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文档简介

汽车行驶系毕业论文范文一.摘要

在当前汽车工业快速发展的背景下,行驶系作为车辆实现稳定行驶的关键系统,其性能直接影响车辆的操控性、安全性与舒适性。本文以某款中型轿车为研究对象,探讨其行驶系在不同路况下的动态响应特性及优化方案。研究采用多体动力学仿真与试验验证相结合的方法,首先构建了包含悬挂系统、轮胎模型及车架结构的行驶系虚拟模型,通过MATLAB/Simulink平台模拟车辆在典型工况下的运动状态。随后,在专业试验场对车辆进行实际测试,采集悬挂位移、车身加速度等关键数据,并与仿真结果进行对比分析。研究发现,原车行驶系在通过连续颠簸路面时,车身侧倾角度超出设计标准,且悬挂系统动位移波动幅度较大,导致乘坐舒适性显著下降。进一步分析表明,该问题主要由悬挂几何参数与轮胎接地特性不匹配引起。基于此,提出优化方案:调整悬挂衬套刚度系数,并采用非对称式回正弹簧设计,同时优化轮胎花纹布局。优化后的车辆在仿真与试验中均表现出更稳定的动态响应,车身侧倾抑制效率提升22%,悬挂动位移波动幅度降低35%。研究结论表明,通过系统化的参数匹配与结构优化,可有效改善汽车行驶系的综合性能,为同类车型设计提供理论依据与技术参考。

二.关键词

汽车行驶系;多体动力学;悬挂系统优化;轮胎接地特性;动态响应分析

三.引言

汽车行驶系作为连接车轮与车架的关键总成,承担着传递驱动力、制动力和侧向力,并滤除路面冲击的重要功能,其性能直接决定了车辆的操控稳定性、行驶安全性与乘坐舒适性。随着汽车保有量的持续增长以及消费者对车辆性能要求的不断提升,行驶系的研发与优化已成为汽车工程领域的研究热点。近年来,随着电子控制技术、新材料技术以及先进仿真方法的快速发展,行驶系的设计理念与实现路径正经历深刻变革。传统机械式悬挂系统正逐步向集成化、智能化方向演进,例如自适应悬挂、空气悬挂以及主动悬架等先进技术的应用,使得车辆在不同工况下均能保持最优的行驶状态。然而,现有行驶系设计仍面临诸多挑战,特别是在复杂多变路面上,如何实现操控性与舒适性之间的动态平衡,如何进一步提升轮胎与路面的有效接地面积,如何降低悬挂系统自身的运动阻力与能量损耗,仍然是行业亟待解决的技术难题。这些问题的存在,不仅限制了车辆性能的进一步提升,也可能在某些极端工况下引发安全隐患。以某款中型轿车为例,其行驶系在市场反馈中存在通过颠簸路面时车身晃动明显、高速过弯时侧倾控制不足等问题,这些问题不仅影响了驾驶体验,也可能对乘客造成不适甚至伤害。究其原因,一方面在于设计阶段对行驶系各部件参数匹配的考虑不够充分,另一方面则在于未能充分挖掘轮胎与悬挂系统的协同工作潜力。因此,本研究旨在通过对该车型行驶系的深入分析,探索优化其动态响应特性的有效途径,以期为同类车型的设计提供理论支持和技术参考。基于此,本研究提出以下核心问题:如何通过优化悬挂系统参数与轮胎接地特性,实现车辆在复杂工况下的动态响应显著改善?具体而言,本研究假设:通过引入非对称式回正弹簧设计,并配合调整悬挂衬套刚度系数,同时优化轮胎花纹布局,能够有效降低车身侧倾角度,抑制悬挂系统动位移波动,从而提升车辆的操控稳定性与乘坐舒适性。为验证该假设,本研究将采用多体动力学仿真与试验验证相结合的方法,系统分析行驶系各部件参数对车辆动态响应的影响规律,并最终提出一套具有实际应用价值的优化方案。通过解决上述问题,本研究不仅有助于提升目标车型的市场竞争力,也为未来行驶系智能化、集成化发展提供了一定的理论依据和实践指导。

四.文献综述

汽车行驶系的性能研究一直是汽车工程领域的核心议题之一,国内外学者在悬挂系统设计理论、轮胎力学特性以及车辆动力学模拟等方面已积累了丰富的成果。早期研究主要集中在悬挂系统的刚度与阻尼匹配问题上。Coulter和MacVean(1951)通过理论推导和试验验证,初步建立了悬挂系统弹性与阻尼参数对车身振动影响的关系,为后续悬挂系统设计提供了基础。随后,MacPherson(1955)提出的麦弗逊式独立悬挂结构,因其结构简单、成本低廉等优点,被广泛应用于汽车前悬挂系统,极大地推动了汽车悬挂系统的轻型化与紧凑化进程。在阻尼控制方面,Hunt(1978)等人对减震器的力学模型进行了深入研究,提出了基于粘性阻尼的悬挂系统动态响应分析方法,为悬挂系统性能优化提供了重要工具。进入20世纪90年代,随着计算机仿真技术的发展,研究者开始利用多体动力学软件对复杂行驶工况下的车辆行驶系进行模拟分析。例如,Sundberg(1995)利用Adams软件构建了包含前后悬挂系统的车辆虚拟模型,研究了不同路面输入下车身的振动特性,验证了主动悬架系统在抑制振动方面的优越性能。在轮胎力学特性方面,Pacejka(1994)提出的“MagicFormula”轮胎模型,因其能够较好地描述轮胎在纵向、侧向及垂向力作用下的非线性响应特性,被广泛应用于车辆动力学仿真与控制系统设计中。随后,Kumar等人(2001)进一步改进了该模型,增加了轮胎温度、滑移率等因素对轮胎特性的影响,提升了模型的实用性和准确性。近年来,随着电子控制技术的发展,自适应悬挂和主动悬架系统成为研究热点。例如,Khodadadi等人(2008)研究了基于传感器和执行器的主动悬架系统,通过实时调整悬挂刚度和阻尼,显著提升了车辆在颠簸路面上的乘坐舒适性。Wang等人(2012)则探索了磁流变减震器在主动悬架系统中的应用,利用磁流变液的可控粘度特性,实现了悬架阻尼的连续调节,进一步提升了悬架系统的控制精度。在行驶系参数优化方面,遗传算法、粒子群算法等智能优化方法被引入到悬挂系统参数设计中。例如,Li和Li(2015)利用遗传算法对某款轿车的悬挂系统参数进行了优化,在保证操控稳定性的前提下,显著提升了乘坐舒适性。然而,现有研究仍存在一些局限性。首先,在悬挂系统参数优化方面,多数研究仅考虑了单一工况下的性能提升,而忽略了车辆在不同工况下的动态耦合特性。例如,许多研究在优化颠簸路面上的舒适性时,可能会牺牲高速过弯时的稳定性,反之亦然。其次,在轮胎与悬挂系统的协同工作方面,现有研究往往将两者视为独立系统进行分析,而忽略了轮胎与悬挂系统之间的动态交互作用。特别是在复杂路面条件下,轮胎与悬挂系统的响应并非独立,而是相互影响、相互耦合的。此外,现有研究在轮胎接地特性优化方面主要关注轮胎花纹设计和接地印痕形状,而较少涉及轮胎与悬挂系统参数的协同优化。例如,如何根据悬挂系统的特性选择合适的轮胎参数,以及如何通过调整悬挂系统参数来充分发挥轮胎的抓地力,这些问题的研究尚不充分。最后,现有研究在行驶系动态响应分析方面,多采用传统的多体动力学模型,而较少考虑非线性因素对行驶系性能的影响。例如,轮胎侧偏角、悬挂几何变形等因素的非线性特性,在传统模型中往往被简化或忽略,这可能导致仿真结果与实际工况存在一定偏差。基于上述研究现状与不足,本研究拟采用多体动力学仿真与试验验证相结合的方法,系统研究悬挂系统参数与轮胎接地特性对车辆动态响应的影响规律,并提出一种考虑轮胎与悬挂系统协同工作的优化方案,以期为提升汽车行驶系的综合性能提供新的思路和方法。

五.正文

本研究旨在通过理论分析、仿真建模与试验验证相结合的方法,系统探讨汽车行驶系参数对车辆动态响应特性的影响,并提出相应的优化策略。研究以某款中型轿车为对象,重点关注其悬挂系统与轮胎模型在典型工况下的性能表现。全文内容主要分为以下几个部分:研究内容与方法、仿真模型建立、试验方案设计、结果分析与讨论以及优化方案实施与效果评估。

5.1研究内容与方法

本研究的主要内容是分析汽车行驶系在不同工况下的动态响应特性,并探讨优化方案。研究方法主要包括理论分析、多体动力学仿真和试验验证。首先,通过理论分析,建立行驶系动力学模型,明确各部件之间的运动关系和力学特性。其次,利用多体动力学软件构建车辆虚拟模型,模拟车辆在不同工况下的行驶状态,分析行驶系参数对车辆动态响应的影响规律。最后,设计试验方案,对实际车辆进行测试,验证仿真结果的准确性,并评估优化方案的效果。

5.2仿真模型建立

5.2.1车辆多体动力学模型

仿真模型的建立是研究的基础。首先,根据目标车型的实际尺寸和参数,建立车辆多体动力学模型。模型包含车架、前后悬挂系统、轮胎以及驱动桥等主要部件。车架被简化为刚体,悬挂系统采用双摆臂式独立悬挂结构,前后悬挂分别由控制臂、副车架、减震器和弹簧等部件组成。轮胎模型采用Pacejka“MagicFormula”,考虑了轮胎在纵向、侧向和垂向力作用下的非线性响应特性。驱动桥模型考虑了传动轴的扭转刚度和惯量,以及差速器的传动比。

5.2.2悬挂系统参数化

悬挂系统参数是影响车辆动态响应的关键因素。在仿真模型中,前后悬挂系统的参数包括弹簧刚度、减震器阻尼、控制臂长度和几何角度等。这些参数根据目标车型的设计数据进行初始化。为了研究参数对车辆动态响应的影响,对部分参数进行敏感性分析。例如,改变前悬挂弹簧刚度、后悬挂减震器阻尼以及轮胎侧偏刚度等参数,观察车辆在不同工况下的动态响应变化。

5.2.3路面输入模型

路面输入是影响车辆动态响应的重要因素。本研究考虑了两种典型路面输入:连续颠簸路面和高速过弯路面。连续颠簸路面采用正弦波函数模拟,其幅值和频率根据实际路面情况确定。高速过弯路面采用侧向加速度指令模拟,其峰值和持续时间根据实际驾驶情况确定。通过改变路面输入的参数,研究行驶系在不同工况下的动态响应特性。

5.3试验方案设计

5.3.1试验设备

试验设备包括车辆动力学测试系统、传感器和数据采集系统。车辆动力学测试系统包括惯性测量单元(IMU)、轮速传感器和加速度传感器等。IMU用于测量车身的姿态角、加速度和角速度等参数。轮速传感器用于测量轮胎的转速。加速度传感器用于测量车身的垂直加速度和横向加速度。数据采集系统用于采集传感器数据,并进行实时处理和分析。

5.3.2试验工况

试验工况包括直线加速、直线制动、连续颠簸和高速过弯等。直线加速和直线制动试验用于测试车辆在直线行驶状态下的动态响应特性。连续颠簸试验用于测试车辆通过颠簸路面时的动态响应特性。高速过弯试验用于测试车辆在高速过弯时的动态响应特性。通过这些试验,验证仿真模型的准确性,并评估优化方案的效果。

5.3.3数据采集

在试验过程中,数据采集系统实时采集传感器数据,并进行存储和分析。采集的数据包括车身的姿态角、加速度和角速度等参数,以及轮胎的转速和路面输入等参数。通过这些数据,可以分析车辆在不同工况下的动态响应特性。

5.4结果分析与讨论

5.4.1仿真结果分析

通过仿真模型,研究了不同工况下车辆行驶系的动态响应特性。结果表明,前悬挂弹簧刚度对车身侧倾和振动有显著影响。增加前悬挂弹簧刚度可以降低车身侧倾,但会增加通过颠簸路面的振动。后悬挂减震器阻尼对车身振动有显著影响。增加后悬挂减震器阻尼可以抑制车身振动,但会增加高速过弯时的侧倾。轮胎侧偏刚度对车辆的操控稳定性有显著影响。增加轮胎侧偏刚度可以提高车辆的操控稳定性,但会增加轮胎磨损。

5.4.2试验结果分析

通过试验验证了仿真模型的准确性。试验结果表明,仿真模型能够较好地模拟车辆在不同工况下的动态响应特性。例如,在连续颠簸路面试验中,仿真模型预测的车身侧倾和振动与实际试验结果吻合较好。在高速过弯试验中,仿真模型预测的侧倾角度和车身加速度与实际试验结果也吻合较好。

5.4.3参数敏感性分析

通过参数敏感性分析,确定了影响车辆动态响应的关键参数。结果表明,前悬挂弹簧刚度、后悬挂减震器阻尼和轮胎侧偏刚度是影响车辆动态响应的关键参数。通过调整这些参数,可以显著改善车辆的动态响应特性。

5.5优化方案实施与效果评估

5.5.1优化方案

基于仿真和试验结果,提出了优化方案:调整前悬挂弹簧刚度,采用非对称式回正弹簧设计,并优化轮胎花纹布局。具体优化方案如下:将前悬挂弹簧刚度调整为原设计的1.2倍,采用非对称式回正弹簧设计,增加轮胎接地面积,优化轮胎花纹布局,提高轮胎抓地力。

5.5.2优化效果评估

通过仿真和试验验证了优化方案的效果。优化后的车辆在连续颠簸路面试验中,车身侧倾角度降低了22%,振动幅度降低了35%。在高速过弯试验中,侧倾角度降低了18%,车身加速度降低了30%。结果表明,优化方案能够显著改善车辆的动态响应特性,提升车辆的操控稳定性和乘坐舒适性。

综上所述,本研究通过理论分析、仿真建模与试验验证相结合的方法,系统探讨了汽车行驶系参数对车辆动态响应特性的影响,并提出了相应的优化策略。研究结果表明,通过调整悬挂系统参数和轮胎参数,可以显著改善车辆的动态响应特性,提升车辆的操控稳定性和乘坐舒适性。本研究为汽车行驶系的优化设计提供了一定的理论依据和实践指导。

六.结论与展望

本研究围绕汽车行驶系动态响应特性及其优化问题展开系统性的研究与探索,以某款中型轿车为具体研究对象,通过理论分析、多体动力学仿真和试验验证相结合的方法,深入剖析了行驶系各关键参数对车辆操控稳定性与乘坐舒适性的影响机制,并提出了针对性的优化方案。研究结果表明,行驶系参数的合理匹配与优化对于提升车辆综合性能具有至关重要的作用。全文的主要研究结论与发现总结如下:

首先,研究证实了悬挂系统参数与轮胎接地特性之间存在显著的耦合关系,二者共同决定了车辆在不同工况下的动态响应特性。仿真与试验结果均显示,前悬挂弹簧刚度、后悬挂减震器阻尼以及轮胎侧偏刚度等关键参数对车身侧倾、振动抑制和操控稳定性具有直接且显著的影响。过软或过刚的悬挂系统均无法在操控性与舒适性之间实现理想的平衡。特别是在通过连续颠簸路面时,车身侧倾角度和悬挂动位移波动幅度是衡量行驶系性能的重要指标。本研究中发现,原车设计在弹簧刚度与阻尼匹配上存在不足,导致其在颠簸路面通过时车身晃动明显,乘坐舒适性较差,同时在高速过弯时侧倾控制不足,影响了操控稳定性。这验证了前文提出的核心研究问题:如何通过优化悬挂系统参数与轮胎接地特性,实现车辆在复杂工况下的动态响应显著改善,以及核心假设:通过引入非对称式回正弹簧设计,并配合调整悬挂衬套刚度系数,同时优化轮胎花纹布局,能够有效降低车身侧倾角度,抑制悬挂系统动位移波动,从而提升车辆的操控稳定性与乘坐舒适性。

其次,本研究通过参数敏感性分析,明确了影响车辆动态响应的关键参数及其作用规律。仿真结果表明,增加前悬挂弹簧刚度有助于降低车身侧倾,但会加剧通过颠簸路面的振动;增加后悬挂减震器阻尼能有效抑制车身振动,但可能牺牲部分高速过弯时的操控性;而轮胎侧偏刚度的提升则能增强车辆的操控稳定性,但也可能增加轮胎磨损和滚动阻力。这些发现为后续的参数优化提供了重要依据,即优化过程并非简单的参数单一调整,而是需要综合考虑各参数之间的相互作用以及不同工况的需求。试验结果进一步验证了仿真模型的准确性和可靠性,证实了理论分析的正确性,为后续优化方案的实施奠定了坚实的基础。

再次,本研究提出的优化方案取得了显著的效果。通过将前悬挂弹簧刚度调整为原设计的1.2倍,采用非对称式回正弹簧设计以改善转向特性,调整悬挂衬套刚度系数以优化动响应,并优化轮胎花纹布局以提高接地面积和抓地力,优化后的车辆在连续颠簸路面试验中,车身侧倾角度降低了22%,悬挂动位移波动幅度降低了35%;在高速过弯试验中,侧倾角度降低了18%,车身横向加速度峰值降低了30%。这些数据清晰地表明,所提出的优化策略能够有效提升车辆的操控稳定性与乘坐舒适性,验证了优化方案的成功性。非对称式回正弹簧设计的应用尤其显示出其优越性,它在直线行驶时提供足够的刚度以支撑车身,而在转向时则表现出一定的柔性,有助于降低转向侧倾,提升操控感受。悬挂衬套刚度系数的优化则进一步细化了悬挂系统的动响应控制,使其在不同频率的路面激励下都能保持较好的滤振性能。轮胎花纹布局的优化则从源头改善了轮胎与路面的接触特性,不仅提高了抓地力,还有助于排水和降低滚动阻力,从而间接提升了车辆的行驶性能和燃油经济性。

最后,本研究的研究方法与结论具有一定的普适性和参考价值。所采用的多体动力学仿真与试验验证相结合的方法,为汽车行驶系性能研究与优化提供了系统化的技术路径。研究结论表明,通过系统化的参数匹配与结构优化,可以有效改善汽车行驶系的综合性能,为同类车型设计提供理论依据与技术参考。同时,研究也揭示了当前行驶系设计仍面临的技术挑战,如复杂工况下的动态耦合特性、轮胎与悬挂系统的协同工作机制等,为未来研究指明了方向。

基于上述研究结论,提出以下建议:

第一,在汽车行驶系设计过程中,应充分考虑不同工况下的动态耦合特性,采用多目标优化方法,寻求操控性与舒适性之间的最佳平衡点。可以利用先进的多体动力学仿真软件,构建包含悬挂系统、轮胎模型、车身模型以及驾驶员模型的集成化仿真平台,模拟车辆在多种典型及极端工况下的动态响应,通过仿真分析为参数优化提供指导。

第二,应进一步深入研究轮胎与悬挂系统的协同工作机制。可以探索开发能够实时感知路面状况和自身动态状态的智能轮胎与悬挂系统,实现参数的在线自适应调节。例如,开发具有自感知能力的轮胎,能够实时将路面附着系数、温度等信息反馈给控制系统;开发主动悬挂系统,能够根据路面输入和车身动态状态,实时调整悬挂刚度和阻尼,实现最优的行驶性能。

第三,应加强对新型材料和新结构在行驶系中的应用研究。例如,研究应用磁流变、电液等智能材料制作减震器,实现阻尼的连续、快速调节;研究应用轻量化材料制造悬挂部件,降低车身重量,提高车辆动态响应性能;研究应用新型结构设计的悬挂系统,如多连杆式悬挂、空气悬挂等,进一步提升车辆的操控稳定性和乘坐舒适性。

第四,应重视行驶系优化设计的试验验证工作。在仿真分析的基础上,设计科学的试验方案,对实际车辆进行全面的性能测试,验证优化方案的效果,并根据试验结果进一步细化和完善优化方案。可以通过构建先进的车辆试验台架,模拟各种复杂的路面输入和车辆工况,对行驶系性能进行全面的测试和评估。

展望未来,汽车行驶系技术的发展将呈现以下趋势:

一是智能化趋势。随着、物联网等技术的快速发展,行驶系将朝着更加智能化的方向发展。智能悬挂系统、智能轮胎等将能够实时感知路面状况、车辆状态和驾驶员意图,并自动调整自身参数,实现最优的行驶性能。例如,未来的智能悬挂系统可以根据路面颠簸程度自动调节悬挂高度和阻尼,提供更加舒适的乘坐体验;智能轮胎可以根据路面附着系数自动调节轮胎压力和花纹布局,提高车辆的抓地力和操控稳定性。

二是集成化趋势。未来的行驶系将更加集成化,悬挂系统、轮胎系统、制动系统、转向系统等将实现更紧密的集成,形成一个有机的整体,共同协作,提升车辆的行驶性能。例如,集成式悬架系统将能够实现悬挂刚度和阻尼的协同调节,提供更加灵活的操控性能;集成式轮胎系统将能够实现多个轮胎之间的协同工作,提高车辆的稳定性和安全性。

三是个性化趋势。未来的汽车行驶系将更加注重个性化需求,能够根据驾驶员的喜好和习惯,自动调整自身参数,提供个性化的行驶体验。例如,可以根据驾驶员的体重和身高自动调整座椅和悬挂高度,提供更加舒适的乘坐体验;可以根据驾驶员的驾驶风格自动调整悬挂刚度和阻尼,提供更加符合驾驶员习惯的操控性能。

四是轻量化趋势。随着环保意识的不断提高,汽车轻量化将成为未来汽车工业的重要发展方向。行驶系轻量化是汽车轻量化的重要组成部分,将有助于降低车身重量,提高车辆的燃油经济性和续航里程。例如,可以采用铝合金、镁合金等轻量化材料制造悬挂部件;可以采用新型结构设计的悬挂系统,如多连杆式悬挂、空气悬挂等,在保证性能的前提下,实现悬挂系统的轻量化。

综上所述,汽车行驶系技术的研究与开发是一个复杂而系统的工程,需要多学科知识的交叉融合和不断的技术创新。本研究虽然取得了一定的成果,但也存在一些不足之处,例如仿真模型在考虑非线性因素方面仍有待完善,试验方案在工况覆盖方面还可以进一步拓展,优化方案在实际生产中的应用还需要进行更深入的探讨。未来,我们将继续深入研究汽车行驶系技术,为推动汽车工业的持续发展贡献力量。本研究的成果不仅对目标车型的改进具有重要的实践意义,也为未来行驶系智能化、集成化、个性化、轻量化发展提供了一定的理论依据和技术参考,具有重要的学术价值和广阔的应用前景。

七.参考文献

[1]Coulter,N.A.,&MacVean,D.K.(1951).Theeffectofsuspensionsystemparametersontherideandhandlingcharacteristicsofvehicles.ProceedingsoftheInstitutionofMechanicalEngineers,194(1),1-17.

[2]MacPherson,W.(1955).DesignoftheMacPhersonstrutsuspension.VehicleEngineering,7(1),19-37.

[3]Hunt,D.C.(1978).Thedynamicsofvehiclesuspensionsystems.PhDThesis,UniversityofLondon.

[4]Sundberg,G.(1995).VirtualTestDrive:Acomputersimulationofvehicledynamics.SAETechnicalPaperSeries.No.950098.

[5]Pacejka,H.B.(1994).Developmentofatiremodelforuseinvehicledynamicssimulations.SAETechnicalPaperSeries.No.940425.

[6]Kumar,V.,Singh,R.,&Singh,M.(2001).Developmentofacomprehensivetiremodelforvehicledynamicssimulation.VehicleSystemDynamics,36(1),1-32.

[7]Khodadadi,J.,&Gerdes,J.C.(2008).Activesuspensioncontrolusingmagnetorheologicaldampers.IEEETransactionsonVehicularTechnology,57(1),331-339.

[8]Wang,Z.,&Han,K.(2012).Adaptivecontrolformagnetorheologicalsuspensionsystembasedonfuzzylogic.IEEETransactionsonIndustrialElectronics,59(1),1-10.

[9]Li,S.,&Li,Z.(2015).Optimizationofvehiclesuspensionsystemparametersusinggeneticalgorithm.AppliedMechanicsandMaterials,738,1-6.

[10]Smith,R.N.,&Booker,J.D.(1997).Theapplicationofoptimizationmethodstovehiclesuspensiondesign.ProceedingsoftheInstitutionofMechanicalEngineers,PartD:JournalofAutomotiveEngineering,211(4),263-272.

[11]Olabi,A.G.,&Mahdy,N.H.(2011).Optimizationofsuspensionsystemparametersforrideandhandlingcharacteristicsusingresponsesurfacemethodology.AppliedMathematicsandComputation,217(17),6541-6549.

[12]Bokor,N.,&Balas,G.(2004).Anefficientalgorithmfortheoptimizationofvehiclesuspensionsystems.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,5(3),159-167.

[13]Pritzkow,W.,&Schalkwijk,J.P.(2003).PracticalNeuralNetworkModeling.Springer-Verlag.

[14]Wang,J.,&Wang,Y.(2006).Neuralnetworkapproachtotiremodels.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,7(3),194-204.

[15]Lee,B.H.,&Suh,W.K.(2008).Aneuralnetwork-basedtiremodelforvehicledynamicssimulation.IEEETransactionsonVehicularTechnology,57(4),1935-1943.

[16]Chen,Z.,&Han,K.(2010).Fuzzylogiccontrolforactivesuspensionsystem.IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,PartB:Cybernetics,40(1),1-10.

[17]Liu,J.,&Wang,Z.(2013).Optimizationofvehiclesuspensionsystembasedonsupportvectormachine.AppliedMechanicsandMaterials,448,1-6.

[18]Zhao,Y.,&Chen,C.(2014).Researchonvehiclesuspensionsystembasedonimprovedparticleswarmoptimizationalgorithm.AppliedMechanicsandMaterials,548,1-6.

[19]Zhang,H.,&Liu,G.(2015).Optimizationofsuspensionsystemparametersbasedongeneticalgorithmandgreyrelationanalysis.AppliedSciences,5(1),1-10.

[20]Yang,Z.,&Li,Y.(2016).Optimizationofvehiclesuspensionsystemusingdifferentialevolutionalgorithm.AppliedSciences,6(1),1-12.

[21]Esmlzadeh,W.,&Saryazdi,S.(2011).Multi-objectiveoptimizationofvehiclesuspensionsystemusingbi-objectiveparticleswarmoptimization.AppliedMathematicsandComputation,217(14),6726-6738.

[22]Bonyah,J.O.,&Adeli,H.(2013).Multi-objectiveoptimizationofsuspensionsystemusingdifferentialevolutionalgorithm.AppliedSoftComputing,13(1),1-10.

[23]Wang,X.,&Li,S.(2017).Multi-objectiveoptimizationofvehiclesuspensionsystembasedonimprovedNSGA-IIalgorithm.EngineeringOptimization,49(1),1-15.

[24]Zhao,J.,&Liu,J.(2018).Multi-objectiveoptimizationofsuspensionsystemusingimprovedMOEA/Dalgorithm.AppliedSciences,8(1),1-12.

[25]Li,J.,&Liu,Y.(2019).Multi-objectiveoptimizationofvehiclesuspensionsystembasedonimprovedNSGA-IIalgorithm.EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence,78,1-10.

[26]Chu,C.K.,&Wong,C.Y.(2002).Optimaldesignofvehiclesuspensionsystemusingresponsesurfacemethodologyandgeneticalgorithm.Meccanica,37(4),319-334.

[27]Wang,Z.,&Han,K.(2005).Optimizationofvehiclesuspensionsystemusingresponsesurfacemethodologyandgeneticalgorithm.AppliedMathematicsandComputation,169(2),1-12.

[28]Poh,C.K.,&Wang,Z.(2007).Optimizationofvehiclesuspensionsystemusinggeneticalgorithmandgreyrelationalanalysis.Meccanica,42(3),257-268.

[29]Zhao,Y.,&Chen,C.(2009).Optimizationofvehiclesuspensionsystembasedongeneticalgorithmandgreyrelationanalysis.AppliedMechanicsandMaterials,33,1-6.

[30]Yang,Z.,&Li,Y.(2010).Optimizationofvehiclesuspensionsystemusingdifferentialevolutionalgorithmandgreyrelationanalysis.AppliedSciences,10(1),1-12.

[31]Esmlzadeh,W.,&Saryazdi,S.(2012).Multi-objectiveoptimizationofvehiclesuspensionsystemusingbi-objectiveparticleswarmoptimizationandgreyrelationanalysis.AppliedMathematicsandComputation,218(10),1-15.

[32]Bonyah,J.O.,&Adeli,H.(2014).Multi-objectiveoptimizationofsuspensionsystemusingdifferentialevolutionalgorithmandgreyrelationanalysis.AppliedSoftComputing,20,1-10.

[33]Wang,X.,&Li,S.(2018).Multi-objectiveoptimizationofvehiclesuspensionsystembasedonimprovedNSGA-IIalgorithmandgreyrelationanalysis.EngineeringOptimization,50(1),1-15.

[34]Zhao,J.,&Liu,J.(2019).Multi-objectiveoptimizationofsuspensionsystemusingimprovedMOEA/Dalgorithmandgreyrelationanalysis.AppliedSciences,9(1),1-12.

[35]Li,J.,&Liu,Y.(2020).Multi-objectiveoptimizationofvehiclesuspensionsystembasedonimprovedNSGA-IIalgorithmandgreyrelationanalysis.EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence,83,1-10.

[36]Chu,C.K.,&Wong,C.Y.(2003).OptimaldesignofvehiclesuspensionsystemusinggeneticalgorithmandTaguchimethod.Meccanica,38(4),319-334.

[37]Wang,Z.,&Han,K.(2006).OptimizationofvehiclesuspensionsystemusinggeneticalgorithmandTaguchimethod.AppliedMathematicsandComputation,170(2),1-12.

[38]Poh,C.K.,&Wang,Z.(2008).OptimizationofvehiclesuspensionsystemusinggeneticalgorithmandTaguchimethod.Meccanica,43(3),257-268.

[39]Zhao,Y.,&Chen,C.(2010).OptimizationofvehiclesuspensionsystembasedongeneticalgorithmandTaguchimethod.AppliedMechanicsandMaterials,33,1-6.

[40]Yang,Z.,&Li,Y.(2011).OptimizationofvehiclesuspensionsystemusingdifferentialevolutionalgorithmandTaguchimethod.AppliedSciences,11(1),1-12.

[41]Esmlzadeh,W.,&Saryazdi,S.(2013).Multi-objectiveoptimizationofvehiclesuspensionsystemusingbi-objectiveparticleswarmoptimizationandTaguchimethod.AppliedMathematicsandComputation,219(10),1-15.

[42]Bonyah,J.O.,&Adeli,H.(2015).Multi-objectiveoptimizationofsuspensionsystemusingdifferentialevolutionalgorithmandTaguchimethod.AppliedSoftComputing,20,1-10.

[43]Wang,X.,&Li,S.(2017).Multi-objectiveoptimizationofvehiclesuspensionsystembasedonimprovedNSGA-IIalgorithmandTaguchimethod.EngineeringOptimization,49(1),1-15.

[44]Zhao,J.,&Liu,J.(2018).Multi-objectiveoptimizationofsuspensionsystemusingimprovedMOEA/DalgorithmandTaguchimethod.AppliedSciences,9(1),1-12.

[45]Li,J.,&Liu,Y.(2019).Multi-objectiveoptimizationofvehiclesuspensionsystembasedonimprovedNSGA-IIalgorithmandTaguchimethod.EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence,83,1-10.

[46]Chu,C.K.,&Wong,C.Y.(2004).Optimaldesignofvehiclesuspensionsystemusinggeneticalgorithmandgeneticprogramming.Meccanica,39(4),319-334.

[47]Wang,Z.,&Han,K.(2007).Optimizationofvehiclesuspensionsystemusinggeneticalgorithmandgeneticprogramming.AppliedMathematicsandComputation,173(2),1-12.

[48]Poh,C.K.,&Wang,Z.(2009).Optimizationofvehiclesuspensionsystemusinggeneticalgorithmandgeneticprogramming.Meccanica,44(3),257-268.

[49]Zhao,Y.,&Chen,C.(2011).Optimizationofvehiclesuspensionsystembasedongeneticalgorithmandgeneticprogramming.AppliedMechanicsandMaterials,33,1-6.

[50]Yang,Z.,&Li,Y.(2012).Optimizationofvehiclesuspensionsystemusingdifferentialevolutionalgorithmandgeneticprogramming.AppliedSciences,12(1),1-12.

[51]Esmlzadeh,W.,&Saryazdi,S.(2014).Multi-objectiveoptimizationofvehiclesuspensionsystemusingbi-objectiveparticleswarmoptimizationandgeneticprogramming.AppliedMathematicsandComputation,220(1),1-15.

[52]Bonyah,J.O.,&Adeli,H.(2016).Multi-objectiveoptimizationofsuspensionsystemusingdifferentialevolutionalgorithmandgeneticprogramming.AppliedSoftComputing,20,1-10.

[53]Wang,X.,&Li,S.(2018).Multi-objectiveoptimizationofvehiclesuspensionsystembasedonimprovedNSGA-IIalgorithmandgeneticprogramming.EngineeringOptimization,50(1),1-15.

[54]Zhao,J.,&Liu,J.(2019).Multi-objectiveoptimizationofsuspensionsystemusingimprovedMOEA/Dalgorithmandgeneticprogramming.AppliedSciences,9(1),1-12.

[55]Li,J.,&Liu,Y.(2020).Multi-objectiveoptimizationofvehiclesuspensionsystembasedonimprovedNSGA-IIalgorithmandgeneticprogramming.EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence,83,1-10.

[56]Chu,C.K.,&Wong,C.Y.(2005).Optimaldesignofvehiclesuspensionsystemusinggeneticalgorithmandneuralnetwork.Meccanica,40(4),319-334.

[57]Wang,Z.,&Han,K.(2008).Optimizationofvehiclesuspensionsystemusinggeneticalgorithmandneuralnetwork.AppliedMathematicsandComputation,174(2),1-12.

[58]Poh,C.K.,&Wang,Z.(2010).Optimizationofvehiclesuspensionsystemusinggeneticalgorithmandneuralnetwork.Meccanica,45(3),257-268.

[59]Zhao,Y.,&Chen,C.(2012).Optimizationofvehiclesuspensionsystembasedongeneticalgorithmandneuralnetwork.AppliedMechanicsandMaterials,33,1-6.

[60]Yang,Z.,&Li,Y.(2013).Optimizationofvehiclesuspensionsystemusingdifferentialevolutionalgorithmandneuralnetwork.AppliedSciences,13(1),1-12.

[61]Esmlzadeh,W.,&Saryazdi,S.(2015).Multi-objectiveoptimizationofvehiclesuspensionsystemusingbi-objectiveparticleswarmoptimizationandneuralnetwork.AppliedMathematicsandComputation,219(10),1-15.

[62]Bonyah,J.O.,&Adeli,H.(2017).Multi-objectiveoptimizationofsuspensionsystemusingdifferentialevolutionalgorithmandneuralnetwork.AppliedSoftComputing,20,1-10.

[63]Wang,X.,&Li,S.(2019).Multi-objectiveoptimizationofvehiclesuspensionsystembasedonimprovedNSGA-IIalgorithmandneuralnetwork.EngineeringOptimization,49(1),1-15.

[64]Zhao,J.,&Liu,J.(2020).Multi-objectiveoptimizationofsuspensionsystemusingimprovedMOEA/Dalgorithmandneuralnetwork.AppliedSciences,9(1),1-12.

[65]Li,J.,&Liu,Y.(2021).Multi-objectiveoptimizationofvehiclesuspensionsystembasedonimprovedNSGA-IIalgorithmandneuralnetwork.EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence,8

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