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應(yīng)用磁流變阻尼器的車輛半主動懸架系統(tǒng)性能研究

發(fā)布時間:2023-05-10 23:25
  近年來,汽車工業(yè)的發(fā)展尤為迅速,這也使得人們對于車輛的舒適度與安全性的要求不斷提升,而傳統(tǒng)的被動懸架系統(tǒng)因其響應(yīng)效果差、反應(yīng)速度慢,已無法滿足人們的需求。因此,尋找一種新式懸架系統(tǒng)尤為重要。磁流變阻尼器具有諸多優(yōu)點(diǎn),能耗小,只需幾安培電流即可獲得較大的阻尼力,并且通過對電磁場控制,可以達(dá)到快速響應(yīng)、方便控制的目的,無需復(fù)雜的機(jī)械結(jié)構(gòu)即可與車輛電控系統(tǒng)相集成,因此利用磁流變阻尼器設(shè)計(jì)一種具有可調(diào)阻尼的半主動懸架系統(tǒng)能夠極大地改善車輛的乘坐舒適性與乘坐人員的安全性。磁流變阻尼器的阻尼力主要由其中的磁流變液的流變反應(yīng)得到,而流變效果主要受勵磁電流產(chǎn)生的電磁場控制。因此,合理的控制策略可以極大地提高懸架的響應(yīng)速度以及減振性能。本文在對磁流變阻尼器力學(xué)模型參數(shù)辨識以及車輛半主動懸架系統(tǒng)建模分析的基礎(chǔ)上采用LQG控制策略以及PID控制策略,分別對車身懸架與座椅懸架進(jìn)行減振控制。具體相關(guān)研究工作如下:(1)磁流變阻尼器力學(xué)模型的建立與參數(shù)辨識首先根據(jù)不同的磁流變阻尼器力學(xué)模型得到的阻尼力特性曲線,選取出最適合的磁流變阻尼器力學(xué)模型,并通過拉伸試驗(yàn)機(jī)所采集的磁流變阻尼器響應(yīng)數(shù)據(jù)通過遺傳算法對所選取的阻...

【文章頁數(shù)】:83 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 磁流變阻尼器的研究現(xiàn)狀及應(yīng)用
        1.2.1 磁流變液流變機(jī)理以及流變效應(yīng)
        1.2.2 磁流變液的主要應(yīng)用
        1.2.3 汽車懸架系統(tǒng)分類
    1.3 磁流變半主動懸架國內(nèi)外現(xiàn)狀
        1.3.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.4 本文研究內(nèi)容
第2章 磁流變阻尼器力學(xué)模型與參數(shù)辨識
    2.1 磁流變阻尼器結(jié)構(gòu)模型
    2.2 磁流變阻尼器力學(xué)模型
    2.3 基于遺傳算法的磁流變阻尼器參數(shù)辨識
    2.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磁流變阻尼器逆模型建立
        2.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
        2.4.2 磁流變阻尼器逆模型的建立
    2.5 本章小結(jié)
第3章 磁流變阻尼器的車輛半主動懸架系統(tǒng)建模
    3.1 道路模型的建立
        3.1.1 梯形減速帶道路模型
        3.1.2 隨機(jī)路面時域模型
    3.2 車輛模型的建立
        3.2.1 二分之一車輛數(shù)學(xué)模型推導(dǎo)
        3.2.2 二分之一車輛Simulink仿真模型
    3.3 人-車-座椅懸架模型的建立
    3.4 本章小結(jié)
第4章 磁流變阻尼器的車輛半主動懸架系統(tǒng)控制策略研究
    4.1 LQG算法
        4.1.1 狀態(tài)空間方程
        4.1.2 LQG算法目標(biāo)函數(shù)的建立與算法的求解
    4.2 遺傳算法優(yōu)化LQG權(quán)值
    4.3 座椅懸架控制策略研究
        4.3.1 PID控制器
        4.3.2 粒子群算法
    4.4 本章小結(jié)
第5章 磁流變阻尼器的車輛半主動懸架系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    5.1 仿真條件
    5.2 Simulink仿真實(shí)驗(yàn)
    5.3 結(jié)果分析
        5.3.1 隨機(jī)路面激勵結(jié)果分析
        5.3.2 梯形減速帶激勵結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡介
攻讀碩士學(xué)位期間研究成果



本文編號:3813703

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