冉險生,李金波,劉興君,余大江

(重慶交通大學(xué) 機電與車輛工程學(xué)院,重慶 400074)

0 引 言

摩托車后懸架形式多種多樣,其硬點位置與行駛平順性緊密相關(guān)。后懸架系統(tǒng)硬點位置的不同會直接影響其幾何結(jié)構(gòu),合理的幾何結(jié)構(gòu)能有效提高摩托車的行駛平順性。

國內(nèi)外學(xué)者對摩托車行駛的動態(tài)特性進行了大量研究,并取得了優(yōu)異的成果。T.SEGA等[1]針對多連桿懸架系統(tǒng)的阻尼特性,證明了改變連桿機構(gòu)的幾何參數(shù)可以增強懸架系統(tǒng)對不同道路的適應(yīng)能力;S.SEGLA等[2]通過將彈簧減振器模塊的下端點靠近擺臂的起點以及增加彈簧減振器模塊與垂直方向的偏差(傾斜)來實現(xiàn)降低摩托車車身質(zhì)心加速度的均方根值,從而改善摩托車的行駛平順性;R. BARBAGALLO等[3-4]提出了一種具有偏心連桿的后懸架系統(tǒng),提高了后懸架的先進性。

徐中明等[5-6]通過BikeSim與MATLAB聯(lián)合仿真,針對懸架系統(tǒng)的阻尼和剛度特性,得到Pareto前沿;冉險生等[7]針對傳統(tǒng)懸架系統(tǒng),采用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似模型進行多目標(biāo)優(yōu)化,提高了摩托車行駛的平順性;R.BARBAGALLO等[8]、P.LEMONAKIS等[9]認(rèn)為,懸架的性能可以通過駕駛員主觀感受評估,也可以通過垂直加速度等客觀的標(biāo)準(zhǔn)來量化。

目前對摩托車的研究主要集中在懸架系統(tǒng)剛度和阻尼的優(yōu)化上,對摩托車多連桿后懸架結(jié)構(gòu)的幾何參數(shù)變化對系統(tǒng)平順性的影響研究不多。

筆者以某國產(chǎn)大排量摩托車為研究對象,針對后懸架系統(tǒng)結(jié)構(gòu)對摩托車行駛平順性的影響展開研究。為了改善其行駛過程中的平順性,在VI-Motorcycle中建立完整的摩托車多體動力學(xué)模型并進行仿真分析,通過路試試驗驗證了仿真模型的準(zhǔn)確性,以車身質(zhì)心俯仰振動角加速度均方根值和垂向振動加權(quán)加速度均方根值最小化為優(yōu)化目標(biāo),完成多連桿后懸架系統(tǒng)硬點坐標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化。

1 摩托車多體動力學(xué)建模

1.1 整車模型的建立

車輛的行駛平順性主要與車輛的垂向動力學(xué)相關(guān)。為了更好描述摩托車的垂向動力學(xué)性能,建立了四自由度模型,如圖1。其平面內(nèi)的振動運動可由4個獨立的位移表示:簧載質(zhì)量的垂直位移z、簧載質(zhì)量的俯仰旋轉(zhuǎn)角位移μ和2個非簧載質(zhì)量的垂直位移zf、zr。

圖1 四自由度整車模型Fig. 1 Four degree of freedom vehicle model

整車運動方程可用式(1)～式(5)表示:

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

式中:p為軸距;b為后輪軸到質(zhì)心的水平距離;kf和kr分別為前、后懸架系統(tǒng)減震器剛度;cf和cr分別為前、后懸架系統(tǒng)減震器阻尼;kpf和kpr分別為前、后輪的徑向剛度;cpf和cpr分別為前、后輪的徑向阻尼;IyG為繞y軸的極慣性矩;m為簧載質(zhì)量;mf和mr分別為前、后非簧載質(zhì)量;zf和zr分別為前、后非簧載質(zhì)量位移;z為簧載質(zhì)量質(zhì)心的位移;μ為簧載質(zhì)量的俯仰旋轉(zhuǎn)角位移。

在VI-Motorcycle中建立的整車模型具有5個自由度,其主要設(shè)計參數(shù)如表1,彈簧的剛度和減震器的阻尼如圖2和圖3。整車模型由駕駛員、車架、發(fā)動機、后搖臂、車架連桿、三角偏心連桿、上前叉、下前叉、手把管9個剛體以及前后輪組成。前后輪通過tir文件定義剛度與阻尼。駕駛員和發(fā)動機固定于車架上,可與上前叉、手把管一同看作為簧載質(zhì)量m。前輪與下前叉可看作前非簧載質(zhì)量mf,后輪、車架連桿、三角偏心連桿和后搖臂可看作后非簧載質(zhì)量mr。因摩托車的平面運動可以看作是垂向運動與俯仰運動的組合[10],筆者主要研究摩托車的平面運動,故忽略整車模型中縱向自由度的影響,由四自由度整車模型描述車輛的振動運動(圖1)。

表1 整車主要設(shè)計參數(shù)

圖2 前后減震器彈簧剛度曲線Fig. 2 Spring stiffness curves of front and rear shock absorbers

圖3 前后減震器阻尼曲線Fig. 3 Damping curves of front and rear shock absorbers

1.2 多連桿后懸架硬點位置

傳統(tǒng)的后懸架系統(tǒng)中減震器直接與后搖臂相連接,具有結(jié)構(gòu)簡單、加工方便等優(yōu)點,但是這種后懸架的缺點為不具有好的漸進性。

多連桿后懸架系統(tǒng)是目前國外大排量摩托車中比較流行的一種后懸架,其減震器不直接與后搖臂相連,如圖4。V. COSSALTER等[10]認(rèn)為,多連桿后懸架系統(tǒng)與傳統(tǒng)后懸架系統(tǒng)相比具有更好的漸進性。

圖4 多連桿后懸架系統(tǒng)Fig. 4 Multi-link rear suspension system

筆者主要研究多連桿后懸架系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)對摩托車行駛平順性的影響。后懸架主要硬點參數(shù)如表2,初始硬點位置如圖4。其中,O點為后搖臂旋轉(zhuǎn)中心位置,其坐標(biāo)為(0,0,0);ED為減震器;BCD為一個三角偏心連桿;AB為與車架相連接的連桿。最終在VI-Motorcycle中建立的多連桿后懸架模型如圖5。

表2 后懸架主要硬點參數(shù)

圖5 后懸架系統(tǒng)多體模型Fig. 5 Multi-body model of the rear suspension system

1.3 路面模型的建立

根據(jù)GB/T 7031—2005《機械振動 道路路面譜測量數(shù)據(jù)報告》道路分級要求,采用諧波疊加法[5]對C級路面不平度進行模擬,建立道路高程隨道路長度變化的模型,其表達(dá)式如式(6):

(6)

式中:X為道路縱向位移;θ為[0,2π]之間的隨機數(shù);Gd(nmid_i)為空間功率譜密度;nmid_i為空間頻率。

由式(6)通過MATLAB編寫C級路面程序,得到C級路面不平度,如圖6。

圖6 C級路面不平度Fig. 6 Roughness of C level road

2 實車驗證

為了確保所建立仿真模型的準(zhǔn)確性,需要通過實車試驗對其進行驗證。

2.1 路試試驗系統(tǒng)

筆者所采用的測試系統(tǒng)為德國2D DTS(動態(tài)測試系統(tǒng)),試驗的設(shè)備有IMU(慣性測量單元)、GPS傳感器、顯示器和數(shù)據(jù)采集儀,試驗的系統(tǒng)框架如圖7。其中,GPS傳感器[11]用于獲得摩托車的速度和位置;IMU測量其俯仰振動與垂向振動加速度;顯示器用于駕駛員掌握車輛相關(guān)信息;最后通過數(shù)據(jù)采集儀接收測得的數(shù)據(jù)并儲存。

圖7 試驗系統(tǒng)框架Fig. 7 Experiment system framework

實車試驗時,IMU安裝在接近車輛質(zhì)心的油箱附近,顯示器安裝在郵箱前部,方便駕駛員及時掌握車輛動態(tài)情況,GPS固定在摩托車尾部,數(shù)據(jù)采集儀安裝在車頭左部的覆蓋件上。

2.2 模型驗證

通過搭建的路試試驗系統(tǒng),參照GB/T 4970—2009《汽車平順性試驗方法》,由專業(yè)的駕駛員在C級路面上以60 km/h的速度勻速直線行駛,通過多次試驗以減少人為誤差。

經(jīng)過實車試驗與仿真結(jié)果進行對比分析,俯仰振動加速度均方根值與垂向振動加權(quán)加速度均方根值如表3,車身質(zhì)心俯仰振動角加速度和垂向振動加速度功率譜密度(PSD)如圖8和圖9。

表3 仿真與試驗加速度均方根值對比

圖8 車身質(zhì)心俯仰振動角加速度PSD對比Fig. 8 Contrast of body mass center pitch vibration angular acceleration PSD

仿真數(shù)據(jù)表明,車身質(zhì)心俯仰角加速度均方根值為3.95 rad/s2,車身質(zhì)心垂向加權(quán)加速度均方根值為1.48 m/s2。試驗數(shù)據(jù)表明,車身質(zhì)心俯仰角加速度均方根值為4.07 rad/s2,車身質(zhì)心垂向加權(quán)加速度均方根值為1.51 m/s2。

由圖8、圖9可知,仿真數(shù)據(jù)與試驗數(shù)據(jù)擬合程度較高,證明了模型的準(zhǔn)確性。由于受駕駛員、試驗場地和天氣等不確定因素影響,試驗數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)相比存在一定誤差,但該誤差在可接受范圍內(nèi)[12]。

3 多目標(biāo)優(yōu)化

3.1 多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型的建立

為了改善該車輛在隨機路面上的行駛平順性,以該車輛后懸架硬點坐標(biāo)為設(shè)計變量,以車身質(zhì)心俯仰振動角加速度均方根值和垂向振動加權(quán)加速度均方根值最小化為優(yōu)化目標(biāo),采用NSGA-Ⅱ 算法進行多目標(biāo)優(yōu)化。由于該車輛后懸架系統(tǒng)硬點在xOz平面,即硬點的y坐標(biāo)為0,所以僅對硬點在xOz平面進行優(yōu)化,建立該多目標(biāo)優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型如式(7):

(7)

式中:σrms_p與σrms_v分別為車身質(zhì)心俯仰角加速度均方根值與車身質(zhì)心垂向振動加權(quán)加速度均方根值;Ax∈R1;Az∈R2;Bx∈R3;Bz∈R4;Cx∈R5;Cz∈R6;Dx∈R7;Dz∈R8;Ex∈R9;Ez∈R10;R1,R2,…,R10分別為對應(yīng)各個變量的取值范圍。

由于車輛后懸架系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的限制,自變量的取值范圍[13]為初始值的±20 mm,如表4。

表4 設(shè)計變量取值范圍

帶精英策略的快速非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)將擁擠度計算和精英策略同時考慮在內(nèi),有效地避免了在優(yōu)化過程中的局部收斂問題。根據(jù)Pareto最優(yōu)解概念,Pareto最優(yōu)前沿中的個體可以均勻地擴展到整個解空間,保證了種群的多樣性,具有魯棒性、全局最優(yōu)性、高效并行性、不要求函數(shù)連續(xù)可導(dǎo)等特點[14-15]。據(jù)此,文中優(yōu)化算法采用NSGA-Ⅱ遺傳算法,設(shè)置的主要參數(shù)如下:種群數(shù)量為40,遺傳代數(shù)為25,交叉概率為0.9。通過iSIGHT集成VI-Motorcycle搭建聯(lián)合仿真平臺,利用MATLAB對數(shù)據(jù)進行自動化處理,建立的優(yōu)化流程如圖10。

圖10 優(yōu)化流程Fig. 10 Optimization process

3.2 優(yōu)化結(jié)果

經(jīng)過1 000次迭代計算,完成優(yōu)化分析。其中,目標(biāo)函數(shù)的迭代尋優(yōu)過程如圖11、圖12,在迭代937步后找到最優(yōu)解。

圖11 車身質(zhì)心俯仰振動角加速度均方根值尋優(yōu)過程Fig. 11 Optimization process of pitch vibration angularacceleration RMS of body mass center

圖12 車身質(zhì)心垂向振動加權(quán)加速度均方根值尋優(yōu)過程Fig. 12 Optimization process of vertical vibration weighted acceleration RMS of body mass center

優(yōu)化前后的設(shè)計變量取值如表5,優(yōu)化后除了B點的z坐標(biāo)和C點的x坐標(biāo)值增大,其余值均減小,優(yōu)化前后的硬點對比示意如圖13。

表5 設(shè)計變量優(yōu)化前后取值

圖13 優(yōu)化前后懸架硬點示意Fig. 13 Schematic diagram of suspension hard points before and after optimization

優(yōu)化前與優(yōu)化后的加速度功率譜密度如圖14、圖15,目標(biāo)響應(yīng)結(jié)果如表6。圖14、圖15、表6可看出,優(yōu)化后俯仰振動角加速度均方根值為3.00 rad/s2,相較于優(yōu)化前降低了24.0%;車身垂向振動加權(quán)加速度均方根值為0.90 m/s2,相較于優(yōu)化前降低了39.2%;優(yōu)化后振動明顯下降,車輛的行駛平順性有明顯改善。由于懸架系統(tǒng)硬點位置改變使得后懸架系統(tǒng)的剛度和阻尼發(fā)生了變化,從而導(dǎo)致優(yōu)化后峰值幅值降低,峰值頻率略有減小。在不考慮懸架撞擊限位現(xiàn)象情況下(極限情況),達(dá)到了預(yù)期的優(yōu)化目標(biāo),同時也表明該優(yōu)化方案的有效性。

表6 優(yōu)化后前后目標(biāo)響應(yīng)

圖14 優(yōu)化前后車身質(zhì)心俯仰振動角加速度PSD對比Fig. 14 Comparison of body mass center pitch vibration angularacceleration PSD before and after optimization

圖15 優(yōu)化前后車身質(zhì)心垂向加權(quán)加速度PSD對比Fig. 15 Comparison of vertical weighted acceleration PSD of body mass center before and after optimization

4 結(jié) 論

1)采用摩托車動力學(xué)軟件VI-Motorcycle建立準(zhǔn)確的整車、路面和駕駛員模型,考慮到該車輛在行駛時的俯仰振動和垂向振動問題,對車輛進行了平順性仿真分析,提出用改變后懸架硬點坐標(biāo)的方法改善摩托車的行駛平順性。

2)將實車試驗與優(yōu)化前摩托車的車身質(zhì)心俯仰振動角加速度PSD和垂向振動加速度PSD進行對比分析,結(jié)果表明,仿真數(shù)據(jù)與試驗數(shù)據(jù)吻合程度較高,證明了模型的準(zhǔn)確性。

3)以摩托車的車身質(zhì)心俯仰振動角加速度均方根值和垂向振動加權(quán)加速度均方根值為優(yōu)化目標(biāo),以后懸架系統(tǒng)硬點的x坐標(biāo)和z坐標(biāo)為自變量,對后懸架系統(tǒng)的硬點在xOz平面進行多目標(biāo)優(yōu)化,使得摩托車的俯仰振動角加速度均方根值和垂向振動加權(quán)加速度均方根值均減小,實現(xiàn)了預(yù)期的優(yōu)化目標(biāo)。車輛的行駛平順性得到改善,表明了該優(yōu)化方案的有效性。