遗传算法与ADAMS结合的麦弗逊悬架优化分析

"基于遗传算法和ADAMS的麦弗逊悬架优化研究 (2012年)" 这篇论文探讨了如何运用遗传算法与ADAMS（Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems，机械系统动力学自动分析软件）来优化汽车的麦弗逊悬架系统，以解决轿车前轮胎磨损严重的问题。麦弗逊悬架是一种常见的独立悬架形式，广泛应用于轿车的前悬挂，其设计直接影响到车辆的行驶稳定性和轮胎寿命。 首先，研究者基于麦弗逊悬架的空间结构构建了理论模型，这涉及到悬架的几何尺寸、材料属性以及动态响应等关键因素。理论模型的建立有助于理解悬架的工作原理，为后续的优化工作奠定基础。 接下来，借助ADAMS/View，研究者创建了麦弗逊前悬架的虚拟样机模型。ADAMS是一款强大的多体动力学仿真软件，能够模拟复杂的机械系统动态行为，为优化设计提供了可视化和动态分析工具。通过这个虚拟样机，可以预览悬架在各种工况下的运动状态，如轮胎与地面的接触情况、车身振动等。 在优化设计阶段，研究者选取了对轮距变化影响较大的悬架结构参数作为设计变量。轮距是车轮中心之间的水平距离，对车辆的稳定性有直接影响。优化目标可能是减小轮胎磨损、提高行驶稳定性或者改善操控性能。这里，研究者运用了两种不同的优化算法：ADAMS内置的OPTDES-GRG算法和用户自定义的遗传算法。前者是基于梯度的优化方法，后者则是一种全局搜索的优化算法，适用于多目标、非线性问题。 通过对比两种算法的优化结果，研究发现麦弗逊悬架的运动学特性均得到改善，但遗传算法在寻找全局最优解方面表现出更好的性能。这表明，遗传算法与ADAMS结合的应用策略在汽车悬架参数优化中具有明显优势和实用性。 这项研究强调了遗传算法在解决复杂工程问题中的强大能力，并展示了如何结合现代仿真工具（如ADAMS）来提升汽车悬架系统的性能。这种方法不仅能够减少物理原型的制造和测试成本，还能有效提升设计效率和质量，对于汽车工程领域的设计优化具有重要的参考价值。