طراحی بهینه دوهدفی سیستم تعلیق غیرخطی و فعال خودرو تحت ورودی جاده‌ای تصادفی ترکیبی

نوع مقاله : گرایش دینامیک، ارتعاشات و کنترل

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی مکانیک، واحد بندر انزلی، دانشگاه آزاد اسلامی، بندر انزلی، ایران

2 نویسنده مسئول: استادیار، گروه مهندسی مکانیک، واحد بندر انزلی، دانشگاه آزاد اسلامی، بندر انزلی، ایران

چکیده

در مقاله حاضر تأثیر ورودی‌های مختلف جاده‌ای به شکل پروفایل تصادفی ترکیبی بر نتایج طراحی بهینه سیستم تعلیق فعال و غیرخطی یک‌چهارم خودرو با دو درجه آزادی بررسی‌شده است. فرایندهای بهینه‌یابی در فضای دو تابع هدف با بهره‌گیری از ترکیب الگوریتم تکامل تفاضلی با ضریب جهش فازی شده، الگوریتم جست‌وجوی نامغلوب و معیار فاصله ازدحامی (MODE-FM) انجام‌شده و نتایج به کمک جبهه پارتو نمایش داده‌شده‌اند. در این پژوهش از تلفیق راهکارهای کنترل مدلغزشی، اسکای‌هوک و کنترل تأخیری اینرسی‌دار برای مدل‌سازی سیستم تعلیق فعال دارای مؤلفه‌های غیرخطی و تحت تأثیر اغتشاشات جاده‌ای استفاده‌شده است. ضمناً، شتاب عمودی جرم‌معلق و جابه‌جایی نسبی جرم‌معلق و غیرمعلق به‌عنوان توابع هدف در نظر گرفته‌شده‌اند. مقایسه نتایج با تحقیقات انجام‌شده پیشین نشان‌دهنده برتری کار حاضر است، درواقع در تست‌های عملکردی در 75% موارد برتری از آنِ طراحی پیشنهادی این تحقیق است که نشان‌دهنده عملکرد مناسب طراحی مذکور است.

تازه های تحقیق

  • طراحی سیستم تعلیق خودرو تحت کاهش اغتشاشات پروفایل جاده‌ای از طریق بهینه‌یابی دوهدفی برای رسیدن به مصالحه بین راحتی سرنشین و فرمان‌پذیری خودرو
  • اعمال ورودی جاده‌ای به شکل ترکیب پروفایل‌های تصادفی مختلف

کلیدواژه‌ها


Smiley face

[1] Bouazara mohamed, J.Richard marc. An optimization method designed to improve 3-D vehicle comfort and road holding capability through the use of active and semi-active suspensions. European Journal of Mechanics - A/Solids. 2001;20: 509-520. DOI 10.1016/S0997-7538(01)01138-X.
[2] Hać A, Youn I. Optimal semi-active suspension with preview based on a quarter car model. Journal of Vibration and Acoustics. 1992 ;114(1):84-92. DOI https://www.mdpi.com/2079-9292/11/10/1657.
[3] Fleps-Dezasse M, Brembeck M. LPV Control of Full-Vehicle Vertical Dynamics using Semi-Active Dampers. 2016; 49(11):432-39. DOI 10.1016/ j.ifacol. 016.08.064.
[4] Yildirim Ş. Vibration control of suspension systems using a proposed neural network, Journal of Sound and Vibration. (2004); 277(4-5):1059–69. DOI 10.1016/j.jsv.2003.09.057.
[5] Mendoza R, Nawarecki M, Sename O, Dugard L, M'Saad M. An optimal control approach for the design of an active suspension system. IFAC Proceedings. 1998; 3(1): 43-8.
[6] Sepehri B, Hemati A. Active Suspension vibration control using Linear H-Infinity and optimal control. International Journal of Automotive Engineering. 2014; 4: 805-11.
[7] Yagiz N, Hacioglu Y. Backstepping control of a vehicle with active suspensions. Control Engineering Practice. 2008; 16(12): 1457-67. DOI 10.1016/ j. conengprac.2008.04.003.
[8] D'Amato F, Viassolo D. Fuzzy control for active suspensions, Mechatronics. 2000; 10: 897-920. DOI 10.1016/S0957-4158(99)00079-3.
[9] Slotine J, Sliding controller design for nonlinear systems. International Journal of Control.1984; 40(2):421-34. DOI 10.1080/00207178 408933284.
[10] Yoshimura T, Isari Y, Li Q, Hino J. Active suspension of motor coaches using skyhook damper and fuzzy logic control. Control Engineering Practice. 1997; DOI 5(2):175-84. DOI 10.1016/S0967-0661 (97)00224-4.
[11] Deshpande V, Shendge P, Phadke S. Active suspension systems for vehicles based on a sliding-mode controller in combination with inertial delay control, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering. 2013; 227(5):675-90. DOI 10.1177/0954407012462 953.
[12] Salehpour M, Jamali, A, Bagheri A, Nariman-Zadeh N. Optimum sliding mode controller design based on skyhook model for nonlinear vehicle vibration model. Automotive Science and Engineering. 2017;7(4):2537-50. DOI 10.22068/ijae. 7.4.2537.
[13] Kitayama S, Arakawa M, Yamazaki K. Differential evolution as the global optimization technique and its application to structural optimization, Applied Soft Computing.2011; 11(4): 3792–803. DOI 10.1016/ j.asoc.2011.02.012.
[14] Srinivas N, Deb K. Muiltiobjective Optimization Using Nondominated Sorting in Genetic Algorithms. Evolutionary Computation. 1994;2(3):221–48. DOI 10.1162/evco.1994.2.3.221.
[15] Toffolo A, Benini E. Genetic Diversity as an Objective in Multi-Objective Evolutionary Algorithms. Evolutionary Computation. 2003; 11(2): 151-67.
[16] Guo L X, Zhang L P. Robust  control of active vehicle suspension under nonstationary running. Journal of Sound and Vibration. 2012;331(26):5824–37. DOI 10.1162/106365603766646816.
[17] Kim C, Ro P I. A sliding mode controller for vehicle active suspension systems with nonlinearities. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering. 1998;212(20):79-92. DOI 10.1243/0954407981525 812.
[18] Nariman-Zadeh N, Salehpour M, Jamali A, Haghgoo E. Pareto optimization of a five degree of freedom vehicle vibration model using a multi-objective uniform-diversity genetic algorithm (MUGA). Engineering Applications of Artificial Intelligence 2010;23(54):543–51. DOI 10.1016/ j.engappai.2009.08.008.
[19] Jamali A, Rammohan Mallipeddi, Salehpour M, Bagheri A. Multi-objective differential evolution algorithm with fuzzy inference-based adaptive mutation factor for Pareto optimum design of suspension system. Swarm and Evolutionary Computation. 2020; 54:100666. DOI 10.1016/ j.swevo.2020.100666.
[20] Deb K, Pratap A, Agarwal S, Meyarivan T. A fast and elitist multi-objective genetic algorithm: , IEEE Transactions on Evolutionary Computation. (2002); 6(2): 182-97. DOI 10.1109/4235.996017.
[21] Jamali A, Salehpour M, Nariman-zadeh N. Robust Pareto active suspension design for vehicle vibration model with probabilistic uncertain parameters. Multibody System Dynamics. 2013; 30(3):265-85. DOI 10.1007/s11044-012-9337-4.
[22] Mohammadmoradi S, Akbari A, Mirzaei M. Robust Model Predictive Control for Active Suspension System using Linear Matrix Inequalities. Modares Mechanical Engineering 2018; 17 (12) :183-192. DOI 20.1001.1.10275940.1396.17.12.48.0.
[23] Ramezani Moghadam A, Kebriaei H. Design and stability analysis of optimal controller and observer for Itô stochastic model of active vehicle suspension system. Journal of Control. 2019;13(3):71-83. DOI 20.1001.1.20088345.1398.13.3.4.9.
[24] Abdi B, Mirzaei M, Rafatnia S, Akbari Alvanagh A. Analytical Design of Constrained Nonlinear Optimal Controller for Vehicle Active Suspension System considering the Limitation of Hydraulic Actuator. Journal of Control. 2017;11(3):25-34. DOI 20.1001.1.20088345.1396.11.3.4.5
[25] Ghorbany M, Ebrahimi-Nejad S, Mollajafari M. Global-guidance chaotic multi-objective particle swarm optimization method for pneumatic suspension handling and ride quality enhancement on the basis of a thermodynamic model of a full vehicle. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering. 2023;0(0). doi:10.1177/09544070221148287. DOI 10.1177/09544070221148287.
[26] Haiping Du, Nong Zhang.  control of active vehicle suspensions with actuator time delay. Journal of Sound and Vibration 2007; 301:236–52. DOI 10.1016/j.jsv.2006.09.022.
[27] Liu G, Li Y, Nie X, Zheng H. A novel clustering-based differential evolution with 2 multi-parent crossovers for global optimization. Applied Soft Computing. 2012;12(2):663-81. DOI 10.1016/j.asoc. 2011.09.020.
[28] Zhang C, Chen J, Xin B. Distributed memetic differential evolution with the synergy of Lamarckian and Baldwinian learning. Applied Soft Computing. 2013;13(5):2947-59. DOI 10.1016/j.asoc.2012.02.028.
[29] Deng W, Yang X, Zou L, Wang M, Liu Y, Li Y. An improved self-adaptive differential evolution algorithm and its application. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2013; 128:66–76. DOI 10.1016/j.chemolab.2013.07.004.
[30] Verros G, Natsiavas S, Papadimitriou C. Design optimization of quarter-car models with passive and semi-active suspensions under random road excitation. Journal of Vibration and Control. 2005; 11:581–606. DOI 10.1177/1077546305052315.
[31] International Standard, mechanical vibration-road surface profiles-reporting of measured data, is ISO8608:2016(E), ICS 17.160;93.080.10.
دوره 20، شماره 1 - شماره پیاپی 75
شماره پیاپی 75، فصلنامه بهار
فروردین 1403
صفحه 89-105
  • تاریخ دریافت: 12 شهریور 1402
  • تاریخ بازنگری: 04 مهر 1402
  • تاریخ پذیرش: 24 مهر 1402
  • تاریخ انتشار: 27 فروردین 1403