遗传算法优化电动助力转向系统参数提升操纵稳定性

本文主要探讨了基于遗传算法的电动助力转向系统（Electric Power Steering, EPS）结构参数优化设计方法。作者任宏涛和崔凤奎在2009年的《洛阳理工学院学报(自然科学版)》上发表了这篇论文，针对电动汽车的转动惯量、转矩传感器刚度和减速机构减速比对汽车操纵稳定性的重要影响进行了深入分析。 论文首先明确了电动助力转向系统的基本构成，包括扭矩传感器、车速传感器、电子控制单元、无刷直流电动机、电磁离合器和减速机构等关键组件。EPS因其优越的性能，已成为汽车行业追求的方向，成为研究的焦点。 在研究中，作者选择汽车操纵稳定性作为评价指标，构建了目标函数，以便通过遗传算法进行结构参数的优化。遗传算法是一种生物启发式搜索算法，它模拟自然选择和遗传机制来寻找最优解，非常适合处理复杂系统中的多变量优化问题。 通过对电动机转动惯量的研究，作者发现其对汽车的横摆角速度有显著影响。通过仿真分析，展示了不同转动惯量值下系统动态响应的变化，这直接影响到车辆在高速行驶时的操控稳定性和驾驶者的舒适性。此外，论文还探讨了转矩传感器刚度和减速机构减速比的影响，这两个参数对于确保转向系统的准确性和响应速度同样至关重要。 在优化过程完成后，作者通过仿真对比了优化前后的系统性能，旨在提升系统的整体效率和操纵稳定性。论文最后给出了中固分类号U463.4，文献标识码A，以及文章的唯一编号，方便读者查找和引用。 本文提供了一种实用的方法来优化电动助力转向系统的关键参数，这对于提升汽车行驶的安全性和舒适性，特别是在高速行驶条件下，具有重要的实际应用价值。同时，该研究也展示了遗传算法在解决工程优化问题上的潜力，为汽车工程领域的发展做出了贡献。