“远舰”轿车双摆臂悬架的设计及产品建模
摘要：汽车双摆臂悬架是一种常见的悬架形式，合理的选择悬架的结构和几何尺寸是获得满意的汽车行驶性能的重要条件，其运动特性的优劣关系到汽车操纵稳定性，舒适性，转向轻便性和轮胎的使用寿命等性能。本课题来源于东风悦达起亚汽车制造有限公司的远舰款轿车的后悬架，双摆臂悬架可以通过合理的选择空间导向杆系的铰接点的位置及导向臂的长度，使得悬架具有合适的运动特性。在设计中，首先，分析了双摆臂独立悬架的组成和功用；其次，进行双摆臂悬架的上下摆臂及各零部件强度的校核；第三，详细考虑各部件之间的连接关系；最后计算了悬架自然振动频率，悬架静挠度和动挠度以及悬架弹性特性。在分析双摆臂悬架的组成和作用以及确定各零部件的尺寸的基础上，运用CAD软件和Pro/E软件分别进行二维绘图和三维建模。此次课题进行了准确的计算和详细的结构分析，为双摆臂悬架的结构优化提供了依据，从而在运动学和动力学方面提高汽车的性能。

关键词：双摆臂悬架；汽车；设计；建模

The Design and Product modeling
of Double Wishbone Suspension of“Optima”Car
Abstract：The double-wishbone independent suspension is one of the common forms of motor vehicle suspension. Choosing the geometry parameters of the independent suspension reasonably is one of the important conditions to obtain the satisfied character of service. Its state of motion is related to handling stability, comfort ability, handling of steering and the life of tire, ect. The subject comes from the rear suspension of “optima” car which made by DYK Co. Ltd. The double-wishbone suspension can be a reasonable choice of space-oriented bar articulated point. The location and orientation of the suspension arm length can produce suitable motions. This thesis first analyzes the consists and function of the double-wishbone suspension in the design, then checks the up and down of arms of the double-wishbone independent suspension, Thirdly, make a detailed consideration of the various components of the link between relations is made. I calculate the suspension on the basis of the natural vibration frequency, static suspension deflection and dynamic deflection and elastic characteristics of the suspension terms at last. On the basis of Analysis of the composition and role of the size of the components in the double-wishbone independent suspension, with CAD software and Pro / E, respectively, 2D drawings and 3D product Modeling are made. We made an accurate and detailed structural analysis on the design, which provides the reference for optimal design of the double-wishbone suspension. The approach can improve the performance of the double-wishbone independent suspension.

Keyword: double-wishbone suspension; motor vehicle; Design; Modeling目录
1 前言 1
1.1 课题研究的目的和意义 1
1.2主要研究内容 2
2 悬架 4
2.1 悬架的功用和组成 4
2.2 悬架系统的自然振动频率 4
2.3 汽车悬架的类型 5
2.4 双横臂独立悬架 6
3．悬架主要参数的确定 8
3.1 悬架静挠度 8
3.2 悬架的动挠度 9
3.3 悬架弹性特性 9
3.4 后悬架螺旋弹簧刚度及应力计算 9
4 独立悬架导向机构设计及强度校核 13
4.1 设计要求 13
4.2 导向机构的布置参数 13
4.3 双横臂式独立悬架导向机构设计 16
5 减振器机构类型及主要参数的选择计算 20
5.1 分类 20
5.2 相对阻尼系数 20
5.3 减振器阻尼系数的确定 21
5.4 最大卸荷力的确定 22
5.5 简式减振器工作缸直径D的确定 22
6 Pro/E三维建模 24
6.1 关于Pro/E 24
6.3 应用现状 27
6.4 本章小结 27
7 结论 28
参考文献 29
致谢 30
附录 31
1 前言
1.1 课题研究的目的和意义
悬架是保证车轮或车桥与汽车承载系统(车架或承载式车身)之间具有弹性联系并能传递载荷、缓和冲击、衰减振动以及调节汽车行驶中的车身位置等有关装置的总称。
悬架最主要的功能[1]是传递作用在车轮和车架(或车身)之间的一切力和力矩，并缓和汽车驶过不平路面时所产生的冲击，衰减由此引起的承载系统的振动，以保证汽车的行驶平顺性。为此必须在车轮与车架或车身之间提供弹性联接，依靠弹性元件来传递车轮或车桥与车架或车身之间的垂向载荷，并依靠其变形来吸收能量，达到缓冲的目的。采用弹性联接后，汽车可以看作是由悬挂质量(即簧载质量)、非悬挂质量(即非簧载质量)和弹簧 (弹性元件)组成的振动系统，承受来自不平路面、空气动力及传动系、发动机的激励。为了迅速衰减不必要的振动，悬架中还必须包括阻尼元件，即减振器。此外，悬架中确保车轮与车架或车身之间所有力和力矩可靠传递并决定车轮相对于车架或车身的位移特性的连接装置统称为导向机构。导向机构决定了车轮跳动时的运动轨迹和车轮定位参数的变化，以及汽车前后侧倾中心及纵倾中心的位置，从而在很大程度上影响了整车的操纵稳定性和抗纵倾能力。在有些悬架中还有缓冲块和横向稳定杆。
一百多年来汽车悬架从结构型式到作用原理一直在不断地演进，但从结构功能而言，它都是由弹性元件、减振装置和导向机构三部分组成。在有些情况下，某一零部件兼起两种或三种作用，比如钢板弹簧兼起弹性元件及导向机构的作用，麦克弗逊悬架 (McPherson strut suspension，或称滑柱摆臂式独立悬架)中的减振器柱兼起减振器及部分导向机构的作用，有些主动悬架中的作动器则具有弹性元件、减振器和部分导向机构的功能。
根据导向机构的结构特点，汽车悬架可分为非独立悬架和独立悬架两大类。非独立悬架的鲜明特色是左、右车轮之间由一刚性梁或非断开式车桥联接，当单边车轮驶过凸起时，会直接影响另一侧车轮。独立悬架中没有这样的刚性梁，左右车轮各自“独立”地与车架或车身相连或构成断开式车桥，按结构特点又可细分为横臂式、纵臂式、斜臂式等等，各种悬架的结构特点将在以下章节中进一步讨论。
除上述非独立悬架和独立悬架外，还有一种近似半独立悬架，它与近似半刚性的非断开式后支持桥相匹配。当左右车轮跳动幅度不一致时，后支持桥中呈V形断面并与左右纵臂固结在一起的横梁受扭，由于其具有一定的扭转弹性，故此种悬架既不同于非独立悬架，也与独立悬架有别。该弹性横梁还兼起横向稳定杆的作用。
按照弹性元件的种类，汽车悬架又可以分为钢板弹簧悬架、螺旋弹簧悬架、扭杆弹簧悬架、空气悬架以及油气悬架等。
按照作用原理，可以分为被动悬架、主动悬架和介于二者之间的半主动悬架。
本课题来源于东风悦达起亚汽车制造

全部文件.jpg

三维图.jpg

装配图A0.gif

减振器a1.gif

上摆臂a1.gif

下摆臂a1.gif

转向节a1.gif

弹簧A3.gif

防尘罩A4.gif

字数统计.jpg

内容简介：: 毕业设计任务书课题： “远舰”轿车双摆臂悬架的设计及产品建模专业机械设计制造及其自动化学生姓名周祥班级 B机制034 学号 0310110215 指导教师吕红明专业系主任王琪发放日期 2007年 3月 16日一、设计内容结合国内轿车实际，依据相关技术规范和标准，利用所学知识，进行“远舰”轿车的双摆臂悬架设计。具体主要内容有：1. 悬架结构型式分析和主要参数的确定；2. 进行相应的设计计算；3. 用AUTOCAD完成悬架装配图及主要零件图；4. 应用相关软件进行悬架的三维建模。5. 编制设计说明书二、设计依据1课题来源：东风悦达起亚2产品名称：远舰3生产纲领：大批大量4GB7258-2004 机动车运行安全技术条件5QC/T 4911999汽车筒式减振器：尺寸系列及技术条件6其它有关产品技术规范和标准7参数：前轮距1540mm，后轮距1520mm，前悬958mm ，后悬1070mm，最高时速190km/h ，加速时间（0 to 100kph）12.2s，（60 to 100kph）9.6s，整备质量1458 kg，总质量2010 kg，最小离地间隙172 mm ，最小转弯半径5.3 m ，油箱容积65 L，90Km/h 等速油耗6.4 L/100Km 。三、设计要求1规范合理的型式和尺寸选择，结构和布置合理；2保证整车良好的平顺性能； 3工作可靠，结构简单，装卸方便，便于维修、调整；4尽量使用通用件，以便降低制造成本； 5设计图样总量：折合成A0幅面在3张以上；过程要求：装配图需提供手工草图；6. 运用Pro/E或Catia进行产品的三维建模；7毕业设计说明书按照学校规定的格式规范统一编排、打印，字数不少于1万字；8查阅文献资料10篇以上，并有不少于3000汉字的外文资料翻译；9到相关单位进行毕业实习，撰写不少于3000字实习报告；10撰写开题报告。四、毕业设计物化成果的具体内容及要求1、设计成果要求：按教务处毕业设计（论文）格式规范统一编排、打印，字数不少于1万字。 1）毕业设计说明书 1 份2）双摆臂悬架装配图 1 张3）零件图不少于7张4）三维模型零件图、装配图和爆炸图若干2、外文资料翻译（英译中）要求1）外文翻译材料中文字不少于3000字。2）内容必须与毕业设计课题相关；3）所选外文资料应是近10年的文章，并标明文章出处。五、毕业设计（论文）进度计划起讫日期工作内容备注3月17日3月18日布置任务 3月19日4月1日调查研究，毕业实习毕业实习，查阅资料，到多个公司实践，撰写实习报告。4月2日4月15日方案论证，总体设计提出总体设计方案及草图，填写开题报告，完成总体设计图。4月16日4月30日技术设计（部件设计）完成部件图。5月8日5月23日工作设计（零件设计）完成零件图，完善设计图纸。5月24日6月7日撰写毕业设计说明书编写毕业设计说明书。6月8日6月10日毕业设计预答辩6月11日6月18日修改资料图纸修改、设计说明书修改、定稿，材料复查。6月19日6月21日评阅材料6月22日6月24日毕业答辩6月25日6月28日材料整理装袋六、主要参考文献：1. 陈家瑞. 汽车构造：上册M. 北京：机械工业出版社，2000.2. 陈家瑞. 汽车构造：下册M. 北京：机械工业出版社，2000.3. 余志生. 汽车理论M. 北京：机械工业出版社，2000.4. 王望予. 汽车设计M. 北京：机械工业出版社，2000.5. 刘惟信. 汽车设计M. 北京：清华大学出版社，2001.6. 朱德照译. 汽车悬架设计M. 北京：人民交通出版社，1980.7. 冯国胜. 车辆现代设计方法M. 北京：科学出版社，2006.8. 汽车工程手册编辑委员会.汽车工程手册：基础篇M. 北京：人民交通出版社，2001.9. 汽车工程手册编辑委员会.汽车工程手册：设计篇M. 北京：人民交通出版社，2001.10. GB7258-2004，机动车运行安全技术条件S. 北京：2004.11.成大先. 机械设计手册（15卷）M. 北京：化学工业出版社，2004.七、其他八、专业系审查意见系主任：年月日九、机械工程学院意见院长：年月日5 文献资料专业机械设计制造及其自动化学生姓名周祥班级 B机制034 学号 0310110215 指导教师吕红明文献资料1 陈黎卿.基于ADAMS的双横臂扭杆独立悬架操纵稳定性分析J.合肥工业大学学报自然科学版.2005.04，28（4）：341-345.2 张冬柏.汽车可控悬架技术的发展J.黑龙江交通科技.2006.06,(6):72-73 .3 曾山 .谈谈轿车的悬架J.实用汽车技术. 2006.04,(4):4.4 郑兰霞.汽车悬架及其控制系统研究动态分析J.黄河水利职业技术学院学报. 2006.02,18(2) :44-47 .5 张弛云.现代汽车悬架控制策略研究J.上海工程技术大学学报. 2005.02 , 19(2): 140-144 .6 潘建国.汽车悬架参数优化的最优控制方法J.农业机械学报. 2005.11,36(11): 21-24.7 高海波.扭杆弹簧及扭杆弹簧悬架设计的新方法J.现代制造工程.2003.01,(5): 55-57 .8 吴志成.中型汽车用麦弗逊式前独立悬架设计与仿真分析J.车辆与动力技术. 2005.04(4): 33-38 .9 刘玉梅.汽车悬架性能测试方法及测试系统研究J.公路交通科技.2006.09,23(9): 126-130.10 戴勇.轻型轿车后悬架安全性和舒适性的设计J.上海汽车.2000.04 ,(3): 18-20. 毕业实习报告专业机械设计制造及其自动化学生姓名周祥班级 B机制034 学号 0310110215 指导教师吕红明日期 2007年4月1日实习报告一、概述这次的实习是在学完了机械设计、机械制造等一系列机械专业的基础知识和专业知识以后的一项综合性实践环节，是圆满完成毕业设计的保证。本次实习的目的：通过本次实习，培养理论联系实际的能力，巩固、深化和提高汽车机构方面有关知识，了解车辆的生产过程及生产活动的组织，加工过程及其系统化过程。通过本次实习，了解当地企业生产现状、生产纲领、生产能力、生产节拍，以确定零件的生产类型、工艺过程、制造精度等级等第，为毕业设计及以后工作打下坚实的实践基础。二、实习过程我们由指导老师带队来到了盐城市悦达专用车厂进行参观实习。首先由专用车厂的工程师简单的介绍了该厂的情况以及他们的主要产品。接着，由我们指导老师吕红明老师给我们讲述了现在城市垃圾的现状和专用车厂的新产品垃圾车的生产及使用情况。介绍完毕之后,我们一行人进入工厂的生产车间参观实习。另外，我们还去了江动集团参观实习。三、实习内容江苏悦达专用车有限公司系江苏悦达集团和世界500强企业日本富士重工业株式会社合作，全面引进国际领先的垃圾车生产、制造和管理的专业生产后压缩式垃圾车的制造企业。注册资本5000万元，投资总额1.8亿元。现有冲压、焊接、总装、涂装、检测等先进设备工艺。公司秉承“挑战自我，追求卓越”的企业精神和“为客户创造价值；为员工创造收益；为合作商创造利润；为股东创造回报；为政府创造税收”的经营哲学。在各位领导和同仁的支持下，以日本垃圾车第一品牌的富士重工50年的生产历史和97项专利技术为支撑，专一制造中国压缩式垃圾车精品。最大限度地满足中国城市环保发展和用户不断变化的需求。通过老师的介绍，我们了解到,中国约有2/3的城市陷入垃圾围城的困境。我国仅“城市垃圾”的年产量就近1.5亿吨,这些城市垃圾绝大部分是露天堆放。它不仅影响城市景观,同时污染了与我们生命至关重要的大气、水和土壤,对城镇居民的健康构成威胁,垃圾已成为城市发展中的棘手问题。悦达专用车厂生产的特殊用途汽车垃圾车，在这种情况下具有很大的市场潜力。并且，随着市场经济日益激烈的竞争，垃圾车正在越来越朝着先进、环保、经济、易操作等方面发展。改装车的市场潜力无穷。江动集团：大批量生产，产品主要包括S1100ZH型单缸柴油机，规格16HP/2000rpm；TY2100型多缸柴油机，规格30HP/2300rpm；TY295型多缸柴油机，规格25HP/2400rpm；R185型单缸小功率柴油机，规格8.8HP/2200rpm；R180型单缸小功率柴油机，规格7.7HP/2600rpm；R175型单缸小功率柴油机，规格6.6HP/2600rpm；ZH1115型单缸柴油机，规格24HP/2200rpm；ZH1110型单缸柴油机，规格20HP/2200rpm；ZH1105WA型单缸柴油机，规格18HP/2200rpm；S195型单缸柴油机，规格14HP/2000rpm；TY395型多缸柴油机，规格40HP/2600rpm；ZH1105WB型单缸柴油机，规格17HP/2000rpm。产品执行标准: 国外先进标准 ROCT 2000 拖拉机及联合收割机柴油机技术条件;产品与国际先进同类产品实物质量对比结果: 达到日本洋马质量水平。已按GB/T19001- ISO9001 质量体系设计/开发、生产、安装和服务的质量保证模式建立了文化的质量体系，编制了质量手册，程序文件,于98年元月份通过了中国进出口商品质量认证中心江苏评审中心认证。所用设备有通用机床如CA6140车床、C6136C车床、摇臂钻床、万能升降台铣床、数控车床等；有很多组合机床如三面多孔同时加工组合机床、双面铣组合机床等。四、当代汽车行业的现状分析汽车产业，是指生产载货汽车、客车、商用车、越野汽车、专用车、自卸汽车、牵引车、半挂车等各种类型整车和零配件的生产部门，不包括生产摩托车和自行车的企业。新的汽车统计类型分类将车辆分为两大类：私人作为代步工具的乘用车和公务及商业经营的商用车。乘用车包括普通乘用车、活顶乘用车、高级乘用车、小型乘用车、敞篷车、仓背乘用车、旅行车、多用途乘用车、短头乘用车、越野乘用车、专用乘用车等11类（含MPV、SUV、轻型越野客车）；商用车包括客车、货车和半挂牵引车。中国汽车工业协会最新统计数据显示，2005年我国汽车市场以销售近592万辆的总规模一举超越德国和日本，提前跃居全球第二位。这一年，上汽取代一汽、通用超越大众、丰田飞速扩张我国汽车市场正发生着显著和深刻的变化。而专家预测，2006年更是动荡的一年。2007年，谁又将主沉浮？中国汽车工业协会另一份统计数据则表明，经济型轿车在我国轿车消费中占据主导地位。数据显示，去年5万元以下的小排量经济型轿车共销售60.44万辆，占全国轿车销售总量的21.68%；5万-10万元轿车共销售59.56万辆，占轿车销售总量的21.37%；10万-15万元轿车共销售74.74万辆，占轿车销售总量的26.81%；15万-20万元轿车共销售32.13万辆，占轿车销售总量的11.53%；20万-30万元系列所占比例较大，共销售43.13万辆占轿车销售总量的15.47%；30万元以上轿车共销售8.77万辆，占轿车销售总量的3.14%。2005年是我国汽车业变革的一年、成长的一年，奇瑞出口美国、陆风出口欧洲多家本土汽车制造商不断攻克着国际市场。而据业内权威人士分析2006年，中国汽车“走出去”的步伐将进一步加快。本土企业走出去，回首再看国内市场，美国投资银行摩根士丹利预测，2006年中国汽车需求将增长15%-20%，产能将增长20%，预计汽车业产能过剩状况有可能进一步加剧。并预计2006年中国汽车业设备利用率将由2005年的76%降至73%，汽车售价会下跌6%，产品利润率下降4%，2006年仍将属于买方市场。而专家认为，这一切的预测数据也意味着今年汽车价格战将不可避免，竞争势必更加激烈。五、实习感想为期两周的实习结束了，在这期间里，在老师和工厂技术人员的带领下看到了很多也学到了很多。让我对原先在课本上许多不很明白的东西在实践观察中有了新的领悟和认识。在这个科技时代中，高技术产品品种类繁多，生产工艺、生产流程也各不相同，但不管何种产品，从原料加工到制成产品都是遵循一定的生产原理，通过一些主要设备及工艺流程来完成的。因此，在专业实习过程中，首先要了解其生产原理，弄清生产的工艺流程和主要设备的构造及操作。其次，在专业人员指导下，通过实习过程见习产品的设计、生产及开发等环节，初步培养我们得知识运用能力。概括起来有以下几方面：1.了解了当代机械工业的发展概况，生产目的、生产程序及产品供求情况。2.了解了机械产品生产方法和技术路线的选择，工艺条件的确定以及流程的编制原则。3.了解了机械产品的质量标准、技术规格、包装和使用要求。4.在企业员工的指导下，见习生产流程及技术设计环节，锻炼自己观察能力及知识运用能力。5.社会工作能力得到了相应的提高,在实习过程中，我们不仅从企业职工身上学到了知识和技能，更使我们学会了企业中科学的管理方式和他们的敬业精神。感到了生活的充实和学习的快乐，以及获得知识的满足。真正的接触了社会，使我们消除了走向社会的恐惧心里，使我们对未来充满了信心，以良好的心态去面对社会。同时，也使我们体验到了工作的艰辛，了解了当前社会大学生所面临的严峻问题，促使自己努力学习更多的知识，为自己今后的工作奠定良好的基础。6.增进了我们的师生感情，从这次生产实习的全过程来看，自始至终我们都服从老师的安排，严格要求自己，按时报到，注重安全。本次实习使我第一次亲身感受了所学知识与实际的应用，理论与实际的相结合，让我们大开眼界，也算是对以前所学知识的一个初审吧！这次生产实习对于我们以后学习、找工作也真是受益菲浅。在短短的二个星期中，让我们初步让理性回到感性的重新认识，也让我们初步的认识了这个社会，对于以后做人所应把握的方向也有所启发！ 3机械工程学院毕业设计（论文）选题申报表指导教师吕红明职称副教授所在专业（系）车辆工程课题名称“远舰”轿车双摆臂悬架的设计及产品建模课题来源课题性质题目类别科研课题生产实际课程或实验室建设其它技术研究工程设计软件开发理论研究其它毕业设计毕业论文适用专业机械设计制造及其自动化学生姓名周祥班级机制03（4）选题理由本设计拟解决汽车制造企业悬架产品开发过程中设计与产品建模等问题；学生能够进一步掌握先进的汽车零部件设计的实现手段和方法，更深层次地培养学生利用本专业基础理论、基本知识和基本技能，以及分析和解决本专业实际问题的能力。本课题符合机械设计制造及其自动化专业方向教学计划及培养目标的要求。主要内容根据普通乘用车平顺性及操纵稳定性要求，对双摆臂悬架方案进行选择和分析，确定其结构参数，进行必要的受力分析和计算，应用AutoCAD软件绘制装配和零件图纸，应用相关软件建立产品的三维模型。成果要求开题报告：不少于3000 字说明书：不少于10000 字图纸：折合 A0 号3 张译文：不少于 3000汉字论文：字其它：三维模型专业系审查意见：专业系主任（签名）：学院审批意见：院长（签名）： StudyonNeuralNetworksControlAlgorithmsforAutomotiveAdaptiveSuspensionSystemsL.J.Fu,J.G.CaoSchoolofAutomobileEngineering,ChongqingInstituteofTechnology,XingshengRoadNo.04Yangjiaping,Chongqing,China400050E-mail:Abstract-Thesemi-activesuspension,whichconsistsofpassivespringandactiveshockabsorberinthelightofdifferentroadconditionsandautomobilerunningconditions,isthemostpopularautomotivesuspensionbecauseactivesuspensioniscomplicatedinstructureandpassivesuspensioncannotmeetthedemandsofvariousroadconditionsandautomobilerunningconditions.Inthispaper,aneurofuzzyadaptivecontrolcontrollerviamodelingofrecurrentneuralnetworksofautomotivesuspensionispresented.Themodelingofneuralnetworkshasidentifiedautomotivesuspensiondynamicparametersandprovidedlearningsignalstoneurofuzzyadaptivecontrolcontroller.Inordertoverifycontrolresults,amini-busfittedwithmagnetorheologicalfluidshockabsorberandneurofuzzycontrolsystembasedonDSPmicroprocessorhasbeenexperimentedwithvariousvelocityandroadsurfaces.Thecontrolresultshavebeencomparedwiththoseofopenlooppassivesuspensionsystem.Theseresultsshowthatneuralcontrolalgorithmexhibitsgoodperformancetoreductionofmini-busvibration.I.INTRODUCTIONThemainfunctionsofautomotivesuspensionsystemaretoprovidesupporttheweightofautomobile,toprovidestabilityanddirectioncontrolduringhandlingmaneuversandtoprovideeffectiveisolationfromroaddisturbances.Thesedifferenttasksleadtoconflictingdesignrequirements.Thesemi-activesuspension,whichconsistsofpassivespringandactiveshockabsorberwithcontrollabledampingforceinthelightofdifferentroadconditionsandautomobilerunningconditions,isthemostpopularautomotivesuspensionbecausetheactivesuspensioniscomplicatedinstructureandconventionalpassivesuspensioncannotmeetthedemandsofdifferentroadconditionsandautomobilerunningconditions.Simi-activesuspensionwithvariablemagnetorheological(MR)fluidshockabsorbershassomeadvantagesinreducingautomobilevibrationatrelativelowcastandpower.Sofar,thereareanumberofcontrolmethodsthathavebeendevelopedforsemi-activesuspension,startwithskyhookmethoddescribedbyKarnoopp,etal.lThismethodattemptstomaketheshockabsorberexertaforcethatisproportionaltotheabsolutevelocitybetweensprungmasses.SomeinvestigationsuseC.R.Liao,B.ChenSchoolofAutomobileEngineering,ChongqingInstituteofTechnology,XingshengRoadNo.04Yangjiaping,Chongqing,China400050E-mail:chenbao(linearsuspensionmodel,whichislinearizedaroundtheoperationalpoints,andcontrolalgorithmarederivedusinglinearmodels,suchasLQGandrobustcontrol2,3.Thesecontrolmethodscannotmakeafullexploitationofsemi-activesuspensionresourcesbecauseofautomotivesuspensionisinherentnon-linearperformance.Inordertoimproveperformanceofnonlinearsuspensionsystem,someintelligentcontroltechniques,suchasfuzzylogiccontrol,neuralnetworkscontrolandneurofuzzycontrol,havebeenrecentlyappliedtononlinearsuspensioncontrolbyresearchers4,5.Inthispaper,aneurofuzzyadaptivecontrolcontrollerisappliedtocontrolsuspensionvibrationviamodelingofrecurrentneuralnetworksofautomotivesuspensionandcontinuouslyvariableMRshockabsorbers.Thecontrollerstructuresdesignandneurofuzzycontrolalgorithmsarepresentedinsection2.Arecurrentneuralnetworksdynamicsmodelingofsuspensionareshownrespectivelyinsection3.Thecontrolsystemexperimentationsaregiveninsection4andsomeconclusionsarefinallydrawninsection5.HI.NEUROFUZZYADAPTIVECONTROLALGORITHMSFORAUTOMOTIVESUSPENSIONSTheneurofuzzycontrolsystempresentedinthispaper,showninFigure1,iscomposedofaneurofuzzynetworkandarecurrentneuralnetworkmodelingofmini-bussuspension.Theneurofuzzynetworkisdefinedasadaptivecontroller,whichhasfunctionoflearningandcontrol.Thefunctionofrecurrentneuralnetworkistoidentifymini-bussuspensionmodelparameters.y(t)andyd(t)aresystemactualoutputandsystemdesireoutputrespectivelyinFigure1.xl(t)issystemerrorofsystemactualoutputbetweensystemdesireoutput,x2(t)issystemerrorrateofsystemactualoutputbetweensystemdesireoutput.xi(t)andx2(t)aredefinedasfellows:xI(t)e(t)=y(t)-Yd(t)(1)X2(t)=e(t)=e(t+1)-e(t)(2)0-7803-9422-4/05/$20.00C2005IEEE1795Fig.1.structureofneuralnetworkscontrolsystemforsuspensionnetworkscontrolsystem.Theglobalsetsoflinguisticvariablesaredefinedrespectivelyasfellows:-=-E,E,1=-AtJuU-U,U.Theneurofuzzycontrollerhasfourlayersne-urons,inwhichthefirstandthesecondlayerscorrespondtothefuizzyrulesif-part,thethirdlayercorrespondstotheinferenceandtheforthlayercorrespondstothefuzzyrulesthen-part.Thesetsxl,x2anduarerespectivelydivinedintosevenfuzzysubsetsofwhichfuzzysetsX1,X2Uarecomposedasfallowsrules:X1=NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PBX2=NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PBU=NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PBInthispaper,theGaussianmembershipfunctionareusedinelementsoffuzzysetsX1X2andtheelementsoffuzzysetUisdefinedasfollowingmembershipfunctionci(u)J0(otherwise)0(3)=I(3)k=1,2,3.49j=13,23,3.74949Layer4:(4)-(3)wkand0(4)=I(4)/0(3)k=1k=1Wherexl(t)x2(t)aretheinputsofneuralnetworks,wkisweightofneuralnetwork,0(4)iStheoutputofneuralnetworksinwhich0(4)=U,ai,b,jarethecentralvaluesofGaussianmembershipfunction.Learningalgorithmsoftheneuralnetworkscontrollerisbasedongradientdescentbymeansoferrorsignalback-propagationmethod.Theerrorback-propagationalgorithm.saccomplishsynapticweightadjustmentthroughminimizationofcostfunction5.m.ALGORITHMFORRECURRENTNEURALNETWORKSSUSPENSIONDYNAMICALMODELINGArecurrentneuralnetworkdesignedtoapproximatetotheactualoutputofsuspensiony(t)isthree-layerneuralnetworkwithonelocalfeedbackloopinthehiddenlayer,whosearchitecturesareshowninFigure3.Thepropertythatisofprimarysignificanceforrecurrentneuralnetworkistheabilityofthenetworktolearnfromitsenvironmentandtoimproveitsperformancesbymeansofprocessofadjustmentsappliedtoitsweights.TherecurrentnetworkwithinputsignalII(t)=u(t)andI2(t)=y(t-1)hasoutputy(t)bylocalfeedbackloopneuroninthehiddenlayerwhoseoutputsumisSj(t)correspondingtotheneuronjth.(3)Fig.2.schematicofneuralnetworkscontrollerforadaptivesuspensionWhereU*Eu.Theinput/outputispresentedasfollowsaccordingtoFigure2.Layer1:I(1)x(t)andO)xi(t)i=1,2Layer2:I-2)(t)-ai)2/b2andO.epx()i=1,2j=1,2,3.7Layer3:I13)=tu(X2Q)IandFig.3.schematicofneuralnetworksmodelingofsuspensionsystem(4)Sy()=,w.*i(t)+WJD_Xj(t-_1)i1=(i(t)+wjXj(t_lqyj(t)=1wxi(t)j=l(5)(6)1796wherewI,wareweightoftherecurrentneuralnetwork,Xj(t)isoutputofneuronwithlocalfeedbackloopneuroninthehiddenlayer,p,qareinputneuronnumberandfeedbackneuronnumberrespectively.Theactivationfunctionforbothinputneuronsandoutputneuronsislinearfunction,whiletheactivationforneuronsinthehiddenlayerissigmoidfunction.heobjectivefunctionE(t)canbedefmedinthetermsoftheerrorsignale(t)as:E(t)=_y(t)-.y(t)2=1e2(t)(7)22Thatis,E(t)istheinstantaneousvalueoftheerrorenergy.Thestep-by-stepadjustmentstothesynapticweightsofneuronarecontinueduntilthesystemreachsteadystate,i.e.thesynapticweightsareessentiallystabilized.DifferentiatingE(t)withrespecttoweightvectorwyields.aE(t)_8=-e(t)0Y()(8)Fromexpression(1),(2)and(3),differentiatingA(t)0DIwithrespecttotheweightvectorw1w,-,w,-Yrespectivelyyields.aS(t)=x(t)As(t)woax1Q)-(WaXI(t)aWjJaWjFrom(4),(5)and(6),analyzingvalueofsynapticweightisdeterminedbyw(t+1)=w(t)+q*e(t)89(t)(12)whereqtheleaning-rateparameter,Adetailedconvergenceanalysisoftherecurrenttrainingalgorithmisrathercomplicatedtoacquiretheleaning-rateparametervalue.Accordingtoexpression(13),theweightvectorwforrecurrentneuralnetworkcanbeadjusted.WeestablishatheLyapunovfunctionasfollowsV(t)=1/2*e2(t),whosechangevalueAV(t)canbedeterminedaftersometiterations,inthesensethat(13)Wehavenoticedthattheerrorsignale(t)aftersometiterationscanbeexpressedasfollowsfromexpression(13)and(14),ae(t)ao(t)ae(t)ae(t)-,Aw=-qe(t)=77e(t),theawOwawOwLyapunovfunctionincrementcandeterminedaftersometiterationsasfollows(14)Mtt)=-q-&(t)+v2.e(t)-=-V(t)where(t)22jt16(t)2A=10()lpq2-5l0(t)ll2ql2-77O220w(9)?7maxa(t)29ifqf2,thenAV(t)O,wax1(t)DandaWjx1(t)uxiyieldsrespectivelyrecurrentformulas.ax1(t)a-fS(t)FX.x(tt1)1ax1(O)=,WjD=axi(t)aNiafS(t)+wat-i)&4LaNiax1(o)(11)avn=0Havingcomputedthesynapticadjustment,theupdatednamelytherecurrenttrainingalgorithmisconvergent.IV.ROADTESTANDRESULTSANALYSESTomakeademonstrationthevalidityofneuralcontrolalgorithmproposedinthepaper,anexperimentalmini-bussuspensionwithMRfluidshockabsorberhasbeenmanufacturedinChina.Themini-busadaptivesuspensionsystemconsistsofaDSPmicroprocessor,8accelerationsensors,4MRfluidshockabsorbers,and1controllableelectriccurrentpowerwithinputvoltage12V.TheDSPmicroprocessorreceivessuspensionvibrationsignalinputfromaccelerometersmountedrespectivelysprungmassandun-sprungmass.Inaccordancewithvibrationsignalandcontrolschemeinthispaper,theDSPmicroprocessoradjustsdampingofadaptivesuspensionbyapplicationcontrolsignaltothecontrollableelectriccurrentpowerconnectedtoelectromagneticcoilinMRfluidshockabsorbers.MagneticfieldproducedbytheelectromagneticcoilinMRfluidshockabsorberscandvarydampingforceinbothcompressionandreboundbyadjustmentofflow1797II,&V(t)=12(t+1)-e2(t2behaviorsofMRfluidsindampingchannels.Raodtestonmini-busadaptivesuspensionbasedneuralnetworkscontrolpresentedinthispaperarecarriedoutinDclassroadsurfacesrespectivelyinrunningvelocity30,40,50km/h.Duringroadtest,experimentalmini-busrunseachtestconditionataconstantspeed.Thetestexperimentsofadaptivesuspensionwithneuralnetworksandpassivesuspensionsystemwerecarriedoutrepeatedlyundersameroadsurfaceandrunningvelocity.TestresultslistedinTable1haveshownthattheadaptivesuspensionwithneuralnetworkscanreducevibrationpowerspectraldensitiesofbothsprungmassandun-sprungmass.Figure4isthemin-bussuspensionvibrationpowerspectraldensitiesofbothsprungmassandun-sprungmasswithpassiveandadaptivesuspensionsystembyDclassroadsurface.Itisclearthatneuralnetworkscontrolimprovesperformancesofmini-bussuspensionwithmainlyimprovementsoccurringaboutsprungmassresonancepeak.Thepowerspectraldensitiesindicatethattheadaptivesuspensionsystemwithneuralnetworkscontrolcanreducemini-busvibrationgreatlycomparedwithpassivesuspension.Ifexcellentfizzycontrolrulesandrationalmodelingofshockabsorberandsuspensioncanbeobtained,theadaptivesuspensionsystemwithneuralnetworkscontrolwillimprovefartherridecomfortandroadholdingandhandlingstabilityofautomobileinthefuture.TABLEImin-bussuspensionroadtestresults:sprungmassandun-sprungmassaccelerationr.m.s.Values(Dclassroad)Speed30(1km/h)40(1m/h)50(kmlh)PassiveControlreducePassiveControlreducePassiveControlreduce|mass10.37560.325213.40.41400.344916.70.46940.396615.5masspg1.60111426610.91.89751.660312.52.34682.065212.0massIC,-4a|1-#,-t0ri-0110.1.lo1Fry-0Qgco1okaId-ela.r10f1FrcqvOFig.4.min-bussuspensionvibrationpowerspectraldensitiesofsprungmass(left)andun-sprungmass(right)withcontrolandpassive(runningspeed40km/h)V.CONCLUSIONSInthispaper,anewrecurrentneuralnet

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