基于改进遗传算法的悬架集成优化研究  

The Research for Suspension based on Improved Genetic Algorithm

作　　者：于慧[1] 陈龙[1] 江浩斌[1] 陈大宇[1] 

机构地区：[1]江苏大学汽车与交通工程学院,212013

出　　处：《微计算机信息》2008年第33期271-272,311,共3页Control & Automation

基　　金：国家自然科学基金委员会:半主动悬架失稳机理及稳定性控制研究国家自然基金项目(50275064);国家教委江苏省教育厅:电动汽车主动悬架与电动助力转向系统匹配设计及集成控制关键技术研究(BG2004025)

摘　　要：针对传统悬架设计不能达到全局最优的缺点,提出一种基于改进遗传算法的悬架系统集成优化方法,该方法将结构和控制器参数等同的视为设计变量,进行同时优化设计。改进的遗传算法使用局部多次搜索算子来避免传统遗传算法过早收敛现象,在繁殖新一代种群时,采用的"混合择优"策略能够保持种群多样性。仿真结果表明,集成优化后的车身加速度和轮胎动位移都有很好的改善,提高了汽车行驶平顺性和安全性。As traditional suspension can not obtain the global optimal solution, this paper presents an improved genetic algorithm to optimize mechanical and control parameters of suspension, The improved genetic algorithm uses multi-Gaussian-mutation operator and generation replacement strategy to avoid the phenomena of premature convergence. Combining elitist scheme is introduced to keep the diversity of community. The simulation study shows that bodywork acceleration and wheel displacement are improved effectively, which enhances the ride performance.

关 键 词：悬架系统 集成优化 最优控制 改进遗传算法 

分 类 号：U463.33[机械工程—车辆工程]