基于遗传算法的汽车悬架参数多目标优化

以1/4车辆模型为研究对象,建立了以悬架刚度和阻尼为设计变量,以车身加速度和车轮动变形两者最小为目标函数的多目标优化问题,在路面不平度输入的条件下,运用遗传算法和并列选择方法对问题进行求解。最后对比了优化前后悬架的性能指标(车身加速度、悬架动挠度、车轮动位移),车身加速度优化后比优化前的均方根值降低了约44%,轮胎动位移优化后比优化前的均方根值降低了约11%,对比结果表明通过本文方法实现的悬架最优化设计对改善车辆的乘坐舒适性及稳定性是有效的。