根据计算进气格栅开、闭两种状态的整车模型的空气动力学性能参数对比风洞实验结果,确定了原设计的整体流动仿真的精度;而基于该模型运用DES法计算的侧窗表面测点的声压级与实验结果对比,确定了2mm网格气动噪声仿真的精度。对新方案和原设计运用Q准则的流态显示,表明新方案后视镜尾流区的流动状态得到改善;侧窗表面的湍流压力脉动的对比表明,后视镜外形的改动对湍流压力脉动影响很小;而通过Lighthill声类比法获得的声压脉动却有显著差异,新方案在2 000～8 000Hz范围内的声压脉动明显减小。Beamforming测试的声源分布和改进效果,与CFD计算预测一致,且与车内的声压级测试有很好的相关性。以上研究表明:Q准则的流态显示可用于气动噪声的定性评估;声压脉动是后视镜气动噪声仿真最主要的评价依据,不可忽略。

由于电液伺服系统的非线性导致PID控制难以对系统模型进行良好的预测控制,构建了由液压伺服阀和液压缸组成的电液伺服系统模型,并利用布谷鸟搜索算法(CSA)和遗传算法(GA)实现对电液伺服系统的模型预测控制(MPC)。依据连续状态空间模型建立了力识别模型,对液压缸和黑箱进行了数学建模。采用CSA和GA算法对MPC控制进行优化和参数整定,提高系统模型的稳定性和控制性能。对系统模型的外力、电压和振幅信号进行仿真实验,并与PID控制进行比较。结果表明:相比于PID控制,利用CSA和GA的MPC控制下外力的超调量降低了20%,电压的波动误差降低了1.5 V,振幅的跟踪稳态误差降低了50%。说明采用CSA和GA的MPC控制方法,提高了电液伺服系统的鲁棒性和稳定性,具有较高的跟踪精度并提升了系统的动态性能。