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基于PDJI-MOPSO算法的多连杆悬架硬点优化
摘要
多连杆悬架系统在车辆动力学控制中起着至关重要的作用。在优化这种复杂系统时，往往需要考虑多种目标函数，并且需要解决复杂的非凸优化问题。针对这个问题，本文提出了一种基于PDJI-MOPSO算法的多连杆悬架硬点优化方法。该方法采用多目标粒子群优化算法和扰动度自适应机制，有效地解决了多目标优化问题。
本文首先介绍了多连杆悬架系统的原理、优化目标及硬点优化的重要性。在此基础上，介绍了多目标优化算法的基本原理，包括粒子群优化算法、多目标优化算法等。接着，提出了PDJI-MOPSO算法，该算法引入了一种新的扰动度自适应机制，可以有效解决多目标优化问题。最后，通过实验验证了该算法在多连杆悬架硬点优化中的有效性。
关键词：多连杆悬架系统；硬点优化；多目标优化；PDJI-MOPSO算法；扰动度自适应机制
Abstract
Themulti-linksuspensionsystemplaysacrucialroleinvehicledynamicscontrol.Whenoptimizingthiscomplexsystem,multipleobjectivefunctionsneedtobeconsidered,andcomplexnon-convexoptimizationproblemsneedtobesolved.Tosolvethisproblem,thispaperproposesamulti-linksuspensionhardpointoptimizationmethodbasedonPDJI-MOPSOalgorithm.Thismethodusesmulti-objectiveparticleswarmoptimizationalgorithmandperturbationdegreeadaptivemechanismtoeffectivelysolvemulti-objectiveoptimizationproblems.
Inthispaper,theprinciple,optimizationobjectivesandimportanceofhardpointoptimizationofmulti-linksuspensionsystemareintroduced.Basedonthis,thebasicprincipleofmulti-objectiveoptimizationalgorithmisintroduced,includingparticleswarmoptimizationalgorithm,multi-objectiveoptimizationalgorithm,etc.Then,thePDJI-MOPSOalgorithmisproposed.Thealgorithmintroducesanewperturbationdegreeadaptivemechanism,whichcaneffectivelysolvemulti-objectiveoptimizationproblems.Finally,theeffectivenessofthealgorithminmulti-linksuspensionhardpointoptimizationisverifiedthroughexperiments.
Keywords:Multi-linksuspensionsystem;hardpointoptimization;multi-objectiveoptimization;PDJI-MOPSOalgorithm;perturbationdegreeadaptivemechanism
一、引言
随着汽车工业的发展，车辆性能和操控要求越来越高。多连杆悬架系统作为一种重要的车辆悬架结构，其对车辆性能的影响十分显著。多连杆悬架系统具有姿态稳定、扭转刚度大、减震效果好等优点，被广泛应用于高档乘用车和赛车等领域。在设计和优化多连杆悬架系统时，硬点位置的选择是一个非常重要的问题。硬点位置的不恰当选择可能导致车辆悬架刚度和回馈特性不佳，进而影响车辆的稳定性和舒适性。因此，对多连杆悬架硬点进行优化，是提高车辆操控性和舒适度的重要手段之一。
多连杆悬架硬点优化通常需要考虑多种目标函数，包括悬架系统的动态性能、舒适性、刚度和回馈特性等。这些目标之间存在相互制约和矛盾。传统的优化方法往往采用单目标优化，该方法忽略了多个目标之间的相互制约关系和矛盾关系，优化结果较为单一。随着多目标优化算法的发展，多目标优化方法逐渐成为悬架硬点优化的主流方法。多目标优化算法不仅能够解决多目标之间相互制约和矛盾的问题，还可以得到一组优化结果，从而为决策提供更多的选择。
当前，多目标粒子群优化（MO