人人文库网 > 图纸下载 > 毕业设计 > 0333-【东风悦达起亚】“远舰”轿车双摆臂悬架的设计及产品建模【全套14张CAD图+说明书】
汽车主动悬架系统的神经网络控制运算法则的研究.doc
0333-【东风悦达起亚】“远舰”轿车双摆臂悬架的设计及产品建模【全套14张CAD图+说明书】
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东风
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建模
全套
14
cad
- 资源描述：
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“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
- 内容简介：
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外文翻译 外文资料名称： 汽车主动悬架系统的神经网络控 制运算法则的研究 外文资料出处： 2005. 附 件： 1 汽车 主 动悬架系统的 神经网络 控制运算法则的研究 重庆 工 学院车辆工程系 中国重庆市杨家坪兴盛路 4号， 400050 C. R. B. 重庆技术学院车辆工程系 中国重庆市杨家坪兴盛路 4号， 400050 祥 译 摘要 :为适应不同路面状况和汽车运行状况 ,半可控悬架由从动 弹簧和活动减振器组成 。 由于主动悬架结构复杂并且消极悬架无法满足各种路面条件和汽车运行状态的要求 ,因此半可控悬架系统是目前最常用的悬架系统 。 本文将着重介绍 自适应神经 控制的汽车悬架循环 神经网络 模拟控制器 。 悬架系统 神经网络 不同于汽车悬架的动态参数 ,并且还能够为 神经 自动调节控制器提供学习信号 ,为了检验控制结果 ， 在 处理系统基础上为中巴安装液压减振器和多维控制系统 ,并在各种速度和路面上进行实验 结果表明 神经网络 控制运算在减少 微型客车 振动方面表现的非常良好 。 1 概述 汽车 悬架系统的主要功用是支撑车身的重量 ,并且使汽车稳定有效的进行转向操纵控制 ,同时有效的分离路面波动对车身的影响 。 不同的需要导致设计的要求不同 ,半自动悬架由从动弹簧和需要克服不同路面状况和汽车运行条件的阻尼离的自动减振器 组成 。 由于 主 动悬架结构复杂而传统的消极式悬架无法满足不同路面状况和汽车运行状况的要求 。 因此 ,半自动悬架是目前最常用的悬架系统 。 半自动悬架系统的优点是带有液压减振使车身在 低动力 情况下振动降低 。 目前 ,许多控制系统是为半自动悬架系统 而 开发的 。 从 法开始 。 这个方法主要是使 缓冲器承受一定的力的作用 ,而这个力是与汽车全速时悬架上的质量成一定比例的 。 许多调查都是用一维模型 ,它可以推导出模糊的控制点和控制运算法则 。 如 活跃控制2,3。 由于汽车悬架固有非线性特性 ,导致这种控制方法不能充分发挥半自动悬架的功用 。 为充分利用悬架系统的非线性功用 。 如模糊逻辑控制 。 神经 网络控制和 模糊神经控制 等智能化控制方法近来都已被科研人员用于非线性悬架系统控制 4,5。 本文， 一种神经自适应控制控制器被用于控制汽车悬架神经网络和瞬边的 振器的循环振动 。 控制器的结构设计和控制运算法则将在第 2部 分进行详细叙述。悬架的循环神经网络动态模拟在第 3部分进行介绍控制系统实验在第 4 部分，第 5部分是总结。 2 1. 汽车悬架的多维自调节控制法则 神经模糊 控制系统将在本文进行介绍，由图 1可知，它是由 模糊神经 网络和 神经网络模型构成的 微型客车 悬架。 神经网络模糊控制 即自适应控制，它有学习和控制的功能。它的循环 神经 网络功用是用来鉴别中巴车悬架的模拟参数。图 1 中的 y(t)和yd(t)分别是系统实际输出和系统理想输出。 xl(t)是系统实际输出和理想输出之间的误差。 x2(t)是系统实际输出和理想输出的误差率 xl(t)和 x2(t)定义如 下： t) e(t)= y(t)- t) (1) t)= e(t)= e(t + 1)- e(t) (2) 图 经网络 控制系统的结构 网络 控制系统：整体集的定义分别如下： = - E,E, = - E,E, =制器有四层 神经元 。 第一层和第二层和与模糊法则相一致。第三层与推理相一致，而第四层与模糊法则相一致。 , 和 的集合分别分成 7 个子集， ， ，集的组成分别如下： U = 本文，将用高斯函数解决模糊集 , 和模糊集 的组成，其函数的第一如下： 3 图 经网络 控制器简图 ，由图 2 可知，输入 /输出如下： 1： 和 和 都是 神经网络 的输入部分。 是其重量， 是其输出部分， ，都是高斯函数的重要值。 神经网络 控制 器的学习法则是以斜率误差信号逆向传递方法为基础的。误差逆向传递方法通过使函数 5损失降至最低自动调节重量。 3 悬架循环神经网络动态模拟法则 悬架神经网络设计用于将实际输出量通过第三层神经网近似反馈给潜在的循环层，结构如图 3所示。 其性能是使循环神经网络能够自动获知周围环境并且据此提高其重量自动适应作用 和潜在层的逻辑反馈循环神经的输出量 的总输出量对等于 神经 。 图 4 是循环神经网络的负荷， 是 潜在层逻辑循环反馈神经的输出神经量， 分别是输入神经量和反馈神经量 。 激活函数是输入函数和输出函数的线性函数，潜在层神经的激活是 它的反函数 通过误差信号定义如下： 是误差能量的瞬时值 稳定状态，即突出质量基本上稳定 。 从式 1， 2和 3可知： 从 4， 5 和 6 分析 和 分别推导出循环分子式 。 5 突出质量可以由下式计算得到： 是速率参数，详细分析循环算法 获得速率参数值是相当复杂的。根据式 13得，循环神经网络质量矢量 能够自动调节 。 函数如下 ，其变值 经过 t 时间 可以 定义为： 我们 通过式 13 和式 14 可以 知道误差信号 如下： 函数增量经过 t 时间可以定义为： . 4 神经控制运算的正确性的证明，带有 压减振器的 微型客车 悬架在中国已经大量投产制造 . 微型客车 自适应悬架系统由一个 8个加速 度 传感器，4 个 压减振器和一个输入电压为 12v 的可控循环电流控制器组成 处理器 通过传感器获取悬架弹簧负载和空载时候的悬架振动信号 处理系统通过调节控制信号来调节 压减振器中的电磁线圈 的 6 电流 。 压减振器电磁线圈产生的磁场能够 在压缩冲程和反弹过程中调节 本文描述的是以神经网络控制为基础的微型客车悬架的路面测试，其速度分别为30， 40， 50 km/自适应悬架分别以神经网络和消极悬架系统在同样的路面和运行速度下进行测试实验 。 表 1 的测试结果表明神经网络控制自适应悬架能够在悬架弹簧重载和空载的条件下都能减小振动 。 图 4 描述的是满载和空载时候的消极和自适应微型客车悬架在 D 级路面上的振动曲线图 。 很明显神经网络控制主要提高减 缓振动的能力 。 受力曲线图表明自适应悬架系统和消极悬架系统相比较能够明显减小微型客车的振动 。 减振器有卓越的模糊控制原理和模拟推理，带有神经网络控制的自适应悬架系统 远乘舒适性能和路面稳定保持性能 。 表 1 微型客车悬架路面测试结果 微型客车悬架满载和空栽时速度变换曲线（ D 级路况） 图 （左）满载 （右）空载 （速度 40km/h） 结论 本文中主要讲述的是微型客车的一种新型的循环神经网络模型和模糊神经控制原理 个加速度传感器和一个信号处理器 。 考虑到 振器的复杂性，动态参数载入硬盘进行仿真 环神经网络悬架达到完全控制作用 。 由于控制法设计，增益调度策略和硬件循环仿真的开发本文限于微型客车的具体参数 ，在悬架参数变化的情况下此方法可以延伸到其它半主动悬架系统 使用 制器能有效的
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