ADAMS/Carsimulink下主动悬架遗传模糊控制的仿真与优化

本文主要探讨了在汽车领域中Simulink的应用，特别是在主动悬架控制系统的优化设计上。论文的标题为"基于ADAMS Car和Simulink的主动悬架遗传模糊控制.pdf"，发表于2009年的《农业机械学报》第40卷第5期。作者郑泉、陈黎卿、王继先和张小龙来自安徽农业大学工学院。 论文的核心内容是利用MATLAB的ADAMS Car软件包构建了一个详细的车辆多体动力学模型。ADAMS Car是一款用于车辆动力学模拟的强大工具，它能够精确地模拟汽车在各种路况下的运动行为。作者通过这种方法，将实际车辆与理论模型紧密结合，提高了仿真结果的准确性和可靠性。 接下来，作者采用遗传算法策略来设计主动悬架的模糊控制器。模糊控制系统是一种结合了模糊逻辑和传统控制理论的技术，它能处理复杂、非线性的系统，并具有良好的自适应性和鲁棒性。遗传算法在此处作为优化工具，帮助找到最优的模糊规则集，以实现对主动悬架性能的优化。 为了实现控制器的编程和测试，论文进一步使用了MATLAB的Simulink环境。Simulink作为一种可视化建模工具，提供了高效的系统仿真平台，使得设计者可以方便地整合各个模块并进行实时仿真。作者通过ADAMS Car和Simulink的联合仿真，验证了所设计的主动悬架系统在随机路面和脉冲路面输入下的性能表现。 通过对比仿真结果和试验数据，论文证明了这种联合仿真方法的有效性和实用性。结果显示，采用遗传模糊控制的主动悬架能够显著提升汽车的行驶平顺性，从而改善乘客舒适度和提高车辆的整体性能。此外，文章还按照U463.33分类标准，将论文归类于汽车技术领域，并获得了文献标识码A，表明其学术价值和研究质量。 这篇论文展示了如何利用MATLAB的ADAMS Car和Simulink工具进行汽车主动悬架的建模、控制策略设计以及联合仿真，为汽车行业提供了有效的控制方法和理论支持，对于提升车辆动态性能和用户体验具有重要意义。