基于ADAMS的电动汽车后悬架性能分析与优化*

陈双 孙艳

（辽宁工业大学）

悬架是将车架（或承载式车身）与车轴弹性连接起来的装置总称[1]，是汽车的重要总成之一。悬架系统运动特性的研究一般利用特制的悬架试验台对其运动特性进行测量，而不是在汽车的行驶过程中对悬架运动特性进行测量。车辆性能仿真软件ADAMS/Car提供了一个专门用于悬架性能测试的悬架特性虚拟试验台_MDI_SUSPENSION_TESTRIG。应用该试验台进行悬架运动学仿真分析时，可以向车轮施加垂向运动，如果是对前悬架系统仿真分析，还会辅之以转向盘的仿真形式，使仿真更能体现悬架真实的运动特性。因此，文章将基于ADAMS/Car悬架仿真试验台进行后悬架运动学性能仿真，并通过遗传算法进行后轮前束角和外倾角随车轮跳动变化的优化，确保后悬架系统的良好性能。

1 后悬架系统虚拟样机模型的建立

1.1 后悬架系统三维模型的建立

文章研究的电动汽车实车，如图1所示。

该电动汽车的后悬架系统为麦弗逊式独立悬架系统，根据CATIA三维模型，建立后悬架模板文件所需要的硬点坐标、质量及转动惯量，如图2所示。

1.2 后悬架性能仿真模型的建立

该电动汽车为前置前驱电动汽车，因而后悬架系统不具有驱动轴，且仿真过程中后悬架系统不需要与转向系统连接与信息交换，因而应用ADAMS/Car建立后悬架系统的仿真模型不需要驱动轴，也不需要添加与转向系统进行信息交换的通讯器。应用ADAMS/Car建立的后悬架系统虚拟样机模型，如图3所示[2]。

将建立的后悬架子系统与悬架虚拟试验台_MDI_SUSPENSION_TESTRIG进行组装，建立后悬架性能仿真模型，如图4所示。

2 悬架运动学仿真分析

对于电动汽车而言，车轮定位参数通常针对汽车的前转向轮而言[3]，而文章对后悬架性能分析主要考虑前束角和外倾角随车轮跳动的变化量。其原因是：文章研究的电动汽车是前置前驱，如果后轮没有前束角，当汽车行驶时，在驱动力作用下，后轮将产生一定弯曲，使后轮出现前张现象，而预先设置的前束角就是用来抵消这种前张的。后轮外倾角的存在一方面可增加后轮接地点的跨度，增加汽车的横向稳定性，另一方面可抵消高速行驶且驱动力较大时后轮出现的前张，以减少轮胎磨损。

采用双轮同向跳动仿真试验对后悬架完成性能仿真。设置仿真步数为30，跳动量为±50 mm的双轮同向跳动试验，获得的前束角和外倾角随车轮跳动的变化情况，如图5和图6所示。

车轮外倾角对汽车稳定直线行驶具有很大影响，其取值范围一般在1°左右；而前束角应具有较小的变化量，且一般设计成在上跳过程中为0或弱负值。从图5和图6可以看出，该电动汽车悬架在随车轮上下跳动50 mm的过程中，外倾角变化在-0.59～0.57°，相对合理，而前束角随车轮跳动过程中的变化量较大，并不理想。因此，文章对外倾角和前束角均做进一步优化。

3 灵敏度分析及优化变量的确定

本次的灵敏度分析对象是执行完双轮同向跳动试验的后悬架仿真系统。执行灵敏度试验时，第1步是设定灵敏度检测对象，即前束角和外倾角；第2步是将对灵敏度影响较大的因素设置为灵敏度检测的变量；第3步是设置响应；第4步是设计计算空间；第5步则是系统根据前4步设计，计算出运算矩阵；最后，根据设计完成整个灵敏度试验过程。

试验设计过程中选定DOE Response Surface（对试验结果进行多项式拟合）方法创建分析矩阵，选择Full Factorial方法创建设计矩阵，分析得到各变量对测试对象的灵敏度，如表1所示。表1示出在车轮跳动过程中，对前束角影响灵敏度大于8%的6个硬点坐标。将这6个坐标点作为后续优化工作的优化变量。

表1 灵敏度试验变量对前束角的影响

4 基于遗传算法的性能优化

由于遗传算法在处理求解大量问题过程中具有传统优化算法无可比拟的优点，因而得到广泛应用[4]。文章对定位参数的优化利用软件自带的接口Userl，User2，User3，将自定义优化算法添加到ADAMS中，优化算法采用MATLAB遗传算法工具箱中的多目标优化算法[5]。但ADAMS中添加优化算法必须是基于C语言的优化算法，文章基于MATCOM软件将多目标优化遗传算法的.m文件转变为C语言文件，供ADAMS调用。遗传算法的运算流程，如图7所示[6]。

选定种群个体数目为100，最大遗传代数为200，代沟为0.9，优化仿真试验后，得到的悬架优化前后硬点坐标对比，如表2所示。

表2 悬架优化前后硬点坐标对比mm

对优化前后的后悬架系统进行相同设置的双轮同向跳动试验，得到优化前后后悬架系统的前束角和外倾角随车轮跳动变化对比曲线，如图8和图9所示。

从图8和图9中可以看出，经过优化后，后轮前束角的变化范围由 -0.631～0.536°变为 -0.214～0.168°，后轮外倾角随车轮跳动的变化范围由-0.957～1.284°变为-0.760～1.148°。后轮外倾角的变化范围明显减小，且在随车轮上跳过程中，仍为负值，有利于增加汽车稳定性以及在高速行驶过程减弱轮胎的磨损。后轮前束角的变化范围减小更为明显，在随车轮上下跳动50 mm的过程中，前束角的变化范围在0左右，且变化趋势符合不足转向要求，能较好消除汽车行驶过程的后轮前张现象，优化结果较理想。

综上，将遗传算法导入ADAMS中，结合ADAMS/Insight模块对后悬架定位参数灵敏度的测试，较好地满足了后轮定位参数的优化设计。

5 结论

文章从研究悬架运动特性的角度出发，在以往只研究前轮定位参数优化的基础上，针对微型电动汽车的特点，通过对后悬架性能分析与遗传算法优化，实现了电动汽车后轮定位参数的优化设计，确保了后悬架系统的良好性能。在下一步工作中，还可以对悬架的纵倾特性及制动点头量等更多特性进行研究分析。研究成果对于深入研究电动汽车行驶性能具有一定的理论参考价值和实际应用意义。