遗传算法与MATLAB-ADAMS优化汽车转向节设计

本文主要探讨了基于遗传算法和MATLAB-ADAMS技术在汽车转向节优化计算中的应用。作者宋晓琳、李叶松和毛开楠针对某微型汽车在行驶过程中遇到的转向沉重、前轮摆振以及前轮磨耗严重的问题，首先构建了一个麦弗逊前悬架的数学模型。这个模型是针对实际车辆工程问题的基础，它能够准确地反映车辆的动态特性。 在MATLAB环境中，他们利用遗传算法对转向节的关键点静平衡位置坐标进行了优化计算。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法，通过迭代过程不断寻找最优解，以改善转向节的设计，从而减轻振动和磨损问题。作者设定了一组给定的前轮定位目标参数，目标是通过优化找到使前轮上下跳动时四个前轮定位参数变化量的绝对值之和最小的最佳解决方案。 接下来，他们在ADAMS软件中将计算出的静态平衡数据转化为虚拟样机模型，这是一个高级的多体动力学仿真工具，用于评估和改进汽车悬架系统的性能。通过联合仿真优化，他们将遗传算法的结果与ADAMS仿真相结合，以动态模拟分析方式优化前轮定位参数。 优化结果显示，优化后的四个前轮定位参数（包括后倾角、内倾角、前束角和外倾角）均围绕目标值有所调整。具体来说，后倾角变化幅度减少了32%，内倾角减少了24%，前束角减少了34%，而外倾角保持在一个可接受的范围内，这表明悬架的运动特性得到了显著改善。这种联合仿真优化方法的有效性得到了证实，不仅解决了汽车行驶中的问题，而且为其他类似车辆设计提供了参考。 总结来说，本文介绍了如何利用遗传算法与MATLAB-ADAMS的强大功能进行汽车转向节的优化设计，通过精确的建模和仿真分析，提高了汽车行驶的舒适性和耐用性，具有很高的实用价值和技术前瞻性。这对于初学者和汽车行业从业人员理解现代汽车工程中的优化方法和技术更新具有重要意义。