【正文】 動(dòng)管路一側(cè)系統(tǒng)失效后，就 會(huì)有力傳至轉(zhuǎn)向盤(pán)。多數(shù)前輪驅(qū)動(dòng)車(chē)的制動(dòng)管路均為 x 布置，在這種情況下，為防止抓緊轉(zhuǎn)向盤(pán)及使車(chē)輛正常停車(chē)，轉(zhuǎn)向主銷(xiāo)偏移距多設(shè)計(jì)成負(fù)值。 ~13176。 麥弗遜懸架仿真時(shí)的主銷(xiāo)后傾角變化如下圖 X——車(chē)輪跳動(dòng)量（ mm） Y——主銷(xiāo)內(nèi)傾變化（度） 可見(jiàn)： 1. 主銷(xiāo)后傾角的變化范圍不大 。從減少輪胎磨損等因素考慮，輪距最好不發(fā)生變化 。 一般車(chē)輪跳動(dòng)177。 麥弗遜懸架仿真時(shí)的 輪距變化 變化如下圖 X——輪距變化（ mm） Y——主銷(xiāo)內(nèi)傾變化（度） 可見(jiàn)輪距變化在 1cm 左右， 符合 要求 ，但應(yīng)在允許的范圍內(nèi)，盡量減小 。在創(chuàng)建模型是確定關(guān)鍵變量，只需改變系統(tǒng)模型中有關(guān)參數(shù)就可以快速方便的了解設(shè)計(jì)變量對(duì)樣機(jī)性能的影響，然后再對(duì)各種設(shè)計(jì)變量參數(shù)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)分析，得出最優(yōu)化的方案。 1） design study(設(shè)計(jì)研究 )：設(shè)計(jì)研究的主要內(nèi)容就是在創(chuàng)建好參數(shù)化模型后，當(dāng)取不同的設(shè)計(jì)變量或改變其大小時(shí)，虛擬樣機(jī)的性能怎樣發(fā)生改變。 2） design of experiment（實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)）：實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的主要內(nèi)容是考慮當(dāng)多個(gè)設(shè)計(jì)變量同時(shí)發(fā)生變化時(shí)，各設(shè)計(jì)變量對(duì)樣機(jī)性能的影響。 3） optimization（優(yōu)化）：優(yōu)化是值在系統(tǒng)變量滿足約束條件下是目標(biāo)函數(shù)去最大值或者去最小值。目標(biāo)函數(shù)中的設(shè)計(jì)變量作為未知量，當(dāng)期發(fā)生改變的時(shí)候會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)函數(shù)的變化，在優(yōu)化分析過(guò)程中，對(duì)設(shè)計(jì)變量的變化范圍進(jìn)行一定的限制，保證最優(yōu)設(shè)計(jì)處于合理的取值范圍之 內(nèi)。要同時(shí)將 16 個(gè)參數(shù)運(yùn)用試驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化分析是很困難的，難度來(lái)自兩個(gè)方面?？芍倪B桿機(jī)構(gòu)本身即有自己的運(yùn)動(dòng)規(guī)律。 。所以本實(shí)驗(yàn)決定先采用設(shè)計(jì)研究的方法，找出影響各定位參數(shù)最重要的變量，去掉影響不大的變量，這里的判斷標(biāo)準(zhǔn)為，該變量能將測(cè)量值影響到原來(lái)值的 10%即為重要標(biāo)量，否則就為不重要變量。 ~+5176。后面可以依情況修改參數(shù)的變化范圍，以使各定位參數(shù)達(dá)到規(guī)定的范圍。使各定位參數(shù)能夠達(dá)到理想的范圍。 麥弗遜各關(guān)鍵點(diǎn)的選擇 對(duì)麥弗遜懸架結(jié)構(gòu)示意圖進(jìn)行分析可知，麥弗遜懸架有五個(gè)點(diǎn)是非常重要的。這里定義為 a 點(diǎn)，它的三個(gè)坐標(biāo)值為三個(gè)變量， ax、 ay、 az。第二，轉(zhuǎn)向拉桿和轉(zhuǎn)向節(jié)的連接點(diǎn)。 b 點(diǎn)是組成四連桿的關(guān)鍵點(diǎn)，能決定各定位參數(shù)的變化。這里定義為 c 點(diǎn)，它的三個(gè)坐標(biāo)值為三個(gè)變量， cx， cy， cz。第四，轉(zhuǎn)向節(jié)和 A 型臂的結(jié)合點(diǎn)，定義為 d 點(diǎn)。同樣， d 點(diǎn)是四連桿的關(guān)鍵點(diǎn)，同時(shí)它也是組成主銷(xiāo)的端點(diǎn)之一，在車(chē)輪跳動(dòng)時(shí)，它隨著跳動(dòng)，是影響定位參數(shù)最大的關(guān)鍵點(diǎn)。該處的旋轉(zhuǎn)副的方向需要被考慮成變量，定義為 exfangxiang。 下面以每個(gè)不在理想范圍的定位參數(shù)為優(yōu)化目標(biāo)，用每一個(gè)變量進(jìn)行設(shè)計(jì)研究，找出影響該定位參數(shù)的最重要的變量。 車(chē)輪前束的優(yōu)化 有前面的仿真分析可知，車(chē)輪上跳是前束的絕對(duì)值應(yīng)該減小。 ax 的標(biāo)準(zhǔn)值是 240，設(shè)計(jì)研究中取到的值分別是 216，228， 240， 252， 264 取得的五條線分別如下圖，可見(jiàn) ax 變量最小值對(duì)前束的影響超過(guò)了 10%，對(duì)前束而言，是一個(gè)重要變量。所以在此修改變量的范圍為216~用這種方法得到的重要變量有 ax、 az。然后運(yùn)用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的方法優(yōu)化這兩個(gè)變量，每個(gè)變量取三個(gè)不同的值，共實(shí)驗(yàn) 9 次。）。 bz 取值范圍為 125~115，標(biāo)準(zhǔn)值是 115。 dy 取值范圍是 270~250 標(biāo)準(zhǔn)值為260。 ey 取值范圍是 240~220，標(biāo)汽車(chē)懸架優(yōu)化設(shè)計(jì) _畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 22 準(zhǔn)只是 230。因?yàn)橛绊戃?chē)輪外傾角的重要變量為 7 個(gè)，數(shù)量也足夠大，所以決定采用優(yōu)化的方法進(jìn)行優(yōu)化。各變量的取值為 主銷(xiāo)后傾角 的優(yōu)化 運(yùn)用同樣的方法，首先找出影響車(chē)輪外傾角的重要變量，它們分別是ax,變化范圍是 216~264，標(biāo)準(zhǔn)值是 240。 az,變化范圍是 10~20，標(biāo)準(zhǔn)值是 15。 dy,變化范圍是 270~250，標(biāo)準(zhǔn)值是 260。 其中最重要的變量時(shí) dz，下面是主銷(xiāo)后傾角相對(duì)于 dz 的變化曲線，可以看出對(duì)所有曲線來(lái)說(shuō)， dz 影響主銷(xiāo)后傾角的變化范圍非常大，而就每條曲線來(lái)說(shuō)，變化范圍卻不大，正好符合主銷(xiāo)后傾角所希望的變化形式。 dz,變化范圍是 60~50，標(biāo)準(zhǔn)值是 55。所以該變量仍取為 0. 主銷(xiāo)后傾角優(yōu)化后的圖如下： 汽車(chē)懸架優(yōu)化設(shè)計(jì) _畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 24 可以看出 trial trial2 真好符合主銷(xiāo)后傾角的變化范圍。正好符合主銷(xiāo)內(nèi)傾角所要求的變化。運(yùn)用設(shè)計(jì)研究方法得到的曲線如下： 可見(jiàn)， dx=110 時(shí)，主銷(xiāo)后傾角的變化范圍符合標(biāo)準(zhǔn)。 dy，取值范圍是 265~255，標(biāo)準(zhǔn)值是 262。 運(yùn)用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)得到的優(yōu)化圖形如下： 汽車(chē)懸架優(yōu)化設(shè)計(jì) _畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 25 可以看到第 24 項(xiàng)，輪距的變化優(yōu)化到了 。 各定位參數(shù)同時(shí)優(yōu)化。比如 dx 對(duì)主銷(xiāo)內(nèi)傾是有絕對(duì)影響的，而對(duì)其他定位參數(shù)基本無(wú)影響， dz對(duì)主銷(xiāo)后傾角是有絕對(duì)影響的，而對(duì)其他定位參數(shù)無(wú)影響。可以首先確定這些參數(shù)，使其對(duì)應(yīng)的定位參數(shù)能夠達(dá)到規(guī)定的范圍內(nèi)。 前 束優(yōu)化后的圖形： 其中，紅線為優(yōu)化前，藍(lán)線為優(yōu)化后。優(yōu)化前，前束隨著車(chē)輪跳動(dòng)變化混亂，在車(chē)輪上跳和下跳時(shí)，前束值不同，在不同的上跳下跳前束值也不同。 車(chē)輪外傾角優(yōu)化后的圖形： 其中，紅線為優(yōu)化前，藍(lán)線為優(yōu)化后。同前束的變化一樣，由原來(lái)的混亂狀況變得更加單一?？梢钥闯?，優(yōu)化后的主銷(xiāo)后傾角整體向上移動(dòng)了 176。 ~10176。 主銷(xiāo)內(nèi)傾角優(yōu)化后的圖形： 其中，藍(lán)線為優(yōu)化前，紅線為優(yōu)化后。左右。 ~13176。 輪距優(yōu)化后的圖形： 其中，紅線為優(yōu)化前，藍(lán)線為優(yōu)化后。 各參數(shù)優(yōu)化前后的數(shù)值表 變量 優(yōu)化前數(shù)值 優(yōu)化后數(shù)值 ax ay az bx by bz 117 cx cy cz dx 汽車(chē)懸架優(yōu)化設(shè)計(jì) _畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 28 dy dz ex ey 260 ez exfangxiang 小結(jié) 本章通過(guò)建立設(shè)計(jì)點(diǎn)，參數(shù)化模型的方法，運(yùn)用 ADAMS 軟件中提供的三種優(yōu)化方法對(duì)建立好的三維模型進(jìn)行了優(yōu)化分析。達(dá)到了預(yù)期目的。運(yùn)用 autocad 軟件畫(huà)出了麥弗遜懸架的裝配圖和有關(guān)的零件圖，對(duì)懸架的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了完善。將三維模型導(dǎo)入了仿真軟件 ADAMS 當(dāng)中，對(duì)建立的懸進(jìn)行了仿真分析，對(duì)各參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。本文給出了麥弗遜懸架設(shè)計(jì)的較完整的過(guò)程。所以最好給出該模型能達(dá)到要求時(shí)的各參數(shù)范圍。各處的橡膠襯墊也別忽略了，應(yīng)該加以分析。 4. 懸架的定位參數(shù)優(yōu)化分析完后，還要對(duì)懸架的結(jié)構(gòu)進(jìn)行變化。回顧這場(chǎng)畢業(yè)設(shè)計(jì)，我覺(jué)得受益菲淺：它讓我體會(huì)到做研究不僅要具有細(xì)心、專心和耐心的精神，更多的是要有一顆平靜的心來(lái)面對(duì)一系列可能遇到的困難。感謝所有幫助過(guò)我的老師、同學(xué) 和關(guān)心我的朋友們 !是他們辛勤的汗水才換來(lái)今天的這一切，在此表示最最衷心的感謝！ 參考文獻(xiàn) [1] 廖力成，基于多體系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的麥弗遜懸架運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真與優(yōu)化設(shè)計(jì) 2020 [2] 時(shí)陪成等，麥弗遜式獨(dú)立懸架運(yùn)動(dòng)分析，機(jī)械傳動(dòng)， 2020,01,84~85 [3] 夏長(zhǎng)高等，麥弗遜懸架運(yùn)動(dòng)學(xué)分析與結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化，農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)， 2020,12 汽車(chē)懸架優(yōu)化設(shè)計(jì) _畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 29 [4] 卞學(xué)良，麥弗遜懸架轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)，中國(guó)公路學(xué)報(bào)， 2020,4 [5] 鄧兆翔，麥弗遜懸架剛度對(duì)汽車(chē)穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)向特性的影響， Journal Of Chongqing University,2020,11 [6] 張俊，麥弗遜前懸架的虛擬設(shè)計(jì)及優(yōu)化，科研設(shè)計(jì)， 2020， 5 [7] ,Optimization of a McPherson Suspension System Using the Design of Experiments Method,2020,1 [8]Hee G, JDesign Sensitivity Analysis and Optimization of McPherson Suspension 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