摘要 | 第5-6页 |
abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-15页 |
1.1 研究背景和意义 | 第11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
1.3 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
第二章 悬架K&C特性分析 | 第15-26页 |
2.1 研究悬架K&C特性的方法 | 第15-16页 |
2.1.1 基于虚拟样机的仿真技术 | 第15页 |
2.1.2 K&C试验台 | 第15-16页 |
2.2 悬架K特性 | 第16-23页 |
2.2.1 外倾轮跳特性 | 第16-17页 |
2.2.2 前束轮跳特性 | 第17-18页 |
2.2.3 主销内倾角和主销偏移距 | 第18-19页 |
2.2.4 主销后倾角和后倾拖距 | 第19-20页 |
2.2.5 侧倾中心的变化 | 第20-21页 |
2.2.6 轮距轮跳变化特性 | 第21-22页 |
2.2.7 悬架K特性总结 | 第22-23页 |
2.3 悬架C特性分析 | 第23-25页 |
2.3.1 侧向力前束柔度 | 第23-24页 |
2.3.2 纵向力加载前束角变化 | 第24-25页 |
2.3.3 纵向力加载时轴距变化 | 第25页 |
2.3.4 悬架C特性总结 | 第25页 |
2.4 本章小结 | 第25-26页 |
第三章 悬架K&C特性对操纵稳定性影响理论与仿真分析 | 第26-47页 |
3.1 悬架K&C特性对汽车稳态转向的影响 | 第26-30页 |
3.1.1 角输入三自由度模型 | 第26-29页 |
3.1.2 车身侧倾引起的悬架特性变化对操纵稳定性的影响 | 第29-30页 |
3.2 悬架及整车模型的建立 | 第30-36页 |
3.2.1 CarSim软件介绍 | 第30-31页 |
3.2.2 CarSim车辆模型 | 第31-35页 |
3.2.3 面相结构的悬架模型 | 第35-36页 |
3.3 悬架K&C特性对瞬态操纵稳定性的仿真研究 | 第36-46页 |
3.3.1 转向盘角阶跃工况评价指标 | 第36-37页 |
3.3.2 转向盘角阶跃工况的设置 | 第37页 |
3.3.3 悬架K&C特性对汽车转向盘角阶跃工况的仿真分析 | 第37-46页 |
3.4 本章小结 | 第46-47页 |
第四章 基于整车操纵稳定性的悬架K&C特性的优化 | 第47-55页 |
4.1 操纵稳定性试验工况及评价指标 | 第47-49页 |
4.1.1 试验工况 | 第47-48页 |
4.1.2 操纵稳定性闭环综合评价指标 | 第48-49页 |
4.2 悬架K&C特性优化策略 | 第49-50页 |
4.3 悬架K&C特性参数化 | 第50-52页 |
4.3.1 悬架K特性 | 第50页 |
4.3.2 悬架C特性 | 第50-51页 |
4.3.3 优化变量和约束条件 | 第51-52页 |
4.4 优化结果及分析 | 第52-54页 |
4.4.1 优化结果 | 第52-53页 |
4.4.2 优化结果分析 | 第53-54页 |
4.5 本章小结 | 第54-55页 |
第五章 基于GRNN-NSGA2的悬架结构优化 | 第55-70页 |
5.1 悬架硬点灵敏度分析 | 第55-57页 |
5.1.1 灵敏度计算方法 | 第55-56页 |
5.1.2 基于ADAMS/Insight的灵敏度分析 | 第56-57页 |
5.1.3 设计变量的选取 | 第57页 |
5.2 神经网络与优化算法 | 第57-62页 |
5.2.1 GRNN广义回归神经网络 | 第57-59页 |
5.2.2 NSGA2与多目标优化算法 | 第59-62页 |
5.3 悬架K&C特性预测建模 | 第62-65页 |
5.3.1 数据的预处理 | 第62页 |
5.3.2 光滑因子的筛选 | 第62-63页 |
5.3.3 GRNN网络建模及预测 | 第63-65页 |
5.4 GRNN-NSGA2悬架K&C特性优化 | 第65-68页 |
5.4.1 GRNN-NSGA2联合优化的思想 | 第65-66页 |
5.4.2 非劣解的计算 | 第66-67页 |
5.4.3 多目标优化非劣解的筛选 | 第67-68页 |
5.5 悬架K&C特性优化结果的验证 | 第68-69页 |
5.6 本章小结 | 第69-70页 |
第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
6.1 研究总结 | 第70页 |
6.2 研究展望 | 第70-72页 |
参考文献 | 第72-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
攻读学位期间参加的科研项目及学术成果 | 第77页 |