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    基于灰狼算法的輪轂電機汽車懸架性能優(yōu)化

    2023-10-17 08:47:02段慧清王鵬葛祥旭
    汽車工程師 2023年10期
    關(guān)鍵詞:優(yōu)化

    段慧清 王鵬 葛祥旭

    (北京理工大學(xué)前沿技術(shù)研究院,濟南 250300)

    1 前言

    輪轂電機具有平臺適應(yīng)性強、驅(qū)動靈活、節(jié)省車內(nèi)空間等優(yōu)點,但不可避免地帶來非簧載質(zhì)量增加的問題,通用汽車平臺在集成輪轂電機后,勢必需要進行懸架優(yōu)化與調(diào)校,以保證整車的舒適性與操控性。

    針對此問題,專家學(xué)者進行了深入研究,提出了不同方法。文獻[1]運用均勻設(shè)計法設(shè)計了變量的組合方案,獲得了約束條件與優(yōu)化變量的顯式關(guān)系,應(yīng)用遺傳算法獲取了最優(yōu)參數(shù)。文獻[2]運用灰狼算法對可控阻尼的半主動懸架的關(guān)鍵參數(shù)進行了設(shè)計。文獻[3]提出了主動懸架的PID 控制策略。文獻[4]應(yīng)用切換系統(tǒng)理論對半主動空氣懸架的控制模式和模式切換過程進行了研究。文獻[5]從電動汽車能耗角度,提出了一種被動懸架參數(shù)優(yōu)化方案。

    目前,實際車型仍以配備被動懸架為主,針對以上問題,本文結(jié)合多方研究成果,以前后懸架的剛度、阻尼為優(yōu)化變量,以懸架綜合性能最優(yōu)為優(yōu)化目標(biāo),運用灰狼優(yōu)化算法求解最優(yōu)目標(biāo)下的變量組合。

    2 系統(tǒng)模型的建立

    2.1 半車被動懸架模型

    前、后半車懸架模型可以很好地反映車身的垂直振動與俯仰運動,故本文選擇半車模型為研究對象,建立半車被動懸架的動力學(xué)模型如圖1 所示。其中ks1、ks2分別為前、后懸架的彈簧剛度,cs1、cs2分別為前、后懸架的阻尼,I為半車的轉(zhuǎn)動慣量,φ為車身俯仰角度,zc為質(zhì)心位移,mc為半車質(zhì)量,mt1、mt2分別為前、后軸非簧載質(zhì)量,zs1、zs2分別為前、后軸簧載質(zhì)量位移,zt1、zt2分別為前、后輪胎位移,zr1、zr2分別為前、后軸路面激勵,kt1、kt2分別為前、后輪胎的剛度,a、b分別為質(zhì)心到前、后軸的水平距離。

    圖1 半車被動懸架的動力學(xué)模型

    根據(jù)牛頓運動定律,可以列出模型的相關(guān)微分方程組,其質(zhì)心運動方程可表示為:

    車身俯仰運動的微分方程為:

    前、后非簧載質(zhì)量的運動微分方程分別為:

    在φ很小的情況下,前后簧載質(zhì)量位移、半車質(zhì)心位移、俯仰角之間的關(guān)系為:

    對于路面輸入,采用濾波白噪聲模擬路面激勵zr(t)的時域模型為[6]:

    式中,n1=0.011 m-1為路面不平度下的截止空間頻率;n0=0.1 m-1為參考空間頻率;v=25 m/s 為車速;Gq(n0)為路面不平度系數(shù),本文采用C 級路面,取Gq(n0)=2.56×10-4m3;w(t)為白噪聲。

    前、后車輪的路面激勵相同,但存在一定的時間差。在模型中,可通過為前輪路面激勵增加時間延遲模塊來建立后輪路面激勵模型。

    2.2 模型建立

    根據(jù)以上微分方程與路面激勵模型,在MATLAB/Simulink 中建立半車懸架振動模型,選取質(zhì)心加速度、車身俯仰角加速度、前后懸架動撓度、前后懸架動載荷為輸出量,如圖2 所示,其中cs1、cs2、ks1、ks2為可優(yōu)化的變量。

    圖2 半車懸架振動模型

    3 仿真優(yōu)化設(shè)置

    集成輪轂電機后,選取ks1、ks2、cs1、cs2作為優(yōu)化變量,在設(shè)定的范圍內(nèi),用優(yōu)化算法尋找最優(yōu)的變量值。

    為保證懸架上、下運動時不撞擊限位塊,以免引起懸架性能惡化,令懸架動撓度均方根值δf小于撓度上限[δfd]的1/3,可保證懸架撞擊限位塊的概率小于0.3%。已知原車動撓度最大值為0.06 m,車輪動載荷均方根值小于G/3,可保證車輪跳離地面的概率小于0.15%[7]。綜上,優(yōu)化的約束條件為:

    式中,δf1、δf2分別為前、后懸架動撓度均方根;δd1、δd2分別為前、后輪動載荷均方根;G1、G2分別為前、后軸載荷。

    懸架的性能指標(biāo)中,質(zhì)心加速度、俯仰角加速度可反映車身的振動水平,影響乘坐舒適度。根據(jù)ISO 2631-1《人體承受全身振動評價:一般要求》[8],質(zhì)心加速度和俯仰角加速度的加權(quán)系數(shù)分別為1和0.4,故可列出行駛舒適度評價指標(biāo)Q1的計算公式:

    式中,δa0、δa分別為集成輪轂電機前、后質(zhì)心加速度均方根;δb0、δb分別為集成輪轂電機前、后俯仰角加速度均方根值。

    懸架動撓度在一定程度上可以同時反映車輛的乘坐舒適性和操縱穩(wěn)定性[9],并與車輛的許用動行程有關(guān)。車輛懸架動撓度的評價指標(biāo)Q2計算公式為:

    式中,δf10、δf1分別為集成輪轂電機前、后前輪動撓度均方根;δf20、δf2分別為集成輪轂電機前、后后輪動撓度均方根。

    車輪動載荷能夠反映車輛操縱穩(wěn)定性,其評價指標(biāo)Q3計算公式為:

    式中,δd10、δd1分別為集成輪轂電機前、后前輪動載荷均方根;δd20、δd2分別為集成輪轂電機前、后后輪動載荷均方根。

    綜合以上評價指標(biāo),以3 個指標(biāo)的加權(quán)平均值最小為優(yōu)化目標(biāo),集成輪轂電機后半車懸架的優(yōu)化代價函數(shù)F整理為:

    式中,w1=2、w2=2、w3=1分別為Q1、Q2、Q3的權(quán)值。

    4 灰狼算法

    灰狼優(yōu)化算法是一種群體智能算法[10],具有實現(xiàn)簡單、控制參數(shù)少、全局搜索能力強、求解精度與收斂速度均衡等優(yōu)點。

    灰狼算法模擬了灰狼群體的社會等級與捕獵機制。狼群等級被簡化為2 個層級:α、β、δ為3 匹頭狼,設(shè)定從α到δ,頭狼的地位依次降低;ω為低層級狼,數(shù)量若干,聽命于頭狼,圍繞3 匹頭狼的位置進行捕獵?;依撬惴ǖ^程的數(shù)學(xué)模型可概括為頭狼占位、ω狼隨機包圍和加權(quán)更新。

    a.頭狼占位。在算法應(yīng)用中,每只灰狼的位置代表解空間中的一個可行解,算法初始時隨機生成一組解,組成初始灰狼群,然后經(jīng)計算將本輪的最優(yōu)位置依次賦值給3 匹頭狼α、β和δ,則α代表當(dāng)前找到的最優(yōu)解,β和δ分別代表次優(yōu)解。

    b.ω狼隨機包圍。ω狼圍繞著3 匹頭狼生成新一輪的位置,從而實現(xiàn)3 匹頭狼指引群體朝著搜索空間的最優(yōu)方向移動。

    散捕獵過程中,灰狼與獵物(本輪3匹頭狼暫居的位置)的距離為:

    式中,D為灰狼群個體與獵物的距離向量;C為0~2范圍內(nèi)的隨機數(shù);Xp(i)為獵物,即頭狼在第i輪迭代中的位置向量;X(i)為灰狼在第i輪迭代中的位置向量。

    狼群個體在下輪迭代中圍繞獵物的位置為:

    式中,A=2a·r-a為系數(shù)向量,當(dāng)|A|>1時,狼群遠離獵物去搜索其他目標(biāo),當(dāng)|A|<1時,狼群靠近攻擊獵物;r為0~1范圍內(nèi)的隨機向量;a為初始值為2的常數(shù),隨著迭代次數(shù)的增加,從2線性減小到0。

    由式(12)可知,D為一個帶有隨機因數(shù)的距離向量,式(13)使狼群個體圍繞上一輪頭狼位置隨機分布。但狼群中有3匹頭狼,根據(jù)式(13),每匹頭狼都能生成狼群個體下輪迭代的位置,這就需要進一步完成最終的位置更新。

    c.加權(quán)更新。圍繞3 匹頭狼依次生成狼群的位置向量X1、X2、X3分別為:

    式中,Xα、Xβ、Xδ分別為3匹頭狼的位置;C1、C2、C3為3匹頭狼對應(yīng)的隨機數(shù);A1、A2、A3為3匹頭狼對應(yīng)的系數(shù)向量;Dα、Dβ、Dδ分別為3匹頭狼與個體間的距離。

    設(shè)定3 匹頭狼對狼群的影響權(quán)重相同,則狼群根據(jù)α狼、β狼和δ狼的位置更新下一輪的位置[11]:

    灰狼算法會多次迭代重復(fù)以上過程,從而搜尋更優(yōu)解[11]。

    5 系統(tǒng)優(yōu)化與分析

    使用m 語言編輯灰狼優(yōu)化算法,以代價函數(shù)最小為目標(biāo),在約束條件范圍內(nèi),調(diào)用Simulink 模型(見圖2)進行聯(lián)合優(yōu)化仿真。輪轂電機汽車模型的初始參數(shù)如表1 所示,其中ks1、ks2、cs1、cs2為待優(yōu)化的變量,變量的范圍為各自初值的75%~125%。mt1、mt2中已包含輪轂電機的質(zhì)量,其數(shù)值相較于未安裝輪轂電機時增大了30 kg。

    表1 輪轂電機汽車模型初始賦值

    為驗證灰狼算法的優(yōu)化能力,選擇粒子群算法作為對比算法。運用2種優(yōu)化算法與半車懸架模型進行聯(lián)合仿真,2 種算法的種群個體數(shù)量均設(shè)置為25 個,迭代次數(shù)均設(shè)置為20 次,運行2 種算法后可得到代價函數(shù)最優(yōu)情況下變量的解。2 種算法的迭代曲線如圖3 所示,從圖3 中可以看出,粒子群算法陷入了局部最優(yōu),過早收斂使其未找到全局最優(yōu)解,相較于粒子群算法,灰狼算法尋找到更優(yōu)的解,使代價函數(shù)的值更小。

    圖3 灰狼算法與粒子群算法對比

    灰狼算法尋找的最優(yōu)解經(jīng)過圓整后如表2 所示。

    表2 優(yōu)化后變量值

    經(jīng)過優(yōu)化的輪轂電機汽車懸架質(zhì)心加速度、俯仰角加速度、前后懸架動撓度、前后輪動載荷與原型車時域響應(yīng)對比如圖4所示。

    圖4 優(yōu)化前、后各變量時域響應(yīng)結(jié)果對比

    分析系統(tǒng)仿真結(jié)果,列舉優(yōu)化前、后質(zhì)心加速度、俯仰角加速度、前后懸架動撓度、前后輪動載荷的均方根值,如表3所示。

    表3 優(yōu)化前、后均方根對比

    從表3 中可以看出,經(jīng)優(yōu)化的輪轂電機半車懸架與原型車相比:質(zhì)心加速度均方根值、角加速度均方根值均明顯下降,表明整車的乘坐舒適性得到有效提升;前懸架動撓度均方根值明顯下降,后懸架動撓度均方根值大幅提高,但優(yōu)化后均方根值為4.4 mm,仍遠小于最大動撓度的1/3,即仍在約束條件20 mm 以內(nèi);前、后輪動載荷下降,性能均有所提升。表3 中數(shù)據(jù)表明,經(jīng)過優(yōu)化設(shè)計,與原車相比,集成輪轂電機的汽車懸架整體性能得到有效提升。

    6 結(jié)束語

    本文在半車懸架模型基礎(chǔ)上,根據(jù)懸架的評價指標(biāo),設(shè)計了以原型車懸架性能為參考的優(yōu)化代價函數(shù),然后利用灰狼優(yōu)化算法,以代價函數(shù)最小為目標(biāo),搜尋最優(yōu)的懸架的剛度、阻尼參數(shù)。

    仿真數(shù)據(jù)表明,相較于粒子群算法,灰狼算法更能避免局部最優(yōu),并能在復(fù)雜的模型中搜索到使代價函數(shù)最優(yōu)的變量組合。在設(shè)定的約束條件范圍內(nèi),懸架性能的評價指標(biāo)質(zhì)心加速度、俯仰角加速度、輪胎動載荷均有所降低,其中質(zhì)心加速度的優(yōu)化效果最顯著,表明電動汽車在集成輪轂電機使非簧載質(zhì)量增加后,通過科學(xué)設(shè)置約束條件與優(yōu)化目標(biāo),使用灰狼算法進行性能優(yōu)化,可使懸架綜合性能,尤其是舒適性能得到有效提升。

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