集成主动转向的电动助力转向参数优化：理论与应用

本文主要探讨了"集成主动转向功能的电动助力转向参数优化"这一主题，针对2012年的研究背景。该研究的核心是建立了一个融合了主动转向技术的新型电动助力转向系统（Electric Power Steering, EPS）的动力学模型和整车三自由度转向模型。在理论层面，作者提出了新的概念，即量化了EPS系统的路感、转向灵敏度和转向稳定性，并将其作为关键性能指标。 路感被定义为驾驶员通过方向盘感知路面状况的能力，是衡量EPS系统性能的重要参数之一。转向灵敏度则是指车辆对驾驶者输入的反应速度，直接影响驾驶体验。转向稳定性则确保了车辆在高速行驶或急转弯时的操控稳定性，对于行车安全至关重要。 为了实现EPS系统的优化设计，研究人员运用了多元函数有约束优化问题的遗传算法。他们将路感设为目标函数，同时考虑转向稳定性和转向灵敏度作为约束条件，以此进行多参数变量优化。这种优化方法旨在在保证系统基本性能的同时，提升路感，从而提升驾驶者的舒适度和车辆的整体性能。 研究结果通过仿真实验得出，采用多目标遗传算法对EPS系统参数进行优化，能够有效地改善其路感特性，而不会牺牲转向稳定性和灵敏度。这为新型EPS系统的实际设计和工程优化提供了重要的理论依据和技术支持。 此外，该研究得到了国家自然科学基金的支持，以及来自重庆大学和清华大学等机构的研究基金资助。论文的作者包括王春艳、赵万忠、刘顺和孙佩昆等人，他们在能源与动力工程学院和机械传动国家重点实验室等学术机构担任职务。 这项研究在电动汽车辅助转向系统的设计和优化过程中，展示了集成主动转向功能的EPS系统如何通过参数优化来提高驾驶体验和安全性，为汽车行业的发展提供了创新的技术解决方案。