21、车辆垂直动力学:悬架与阻尼系统解析

车辆垂直动力学:悬架与阻尼系统解析

1. 垂直动力学与舒适性评估

在车辆行驶过程中,垂直动力学是一个关键的研究领域,它与乘坐舒适性和安全性密切相关。目前,将舒适性标准与人类的舒适感相匹配仍是一个难题。相关的 DIN/ISO 指令试图通过频率相关的加权函数来评估人体全身振动暴露情况,但主要关注的是身体疲劳和健康危害。

2. 非线性悬架力

2.1 渐进式弹簧

为了降低弹簧刚度并避免加载时弹簧过度变形,通常会使用非线性弹簧特性。在压缩模式(u ≥ 0)下,添加软缓冲块后,整体弹簧力可以用非线性函数建模:
[F_S = F_{0S} + c_0 u \left(1 + k \left(\frac{u}{\Delta u}\right)^2\right)]
其中,$F_{0S}$ 表示弹簧预载,$c_0$ 描述了 $u = 0$ 时的弹簧刚度,$k ≥ 0$ 表征非线性的强度。

为了使非线性弹簧在 $u = \Delta u$ 时与线性弹簧具有相同的值,需要满足:
[c_0 (1 + k) = c_S]
其中,$c_S$ 描述了相应线性特性的弹簧刚度。

局部弹簧刚度由导数确定:
[\frac{dF_S}{du} = c_0 \left(1 + 3 k \left(\frac{u}{\Delta u}\right)^2\right)]
加载车辆在 $u = \Delta u$ 时的弹簧刚度为:
[c_L = c_0 (1 + 3 k)]

例如,当 $c_0 = 20000 N/m = 20 kN/m$ 时,空载车辆前后轴的弹簧刚度相同。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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