究
• 1.3.3 非线性悬架系统的车辆平顺性优化研究
• 1.3.4 油气悬架系统的车辆平顺性研究现状
• 1.3.5 当前研究存在的不足和问题
• 1.4 论文研究主要内容
• 第2章 整车行驶平顺性试验研究
• 2.1 实验目的
• 2.2 试验方案设计
• 2.2.1 试验参数选择
• 2.2.2 测点的布置
• 2.2.3 试验设备
• 2.2.4 试验数据测量及处理
• 2.3 试验结果处理及分析
• 2.3.1 整车行驶平顺性的评价方法
• 2.3.2 各测点加速度均方根值分析
• 2.3.3 衰减系数分析
• 2.3.4 各测点响应功率谱密度分析
• 2.4 本章小结
• 第3章 基于Daubechies小波的油气悬架系统参数辨识
• 3.1 Daubechies小波及其性质
• 3.2 时变参数的Daubechies小波展式
• 3.3 油气悬架系统参数识别
• 3.3.1 油气悬架的非线性刚度和阻尼辨识
• 3.3.2 最小二乘法进行解的优化
• 3.3.3 参数识别程序
• 3.4 油气悬架非线性刚度阻尼辨识结果
• 3.5 辨识结果验证
• 3.5.1 整车多体动力学模型的建立
• 3.5.2 辨识结果验证
• 3.6 本章小结
• 第4章 自卸车平顺性建模与仿真研究
• 4.1 非线性油气悬架整车七自由度动力学模型的建立
• 4.1.1 车辆振动受力分析模型
• 4.1.2 非线性整车动力学模型
• 4.2 路面输入模型
• 4.2.1 路面不平度功率谱密度
• 4.2.2 空间频率谱函数与时间频率谱函数的转化
• 4.2.3 路面输入模型的建立
• 4.3 整车及路面仿真模型的建立
• 4.3.1 路面仿真模型的建立
• 4.3.2 整车仿真模型的建立
• 4.4 系统参数的确定
• 4.5 整车仿真模型的验证
• 4.6 整车模型的平顺性仿真
• 4.7 本章小结
• 第5章 基于遗传算法的自卸车平顺性优化
• 5.1 遗传算法简介
• 5.1.1 遗传算法的发展及特点
• 5.1.2 遗传算法的基本内容
• 5.1.3 遗传算法的基本过程
• 5.2 自卸车平顺性优化模型的建立
• 5.2.1 目标函数
• 5.2.2 优化变量
• 5.2.3 约束条件
• 5.3 自卸车平顺性优化的实现
• 5.4 优化结果及分析
• 5.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 附录A （攻读学位期间发表的论文）