轻轨车辆使用约束多目标进化搜索的优化设计[外文翻译].rar

轻轨车辆使用约束多目标进化搜索的优化设计


Niahn-Chung Shieh
中山科学研究院

Chun-Liang Lin
国立中兴大学电气工程系
Nan-Jou Lin
逢甲大学自动化控制工程学院
Yu-Chen Lin
逢甲大学自动化控制工程学院

• Optimal design for passion of a light rail vehicle using constrained multiobjective evolutionary search

摘要——这项研究提出了一个系统和有效的轻轨车辆垂直的被动悬架优化进程，采用的是一种新的约束多目标演化算法。提出了一个三厢列车装置的多体动力学模型，悬架弹簧和阻尼参数的优化设计。被动悬架的设计借助于演化算法的使用，从而使乘坐质量和由于不规则的倾斜轨道引起的悬架挠度两者达到最佳的折衷效果。本研究进行广泛的模拟仿真以验证所提出的设计方案。初步结果表明：当被动悬架的参数设计通过预设的优化步骤，而轻轨车运行于以最坏的轨道条件，同时保持悬架挠度在其允许的间隙范围内时，也将大大提高乘坐质量。

关键词：轻轨车辆，被动悬架，演化算法，遗传算法。

1引言

轻轨车辆悬架的主要作用是支撑车体和转向架，隔离由不平路面作用在车轮上的冲击力，控制车体在导轨面的姿势以提供舒适的驾驶环境。简单地说，悬架会影响车辆行驶舒适性和稳定性，因此，悬架系统的设计应隔离车体和粗糙轨面，轨面和车体之间应保持适当的空间。
在这项研究中，发展了三厢列车装置的9自由度多体动力学模型，八悬簧和选择的阻尼参数被优化。
演化算法过去习惯用来达到乘坐质量和由于不规则倾斜轨道引起的第一悬架挠度和第二悬架挠度最佳配合。在这里，我们发展了一个新的约束多目标进化算法，以协助悬架设计和处理乘坐质量和悬架挠度之间不可避免的矛盾。我们证明了在被动悬架设计期间怎样使用演化算法能够获得最佳方案。广泛的计算机模拟仿真验证了算法的有效性。