霍斯特 任浩潔 崔繼一

摘 要：為優(yōu)化裝配大徑向剛度機械彈性車輪的越野車行駛平順性，使用一種裝配單筒式油氣彈簧的懸架，并利用量子遺傳算法對其參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。在 Matlab 中首先建立了數(shù)學(xué)模型描述單筒式油氣彈簧的剛度與阻尼特性，探討了油氣彈簧各參數(shù)對其性能的影響，并從中選取目標(biāo)參數(shù)。之后建立了包含機械彈性車輪的 4 自由度半車模型，確定平順性評價指標(biāo)，使用量子遺傳算法在 C 級路面白噪聲輸入下對其進(jìn)行優(yōu)化，通過多次計算進(jìn)行對比，并在不同環(huán)境下驗證了優(yōu)化效果。結(jié)果表明： 量子遺傳算法能有效逼近最優(yōu)值，算法具有較好的穩(wěn)定性，優(yōu)化后越野車的平順性得到了提高。

關(guān)鍵詞：油氣懸架; 機械彈性車輪; 平順性; 量子遺傳算法

為使車輛適應(yīng)惡劣的行駛環(huán)境，其平順性及操縱穩(wěn)定性的改善具有十分重要的意義。本課題組研究的一種機械彈性車輪，由于擁有較大的側(cè)偏剛度，能增強車輛在復(fù)雜路面下的操縱穩(wěn)定性，但由于其大徑向剛度特性導(dǎo)致了平順性的不足。為保證該種車輪的實際應(yīng)用效果，需要進(jìn)行懸架優(yōu)化。而油氣懸架的非線性剛度與阻尼特性能較好地改善車輛的平順性，被廣泛地用于越野車、高級轎車以及工程、軍事車輛中。二者的結(jié)合對提升車輛性能意義重大。本文以某越野車為例，建立了包含機械彈性車輪與油氣懸架的半車模型，在此基礎(chǔ)上，以提升平順性為優(yōu)化目標(biāo)確定優(yōu)化參數(shù)，利用量子遺傳算法對油氣懸架參數(shù)進(jìn)行了多目標(biāo)、多參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計，并對優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行了分析。

1 機械彈性車輪

本文所采用的機械彈性車輪。該車輪主要由輪轂、車輪外圈及連接二者的12 個鉸鏈組組成。經(jīng)仿真分析與實車實驗研究后，得知其擁有的大側(cè)偏剛度保證了車輛的操縱穩(wěn)定性，但是其相對于子午線車輪較大的徑向剛度會對車輛的平順性產(chǎn)生不利影響。

2 車輛平順性仿真模型

2.1 單筒式油氣彈簧

油氣彈簧是在膜式空氣彈簧的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的，是油氣懸架的核心部件。本文所研究的一種單筒式油氣彈簧，它將氣室置于活塞桿內(nèi)部，使得結(jié)構(gòu)更加緊湊。其工作原理是通過氣室內(nèi)的惰性氣體的壓縮與膨脹緩和沖擊，通過活塞與油腔內(nèi)的油液流動衰減振動。

2.2 ? 4 自由度半車模型

為提高優(yōu)化計算的效率，同時考慮車輛前后懸架的差異，本文通過建立一種 4 自由度半車模型對油氣懸架進(jìn)行平順性優(yōu)化。

2.3 路面白噪聲輸入

現(xiàn)階段主要采用路面的功率譜密度來描述研究車輛振動時路面不平度的統(tǒng)計特性。

2.4 車輛裝配機械彈性車輪與普通子午線輪胎的平順性對比

為驗證機械彈性車輪是否對車輛平順性造成負(fù)面影響，分別使用機械彈性車輪與普通子午線輪胎在不同等級路面下進(jìn)行仿真實驗，這里采用的子午線輪胎徑向剛度為 320 450 N /m，平順性指標(biāo)為垂向振動與俯仰振動的加權(quán)加速度均方根值。

3 油氣懸架設(shè)計參數(shù)優(yōu)化

3.1 量子遺傳算法

遺傳算法具有極高的魯棒性，被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域的研究。但 GA 容易出現(xiàn)迭代次數(shù)多，或陷入局部極值等問題。因此研究者們對 GA 進(jìn)行了一系列的改進(jìn)。

量子遺傳法是一種將量子計算機與 GA 結(jié)合的概率進(jìn)化算法。QGA 將量子的態(tài)矢量表達(dá)引入遺傳編碼，利用量子邏輯門實現(xiàn)染色體的演化，由于采用量子比特編碼的染色體可以表達(dá)多個態(tài)的疊加，相較于常規(guī) GA 具有更高的多樣性，不易陷入局部極值，且能更加逼近全局極值。

3.2 約束條件

邊界條件用于規(guī)定個體基因表達(dá)的范圍。設(shè)計單向閥時需要考慮它與活塞的的相互布置位置。同時，由于是內(nèi)置式氣室，故初始充氣體積應(yīng)小于活塞桿內(nèi)腔體積。由于使用了小孔節(jié)流公式，故等效阻尼孔面積的選取不能太大。中間變量以罰函數(shù)的形式在算法中表現(xiàn)約束力。

4 優(yōu)化結(jié)果分析

4.1 優(yōu)化對比

為保證量子遺傳算法結(jié)果的可靠性，使用相同的初始參數(shù)進(jìn)行了 3 次優(yōu)化運算，優(yōu)化結(jié)果如表1所示。由表1可知，量子遺傳算法多次優(yōu)化結(jié)果之間的差異性在 1% 左右，說明該算法較為穩(wěn)定。選取其中綜合優(yōu)化效果最好的第 1 次優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行研究，結(jié)果顯示： 優(yōu)化目標(biāo)絕對值在剛開始計算的時候迅速下降，在 100代左右達(dá)到最優(yōu)值附近，并在之后趨于穩(wěn)定。

4.2 優(yōu)化結(jié)果

由表1可知，第 1 次優(yōu)化后，總的優(yōu)化目標(biāo)、垂向振動加權(quán)加速度均方根值、俯仰振動加權(quán)加速度均方根值、前后車輪動載荷分別改善了29.3% 、21.3% 、51.1% 、23.5% 、4.98% ，越野車的平順性得到了較大幅度的提升。優(yōu)化前后的各參數(shù)參數(shù)如表 2 所示。

將表中數(shù)據(jù)代入模型中進(jìn)行計算，得到優(yōu)化前后質(zhì)心垂向振動加速度、俯仰振動加速度、車輪載荷對比得知，優(yōu)化后車輛的平順性得到了改善。

4.3 優(yōu)化效果驗證

優(yōu)化時使用的路面條件為 C 級路面，車速為20 m / s。油氣懸架優(yōu)化后，在不同的路面條件及車速下進(jìn)行效果驗證，取平順性的重要評價指標(biāo)，即垂向振動及俯仰振動的加權(quán)加速度均方根值來進(jìn)行效果比較。驗證結(jié)果如表3所示。

由表3 可知： 不管在怎樣的路面條件及車速下，優(yōu)化后的平順性都要優(yōu)于優(yōu)化前。優(yōu)化后俯仰振動均有大幅度改善。除在 D 級路面 25 m / s的車速下之外，其他條件下都將垂向振動加權(quán)加速度均方根值降至 1 以下，達(dá)到了使用優(yōu)化前油氣懸架的子午線輪胎車輛的平順性水平，人的主觀感受為“有一點不舒適”（ 0.315-0.63） 到“不舒適”（ 0.5 -1） 之間。由于忽略了座椅的減震性能，故實際給人的主觀感覺會更好，符合平順性的要求。而對于 D 級以上路面，則可通過適當(dāng)降低車速來保證平順性。

5 結(jié)束語

機械彈性車輪的大徑向剛度特性會導(dǎo)致車輛平順性的降低。通過建立車輛平順性仿真模型，對在 C 級路面白噪聲輸入下以 20 m / s 車速行駛的裝配機械彈性車輪的越野車進(jìn)行平順性優(yōu)化，結(jié)果表明： 各平順性評價指標(biāo)皆得到了改善，優(yōu)化后符合平順性要求。可見量子遺傳算法用于油氣懸架的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計較好地完成了任務(wù)，具有一定的可行性。

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