（光学工程专业论文）电动轮汽车差速助力转向多目标协同优化.pdf

nanjing university of aeronautics and astronautics the graduate school college of power and energy multi-objective collaborative optimization of the differential assisted steering with electric motor a thesis in vehicle engineering by xu xiaohong advised by associate professor wang chunyan submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of master of engineering march, 2013 承诺书 本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进 行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致 谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位 或证书而使用过的材料。 本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部 分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描 等复制手段保存、汇编学位论文。 （保密的学位论文在解密后适用本承诺书） 作者签名： 日 期： 南京航空航天大学硕士学位论文 i 摘 要 电动轮汽车采用的差速助力转向技术可同时实现主动转向和电动助力转向功能，不仅可以 将汽车转向轻便性和驾驶员转向路感完美融合，而且还能使汽车的安全性与灵活性协调统一， 是一种理想的汽车动力转向技术。 差速助力转向的各种性能指标之间相互联系、相互影响，有必要寻求一种多目标协同优化 方法对其进行优化设计。本文在建立三自由度整车操纵模型的基础上，建立差速助力转向系统 的动力学分析模型，提出转向路感、转向灵敏度和转向经济性等三个性能指标，并对其进行量 化。在此基础上，分析差速助力转向系统各个设计参数对性能指标的影响，寻找出对性能指标 影响较大的设计参数。通过研究基于试验设计的响应面近似模型理论，选用拉丁超立方试验设 计安排设计变量，构建各性能指标的二次多项式响应面模型。通过研究非支配排序遗传算法， 建立差速助力转向各性能指标的目标函数及约束条件，构建多目标优化设计模型，得到差速助 力转向的 pareto 最优解集；通过研究多学科协同优化算法，构建以转向经济性为主系统，转向 路感、转向灵敏度和转矩、转角传感器最大扭转角为子系统的差速助力转向的协同优化计算模 型，并于主系统中采用多岛遗传算法，子系统中采用序列二次规划算法展开协同优化；在分析 对比多目标遗传算法和协同优化算法的基础上， 将非支配排序遗传算法引入到协同优化算法中， 使传统的主系统为单目标的协同优化转换为主系统为多目标的协同优化，并计算得到更为理想 的差速助力转向 pareto 最优解集。 关键词：关键词：车辆工程，电动轮汽车，差速助力转向，多目标，协同优化 电动轮汽车差速助力转向多目标协同优化 ii abstract as an ideal power steering system, the differential assisted steering system with electric motor, which can realize both active steering and assisted steering at the meantime, can not only combine steering sense with steering portability perfectly but coordinate with steering safety and flexibility. because the performances of the differential assisted steering system were influenced and related with each other, it was essential to search for a multi-objective collaborative optimization method to deal with the optimization jobs. based on the three degree of freedom handing stability vehicle model, the dynamitic model of the steering system was built and steering economy, steering sense and steering flexibility were proposed and quantified. on the foundation of that, the parameters influence on the performances was analyzed to choose the more influential ones to prepare for the next work. after that, the theory about response surface approximate model based on latin hyper-cube design of experiment was studied, and second order polynomial response surface models of every performance were built. by studying the non-dominated sorting genetic algorithm , the objective function of the differential assisted steering system and its constraints were built. besides that, the collaborative optimization calculation structure, taken steering economy as main system and steering sense, steering flexibility, the maximum torque angle of the sensor as subsystems, was built. the multi-island genetic algorithm in the main system and the sequential quadratic programming algorithm in the subsystems were adopted to collaboratively optimize the performances of the steering system. based on analyzing and comparing with multi-objective genetic algorithm and collaborative optimization, non-dominated sorting genetic algorithm was introduced into the main system of the collaborative optimization in order to translate the original single-objective optimization into multi-objective one. the ideal pareto optimization solution can be got after calculation. keywords: vehicle engineering, electric motor, differential assisted steering, multi-objective, collaborative optimization 南京航空航天大学硕士学位论文 iii 目 录 第一章 绪论 . 1 1.1 研究背景 . 1 1.2 汽车动力转向技术. 1 1.2.1 液压助力转向技术 . 1 1.2.2 电动助力转向技术 . 2 1.2.3 主动转向技术. 3 1.2.4 线控转向技术. 5 1.3 差速助力转向技术. 6 1.4 差速助力转向国内外研究现状 . 8 1.5 本文研究意义及主要研究内容 . 9 第二章 电动轮汽车差速助力转向动力学建模及性能分析 . 11 2.1 整车三自由度操纵稳定性模型 . 11 2.2 差速助力转向系统动力学模型 . 12 2.2.1 输入轴子模型. 13 2.2.2 输出轴子模型. 13 2.2.3 齿轮齿条子模型 . 14 2.2.4 轮胎模型 . 15 2.2.5 无刷直流轮毂电机模型 . 16 2.3 差速助力转向的性能指标分析 . 17 2.3.1 转向路感 . 18 2.3.2 转向灵敏度. 19 2.3.3 转向经济性. 22 2.4 设计变量对差速助力转向各性能指标的影响分析 . 23 2.4.1 设计变量对转向路感的影响 . 23 2.4.2 设计变量对转向灵敏度的影响 . 25 2.4.3 设计变量对转矩、转角传感器机械特性的影响 . 27 2.4.4 设计变量对转向经济性的影响 . 29 2.5 本章小结 . 31 第三章 电动轮汽车差速助力转向近似模型研究 . 32 电动轮汽车差速助力转向多目标协同优化 iv 3.1 试验设计 . 32 3.2 全局近似代理模型. 34 3.2.1 多项式响应面近似模型 . 34 3.2.2 kriging 响应面近似模型 . 36 3.2.3 径向基神经网络近似模型 . 37 3.3 差速助力转向近似模型. 38 3.3.1 转向路感的近似模型 . 38 3.3.2 转向灵敏度的近似模型 . 40 3.3.3 转矩、转角传感器最大扭转角的近似模型 . 42 3.4 本章小结 . 43 第四章 电动轮汽车差速助力转向多目标协同优化 . 45 4.1 差速助力转向多目标优化 . 45 4.1.1 多目标优化技术 . 45 4.1.2 基于 nsga-的差速助力转向多目标优化 . 48 4.1.2.1 设计变量 . 48 4.1.2.2 目标函数 . 48 4.1.2.3 优化结果 . 50 4.2 差速助力转向协同优化. 53 4.2.1 协同优化技术. 54 4.2.2 差速助力转向协同优化 . 57 4.2.2.1 协同优化计算模型 . 57 4.2.2.2 协同优化结果分析 . 59 4.3 差速助力转向多目标协同优化 . 62 4.3.1 多目标协同优化计算模型 . 63 4.3.2 多目标协同优化结果分析 . 63 4.4 本章小结 . 66 第五章 全文总结与展望. 68 5.1 全文总结 . 68 5.2 工作展望 . 69 参考文献 . 70 致 谢 . 75 研究生阶段参与项目及主要研究成果 . 76 南京航空航天大学硕士学位论文 v 图表清单 图 1.1 电动液压助力转向系统结构原理图 . 2 图 1.2 电动助力转向系统结构原理图 . 3 图 1.3 主动前轮转向系统结构原理图 . 4 图 1.4 线控转向系统结构原理图 . 5 图 1.5 电动轮汽车的布置形式 . 6 图 1.6 电动轮的结构布置 . 7 图 1.7 差速助力转向系统结构原理图 . 7 图 2.1 整车三自由度动力学模型 . 11 图 2.2 线性整车三自由度仿真模型 . 12 图 2.3 差速助力转向系统仿真模型 . 17 图 2.4 ackerman 转向模型 . 22 图 2.5 传动比 n 和轮毂电机转矩增益差值 km对转向路感的影响 . 24 图 2.6 转矩传感器刚度 ks和输出轴粘性阻尼系数 be对转向路感的影响 . 24 图 2.7 输出轴转动惯量 je和轮毂电机转矩系数 ka对转向路感的影响 . 24 图 2.8 传动比 n 和轮毂电机转矩增益差值 km对转向灵敏度的影响 . 25 图 2.9 转矩传感器刚度 ks和输出轴粘性阻尼系数 be对转向灵敏度的影响 . 26 图 2.10 前悬架侧倾角刚度 c 和输出轴转动惯量 je对转向灵敏度的影响 . 26 图 2.11 前轮侧偏刚度 k1和轮毂电机转矩系数 ka对转向灵敏度的影响 . 26 图 2.12 非接触式转矩、转角传感器结构示意图 . 27 图 2.13 转向输出轴阻尼系数 be和前悬架侧倾刚度 c 对传感器扭转角的影响 . 28 图 2.14 转向输出轴转动惯量 je和轮胎侧倾刚度 k1对传感器扭转角的影响 . 28 图 2.15 轮毂电机转矩系数 ka和轮毂电机转矩增益差值 km传感器扭转角的影响 . 29 图 2.16 转矩传感器刚度 ks和转向柱到前轮的传动比 n 对传感器扭转角的影响 . 29 图 2.17 传动比 n 和轮毂电机转矩增益差值 km对转向经济性的影响 . 30 图 2.18 转矩传感器刚度 ks和输出轴粘性阻尼系数 be对转向经济性的影响 . 30 图 2.19 输出轴转动惯量 je和前后悬架侧倾角刚度 c 对转向经济性的影响 . 31 图 2.20 前轮侧偏刚度 k1和轮毂电机转矩系数 ka对转向经济性的影响 . 31 图 3.1 全因子试验设计试验点分布图 . 32 图 3.2 正交试验设计试验点分布图 . 33 电动轮汽车差速助力转向多目标协同优化 vi 图 3.3 随机取样、蒙特卡罗分层抽样和拉丁超立方试验设计的比较图 . 34 图 3.4 二阶多项式回归近似模型示意图 . 35 图 4.1 非支配排序遗传算法（nsga-）的计算流程图 . 47 图 4.2 多目标优化中转向路感的迭代历程图 . 50 图 4.3 多目标优化中转向灵敏度的迭代历程图 . 51 图 4.4 多目标优化中转向经济性的迭代历程图 . 51 图 4.5 多目标优化中转向路感、转向灵敏度和转向经济性的 pareto 最优解集 . 52 图 4.6 多目标优化前后转向路感和转向灵敏度的阶跃响应伯德图 . 53 图 4.7 系统优化器和各个学科级优化器之间的信息传递 . 54 图 4.8 标准协同优化结构计算框架 . 54 图 4.9 某汽车企业的组织形式 . 55 图 4.10 差速助力转向协同优化计算模型 . 58 图 4.11 设计变量在各个子系统中的交互关系 . 59 图 4.12 协同优化中转向经济性的迭代历程图 . 59 图 4.13 协同优化中转向灵敏度的迭代历程图 . 60 图 4.14 协同优化中转向路感的迭代历程图 . 60 图 4.15 协同优化前后转向路感和转向灵敏度的阶跃响应伯德图 . 61 图 4.16 差速助力转向多目标协同优化计算模型 . 62 图 4.17 多目标协同优化中转向经济的迭代历程图 . 63 图 4.18 多目标协同优化中转向路感的迭代历程图 . 64 图 4.19 多目标协同优化中转向灵敏度的迭代历程图 . 64 图 4.20 多目标协同优化中转向路感、转向灵敏度和转向经济性的 pareto 最优解集 . 65 图 4.21 多目标协同优化前后转向路感和转向灵敏度的阶跃响应伯德图 . 66 表 2.1 影响汽车转向路感的设计参数 . 23 表 2.2 影响汽车转向灵敏度的设计参数 . 25 表 2.3 影响转矩、转角传感器最大转角的设计变量 . 28 表 2.4 影响转向经济性的设计变量 . 29 表 3.1 两因素三水平的全因子试验设计表 . 32 表 3.2 l4(23)正交试验设计表 . 33 表 3.3 关于转向路感的设计变量拉丁超立方试验表 . 38 表 3.4 关于转向灵敏度的设计变量拉丁超立方试验表 . 40 表 3.5 关于转矩、转角传感器最大扭转角的设计变量拉丁超立方试验表 . 42 南京航空航天大学硕士学位论文 vii 表 4.1 差速助力转向多目标优化的设计变量 . 49 表 4.2 差速助力转向多目标优化的约束条件 . 50 表 4.3 多目标优化前后各设计变量及性能指标对比图 . 52 表 4.4 协同优化前后各设计变量及性能指标对比图 . 61 表 4.5 多目标协同优化前后各设计变量及性能指标对比图 . 65 表 4.6 三种优化方法优化前后各设计变量及性能指标对比图 . 66 电动轮汽车差速助力转向多目标协同优化 viii 注释表 符号 名称 符号 名称 u 车速 ks 转矩、转角传感器刚度 v 侧向速度 c 转向输入轴输入转角 wr 横摆角速度 bc 转向输入轴粘性阻尼系数 车身侧倾角 je 转向输出轴转动惯量 质心侧偏角 e 转向输出轴转角 前轮转向角 be 转向柱输出轴粘性阻尼系数 1 前轮侧偏角 tr 作用于转向柱输出轴上的反作用转矩 2 后轮侧偏角 tm 前轮驱动力差形成的辅助转向转矩 a 汽车质心至前轴的距离 f1 左前转向轮的驱动力 b 汽车质心至后轴的距离 f2 右前转向轮的驱动力 h 汽车质心高度 jm 电动轮等效转动惯量 d 前轴左右转向轮主销横向偏移距 1 左前转向轮转动角速度 l 轮距 2 右前转向轮转动角速度 m 整车质量 t1 左前转向轮驱动转矩 ms 簧载质量 t2 右前转向轮驱动转矩 ix 悬挂质量对 x 轴的转动惯量 mr 齿轮齿条等效质量 iz 汽车质量对 z 轴的转动惯量 br 齿轮齿条等效阻尼 ixz 悬挂质量对 x，z 轴的惯性积 rp 小齿轮半径 k1 前轮侧偏刚度 xr 齿条位移 k2 后轮侧偏刚度 ftr 作用于齿条上的轴向力 e1 前侧倾转向系数 f 路面随机信号 e2 后侧倾转向系数 js1 左前转向轮绕主销转动惯量 c1 前悬架侧倾角刚度 js2 右前转向轮绕主销转动惯量 c2 后悬架侧倾角刚度 bs1 左前转向轮线性阻尼系数 d1 前悬架侧倾角阻尼 bs2 右前转向轮线性阻尼系数 d2 后悬架侧倾角阻尼 k1 左前转向轮刚度 n 从转向柱到前轮的传动比 k2 右前转向轮刚度 tc 驾驶员作用于转向盘上的转矩 a 转向轮绕主销的回正系数 南京航空航天大学硕士学位论文 ix c 转向轮绕主销的干摩擦系数 i1 左转向轮轮毂电机控制电流 ts 转矩传感器输出转矩 i2 右转向轮轮毂电机控制电流 ka 轮毂电机转矩系数 rw 车轮滚动半径 km 轮毂电机转矩增益差值 rp 小齿轮半径 p1 左转向轮轮毂电机输出功率 p2 右转向轮轮毂电机输出功率 p 左右转向轮轮毂电机输出功率之差 s laplace 算子 v1 左转向轮轮毂电机的行驶速度 v2 右转向轮轮毂电机的行驶速度 n1 左转向轮轮毂电机的输出转速 n2 右转向轮轮毂电机的输出转速 电动轮汽车差速助力转向多目标协同优化 x 缩略词 缩略词 英文全称 hps hydraulic power steering ehps electric hydraulic power steering ecu electric control unit eps electric power steering system ceps column-assist type eps peps pinion-assist type eps reps rack-assist type eps afs active front steering sbw steer by wire rsm response surface method doe design of experiment rbf radial basis function mop multi-objective optimization p