麦弗逊式螺旋弹簧悬架的刚度与阻尼特性分析

为提高麦弗逊式独立悬架分析与设计效率,建立悬架受力分析以及进行刚度与阻尼计算的数学模型,给出按选定的偏频和相对阻尼比确定螺旋弹簧刚度和减震器阻尼参数的设计步骤,并研制了方便实用的麦弗逊螺旋弹簧悬架系统刚度和阻尼参数分析与设计计算软件.虚拟样机试验结果验证了数学模型和计算软件的正确性.     

基于ADAMS的双横臂扭杆独立悬架操纵稳定性分析

悬架的主要性能参数在悬架运动过程中的变化规律是影响悬架性能的主要因素。文章采用ADAMS软件建立了某商务车独立悬架的数学模型和仿真模型,分析了该悬架对操纵稳定性的影响,以及悬架主要性能参数的变化规律,为悬架设计奠定了基础。与传统的设计方法相比,这种方法提高了精度和效率。     

基于ADAMS的悬架仿真分析

为更好地指导汽车独立悬架的设计与制造,在ADAMS/CAR中建立了某车麦弗逊独立前悬架的仿真模型,对影响车辆操稳性的前轮定位参数在汽车平行轮跳仿真实验中进行了仿真分析。通过仿真,前轮外倾角、前束角、主销后倾角及主销偏移距随悬架跳动过程中的变化量均在一个合理的范围之内,初步验证了所建立的仿真模型的合理性。结果表明,利用多体动力学仿真软件ADAMS可以正确地建立汽车悬架的运动力仿真模型,为汽车独立悬架的设计和制造提供理论依据。     

磁流变半主动悬架控制算法验证平台

为实现对磁流变半主动悬架控制算法快速有效的验证,基于快速原型控制器,设计搭建了控制算法验证平台。1/4车辆悬架系统模型考虑了主销倾角及下摆臂空间角度;悬架安装了加速度及车身高度传感器;使用LMS Test Lab试验测试系统采集分析悬架系统振动状态;快速原型控制器作为开发调试控制算法的载体;通过平台验证试验,介绍了基于此平台开发调试算法的过程,验证了此平台控制过程监控、调试控制算法、量化分析控制效果的功能,表明此平台满足设计目标,可以方便、快捷及有效地开发、调试及验证半主动控制算法。     

汽车电动悬架的减振与馈能特性试验验证

针对现在普遍采用的液力式主动悬架系统的响应慢、能耗大、结构复杂等缺陷,采用滚珠丝杠结合永磁直流无刷电机结构的馈能式电动悬架,其最大特点是能够在保证悬架减振特性的基础上,将不平路面激励引起的悬架系统振动能转化为电能并回收利用.依据某车型的后悬架系统参数,设计和试制了电动悬架系统样机,在系统特性试验及性能分析的基础上,通过整车台架试验检验所设计的电动悬架系统在随动状态下的馈能特性和悬架特性.通过对试验数据的分析,验证了回馈振动能量的可行性.     

基于最佳阻尼匹配的车辆悬架耗散功率的研究

阻尼匹配及功率计算是制约电磁馈能悬架设计关键性问题.通过单轮二自由度行驶振动模型,利用基于舒适性和基于安全性的最佳阻尼比,建立了车辆悬架最优阻尼比数学模型.在此基础上,依据悬架功率等于原车载减振器耗散功率的原理,建立了悬架最佳功率设计数学模型.通过设计实例,对某车辆悬架的最大耗散功率和额定功率进行了设计计算,并对原车载减振器分别在最大速度和常规速度下的耗散功率进行了试验验证.试验结果分析可知,悬架最大功率和额定功率的设计值与原车载减振器特性试验的分析值相吻合,相对偏差为1.7%和1.4%,表明所建立的悬架功率设计数学模型是正确的.     

蓄能悬架结构参数设计与试验研究

为了分析车辆蓄能悬架的动态性能,应用复域机械阻抗法建立了1／4车辆蓄能悬架系统动力学模型及其结构形式。针对蓄能悬架性能评价指标多、参数多的特点,利用多目标优化法确定了悬架结构参数,在此基础上对该蓄能悬架的性能进行了仿真分析以及台架试验验证。结果表明,理论研究与试验结果较为吻合,所设计的蓄能悬架系统结构简单,容易实现,且设计的悬架参数明显提高了车辆乘坐舒适性,协调了车辆综合性能,为蓄能悬架的应用研究奠定了一定的基础。     

车辆主动悬架舒适性的自抗扰控制

针对现有车辆主动悬架控制方法受模型精度影响较大的不足,提出汽车半车模型主动悬架的自抗扰控制方法,设计了主动悬架的自抗扰控制器。为验证自抗扰控制器的有效性,进行了随机路面输入试验,对比分析了自抗扰控制主动悬架、被动悬架以及LQG控制主动悬架的性能。相对于主动悬架常用控制方法,自抗扰控制器设计不需精确数学模型,干扰的抑制也不需扰动模型,控制方法简单。仿真试验结果表明,在所设计的控制器作用下,质心垂向加速度和前、后悬架动挠度均方根值分别下降39.2%,12.7%和14.9%;自抗扰控制器实现对主动悬架的控制,改善了车辆乘坐舒适性,且性能优于LQG控制。     

给车辆底盘悬架“揭揭底”

<正>当下,各品牌的汽车都在宣传自己的产品兼具运动性和舒适性,而要实现这两点,底盘悬架是关键之一。很多消费者对汽车悬架并不了解,这里,我们就来给它"揭揭底"。四种汽车底盘悬架目前,汽车底盘的悬架可分为独立悬架和非独立悬架两种,主流的悬架种类主要是麦佛逊式独立悬架、交叉臂式独立悬架、多连杆式独立悬架以及扭力梁式非独立悬架。随着技术的进步,诸如单横臂、双横臂、扭杆式悬架等都已基本退出历史舞台。独立悬架是每个车轮单独通过一     

单纵臂式与扭力梁式悬架特性分析

应用CAE仿真技术和道路实车试验验证的方法,系统分析了单纵臂式与扭力梁式悬架的刚度特性和匹配后对整车性能的影响,揭示了2种悬架的主要区别:汽车在中高速度行驶时,扭力梁式悬架的质心垂直加速度小于单纵臂式悬架车型,具有良好的乘坐舒适性;单纵臂式悬架的汽车侧倾角与侧向加速度小于扭力梁式悬架车型,具有良好的操纵稳定性.在理论研究的基础上,探索出了3项整车匹配单纵臂式与扭力梁式悬架的原则,为乘用车悬架系统的选型和匹配提供了理论依据和设计方法.     

电动小车开发中前麦弗逊式独立悬架匹配设计

介绍了根据整车参数,在满足整车性能和麦弗逊悬架运动特性的基础上,根据悬架结构之间的几何关系,匹配设计计算悬架硬点位置、刚度和阻尼的方法.以国内一款正在研发的电动小车为例,设计了与小车相匹配的前麦弗逊悬架结构,并在ADAMS/CAR下建立悬架模型.仿真结果表明匹配设计的麦弗逊悬架基本满足要求.研究结果为悬架设计的研究提供了参考.     

某MPV麦弗逊前独立悬架的ADAMS建模与仿真实验

利用ADAMS/Car建模软件,建立某MPV麦弗逊式前独立悬架的虚拟样机模型,并进行仿真实验,得到主销后倾角、主销内倾角、前轮外倾角、前轮前束角等特性曲线,为该车型的前悬架设计提供借鉴。     

车辆滑柱连杆悬架运动特性分析的多刚体方法

本文介绍了多刚体系统最大数量坐标法运动学分析的基本原理 ,建立了车辆滑柱连杆式悬架运动分析的多刚体系统模型。通过对计算机模拟结果的分析 ,得出了一些有意义的结论。     

基于Optistruct脱模约束函数的悬架控制臂拓扑设计

以麦弗逊悬架下控制臂为研究对象,将Adams/car提供的悬架参数为基础在CATIA中建立控制臂原始几何模型并在Hyperworks中建立有限元模型。进行了转向及制动工况中控制臂的受载分析,并在此基础上进行了以最小加权应变能为目标基于脱模方向约束的拓扑优化。根据对优化结果的解读对控制臂进行了重新建模,并进行了模态分析验证。结果表明,该结构能有效地减少控制臂材料,保证刚度,并避免了悬架系统的共振,为控制臂设计提供了一套新的系统化设计方法,具有一定工程指导意义。     

基于递推动力学的汽车悬架实时仿真模型

针对车辆动力学实时仿真的要求,面向悬架具体结构,应用递推动力学方法,建立了悬架系统模型.模型由于铰链相对坐标的引入,减少了需求解的方程数目,提高了求解效率,使模型既能面向悬架具体结构,又能够满足车辆动力学实时仿真的需要.基于这种建模方法建立了国产某轿车的麦弗逊式悬架模型,并进行仿真,其结果与道路试验及ADAMS仿真结果有较好的一致性,验证了模型的精度.     

麦弗逊悬架运动学仿真分析及其优化

文章运用LMS Virtual.Lab Motion模块,建立某A0车的麦弗逊前悬架模型并进行平行轮跳仿真分析;对硬点坐标和衬套非线性刚度进行灵敏度分析,确定对前轮定位参数和轮距影响大的因素;运用Optimization模块进行多目标优化,改善了该悬架系统的运动特性,建立了一套较完整的悬架运动学分析优化流程,实现了对衬...     

某微型车前悬架纵倾仿真与优化

通过ADAMS/CAR建立前麦弗逊悬架模型和双轮平跳分析,评估某微型车轮跳对其车轮定位参数、悬架刚度及悬架点/抬头量的影响.针对点/抬头量过大的问题,采用D-最优试验设计方法,对下摆臂硬点坐标和弹簧刚度进行灵敏度分析,进而降低点/抬头量,并确保车轮定位参数变化合理.研究表明:该车车轮定位参数和悬架刚度变化趋势合理;下摆臂内侧硬点z向坐标、弹簧刚度对点/抬头量影响较显著;当减小下摆臂前铰z向坐标或增大下摆臂后铰z向坐标和弹簧刚度,点/抬头量明显减小,车轮定位参数仍在允许范围内.     

麦弗逊悬架减震器侧向力优化

由于麦弗逊悬架减振器不可避免地承受侧向力作用,其性能的好坏往往取决于侧向力大小.建立了能够综合考虑螺旋弹簧几何形状、弹簧轴线偏置角度、弹簧座安装角度及不同载荷状态的ADAMS刚柔耦合动力学优化模型,通过建立弹簧柔性体文件,可在多体动力学软件中模拟弹簧座与弹簧之间的支撑力及支撑力矩,为优化减振器侧向力提供仿真手段,大大提...     

基于遗传算法的独立悬架与转向系统匹配优化设计

针对汽车上的两个重要组成部分转向系统和悬架系统之间在实际运动中所存在的干涉问题,文中以某款商务车为研究对象,分析了悬架系统与转向系统理想匹配的要求,建立了目标函数、设计变量和约束条件.基于遗传算法,运用MATLAB软件编写了仿真程序,通过比较优化前后仿真结果,可得出优化后的结果明显好于优化前,和传统的设计方法相比,这种方法提高了精度和效率.