采用多目标遗传算法对五自由度车辆振动模型优化

简介

针对当前车辆在行驶过程中座椅振动比较大问题，采取多目标遗传算法对五自由度车辆振动模型进行优化。提出了一个新的多目标遗传算法，同时考虑五自由度车辆振动模型相互冲突的五个函数；建立五自由度车辆振动模型，通过对5个不同目标函数进行优化，分别为座椅加速度、前轮速度、后轮速度、簧载质量和前轮的相对位移及簧栽质量和后轮的相对位移，从这些目标函数中选出不同四对函数用于2-目标优化处理；通过图形展示2-目标优化处理结果，并与以往研究结果形成鲜明对比。优化结果显示，车辆经过地面隆起物时，座椅产生的加速度较小。采用多目标遗传算法对五自由度车辆振动模型优化后，车辆在行驶过程中经过地面障碍物时，座椅振动较小。