基于遗传算法的汽车磁流变减振器多目标优化-郑玲.pdf

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1、汽车工程2016年(第38卷)第7期 Automotive Engineering 2016(V0138)No7=：=：=：2016137基于遗传算法的汽车磁流变减振器多目标优化郑玲1”，牛伯瑶1，李以农1，庞剑2”，李传兵2，一，徐小敏2，一，付江华2，3(1重庆大学汽车工程学院，机械传动国家重点实验室，重庆400044：2汽车噪声振动和安全技术国家重点实验室，重庆401120；3长安汽车工程研究总院，重庆401120)摘要 为满足汽车半主动悬架系统的功能需求，宜设计具有大阻尼力调节范围、低能耗、响应迅速的磁流变减振器。本文中分别以磁流变减振器线圈耗能功率和响应时间为目标函数，以输出阻尼力和

2、磁流变减振器阻尼通道处磁感应强度为约束条件，建立了磁流变减振器多目标优化模型，采用带精英策略的非支配排序遗传算法，获得了磁流变减振器多目标优化的最优Pareto解集。结果表明：多目标优化不仅能满足阻尼力可调范围的工程需求，且线圈功率损耗大大减小，响应时间明显缩短，为汽车磁流变减振器的结构优化提供了有效方法。关键词：磁流变减振器；带精英策略的非支配排序遗传算法；多目标优化Multiobjective Optimization of Vehicle MR DamperBased on Genetic AlgorithmZheng Lin91。，Niu Boya01，Li Yinon91，Pang

3、Jian2，Li Chuanbin92，Xu Xiaomin23Fu Jianghua231College ofAutomobile Engineering，Chongqing University，State Key Laboratory ofMechanical Transmission，Chongqing 400044；2State研LaboratoryofVehicleNVH and Safety Technology，Chongqing 401120；3Changagg Automobile Research Institute，Chongqing 401 120AbstractTo

4、 meet the functional requirements of vehicle semiactive suspension system，it is appropriate todesign a magnetorheological(MR)damper with low energy consumption，quick response and a wide adjustablerange of damping forceIn this paper，a multiobjective optimization model for MR damper is set up and NSGA

5、-IIalgorithm is adopted to conduct a multiobjective optimization for MR damper，with its power consumption in coiland response time as objectives，and its output damping force and magnetic induction intensity at damping channelas constraintsAn optimal Pareto solution set is then obtained and the resul

6、ts show that multiobjective optimizationnot only met the engineefing requirements on the adjustable range of damping force，but also greatly reduce the pow。er consumption in coil and significantly shorten response time，SO providing an effective method for the structural optimization of MR damperKeywo

7、rds：MR damper；NSGA-II algorithm；multi-objective optimization日IJ舌磁流变液体作为一种典型智能材料，一直倍受关注并在诸多工程领域得以应用，例如建筑、汽车、船舶等，具体应用有汽车的减振器、离合器E2和制动器3l，桥梁等建筑结构的阻尼器4l，动力装置隔振器51和传感器61等。磁流变减振器由于其响应频率高、阻尼变化范围大、工作电压低、耗能少、调节装置结构简单等特点，在汽车半主动悬架系统中有着广阔的应用前景。美国Lord公司o 71、Delphi公司J，德国BASF公司p1等已经研发出商业产品并在实车中进行试装及性能试验。可见，基于磁流变减振

8、器的汽车半主动悬架系统代表了未来汽车智能悬架系统发展的方向。磁流变减振器作为悬架系统的关键执行元件，其设计+汽车噪声振动和安全技术国家重点实验室开放基金(NVHSKL-201405)和国家自然科学基金(51275“1)资助。原稿收到日期为2015年1月22日。万方数据872 塑主三堡 !至!箜!鲞2箜!塑一一直接影响到汽车半主动悬架系统的性能，设计输出阻尼力范围大、响应时间短、能量消耗少的磁流变减振器，对于改善汽车半主动悬架系统性能，加速汽车半主动悬架系统的发展和应用，具有重要的理论意义和工程应用价值。国内外已有很多学者对磁流变减振器的优化设计方法进行了研究，但大多是将输出阻尼力调节范围、磁流

9、变液工作缝隙处最大磁感应强度或响应时间等设为目标，对磁流变减振器进行结构设计和优化10-121。文献13中以磁流变阀的调节比例为优化目标，体积为约束条件，对磁流变阀进行了结构优化设计；文献14中将输出阻尼力、可调范围和响应常数都列入优化目标，用3个总和为1的系数分别作为其加权系数，本质上仍是单目标优化，对各个子目标的权重很难做到最优配比。文献15中以磁流变阀的能量消耗为优化目标，时间响应常数为约束条件，对磁流变阀进行了结构优化，获得了满足调节比例的磁流变阀最优结构尺寸。可见，目前对磁流变器件的结构优化主要是单目标优化，对磁流变器件的结构多目标优化的研究较少。本文中以轿车磁流变减振器为研究对象，

10、以线圈消耗功率和时间常数为目标函数，以磁流变减振器的输出阻尼力和通道处的磁感应强度为约束条件，研究使目标函数最小化的磁流变减振器多目标结构优化方法。设计变量涉及结构几何参数和线圈参数。采用ANSYS参数化设计语言(APDL)，构建优化设计流程，使电磁场有限元分析纳入结构优化设计全过程，通过对磁流变减振器性能的准确预测，实现其结构设计参数的优化。1 磁流变减振器结构设计本文中针对某电动轿车磁流变半主动悬架系统的开发，设计了基于流动模式的单筒单出杆的轿车磁流变减振器，运动时活塞杆进出缸筒会造成压强差，因此在减振器底部设计了气体补偿装置，结构如图1所示。活塞头和减振器缸筒内壁之间构成环形阻尼通道，通

11、过改变线圈中的励磁电流，使环形阻尼通道中的磁感应强度发生变化，从而改变阻尼通道中的磁流变液的黏度，得到连续可调的输出阻尼力。流动模式工作原理如图2所示。与阻尼通道宽度相比，活塞头外表面和减振器缸筒内表面可视为两固定不动的平行极板，它们之间的缝隙内充满磁流变液，活塞头中绕有线圈，其中的变化电流产生磁訇1 磁流变减振器结构图场，方向垂直于极板，这时阻尼通道中的磁流变液发生磁流变效应，屈服应力发生变化，实现输出阻尼力连续变化的目的。流动模式下阻尼通道内磁流变液的流动状态如图3所示。一一一一一。|心线I-、方向图3 阻尼通道处磁流变液速度分布图根据图3，戈方向的流量为q=一击耋+(矗一h2)3+争。+

12、，C等(h+h：一h。) (1)其中：h=R2一Rl；hl=rlRl；h2=R2一r2式中：h为阻尼通道宽度；x为磁流变液黏度；字为压力梯度；”为活塞速度；u，C为塞流区域内流体的速度；rl，r2，尺1和R2见图3。u：表达式为u；一壶。耋mh2)2】 (2)体积流量为Q=A pisV=2rrR。，。g (3)式中：A pis为活塞头横截面积；R。为阻尼通道平均半径，即R。=R。+危。结合图2和图3可推导出由外加磁场引起的压万方数据郑玲，等：基于遗传算法的汽车磁流变减振器多目标优化 873力差为 C丁，rpr 2百L (4)式中：L为阻尼通道长度；r、为磁场作用下磁流变液的剪切屈服应力；C为减

13、振器设计参数，取值范围从207(ap，ap。100)，经验公式为 c=207+瓦硒1而2zAv硒isv(5)由磁流变液自身黏度引起的压力差为瓴=岩(6)其中Ag。p=27rR。，。hA一2百礁 (7)4：一一生11pls1ave 1式中：A。为阻尼通道的环形横截面积；A为阻尼通道圆形横截面积。忽略气体补偿装置的压力，则减振器输出阻尼力F即为F=F，+F=(p，+p。)A p。 (8)式中：F，为剪切阻尼力；F。为黏性阻尼力。因此F，和F。可写为 F，=生型hf207+H 一=一，-，L1 7 I。蒜R08h) 1孔(。一)秽+2丁、 ：型霉坐(2一07+，p 2_r一Iu+ n 面警矗)1Zp

14、(尺。，。一)秽+082 7l，减振器的最大输出阻尼力满足车辆要求是减振器设计的首要标准，同时阻尼力的可调范围越大，表明减振器对不同工况的适应能力越强，因此评价磁流变减振器性能的另一重要指标是磁流变减振器的阻尼比，定义为剪切阻尼力与黏性阻尼力的比值D：D=F，凡 (10)D值越大，磁流变减振器的输出阻尼力可调范围越大，控制性能越好。2优化模型21优化目标本文中在所设计磁流变减振器初始尺寸的基础上，对关键部件(活塞头等)的关键尺寸进行优化，以期得到更加合理的结构，使磁流变减振器的性能得以改善。性能优异的磁流变减振器不仅要做到输出阻尼力大、可调范围广，还需反应迅速，因此本文中将响应时间短作为减振器

15、优化目标之一。本文中设计的减振器应用于小型电动车，因此将线圈消耗功率作为另一个优化目标。首先通过磁路分析推导出磁流变减振器响应时间、线圈消耗功率与结构尺寸的关系。磁流变减振器的磁路结构如图4所示，由活塞头、磁流变液体和减振器缸筒构成闭环回路。图4磁流变减振器的磁路结构根据磁通量定律和磁路安培法则：中=BkA k (11)M=皿z。=2Hflf+2以z。+2仇fk+吼“+珥z。(12)式中：中为磁通量；B。和4。分别为磁路各部分的磁感应强度和磁通面积；N为线圈匝数；，为励磁电流；Hc和f，分别为磁路各部分的磁场强度和磁路长度。由式(12)可以看出：通过优化活塞头结构，减小活塞头尺寸，能实现在f，

16、不变的情况下，增大阻尼通道处的磁场强度日。，磁感应强度B。也随之增大。由磁流变液流变特性，增大阻尼通道处磁感应强度能有效增加磁流变液体的剪切屈服应力，进而增大输出阻尼力，改善磁流变减振器性能。磁流变减振器中的励磁线圈的消耗功率为尸。：岛。叼(13)式中：R。为励磁线圈电阻；77为能量管理电路的效率。电阻可表示为Rw=Lwrw=丌dc AP。 (14)万方数据874 塑主三墨 !生!箜!鲞2箜!塑式中：L。为线圈长度；r。为单位长度线圈的电阻；d。为励磁线圈平均直径；P为导线的电阻率；A。为导线的横截面积。线圈感应时间即磁路响应时间为T：L。in：磐 (15)R。 IR。 、 1式中：i。为励磁

17、线圈的电感；9为磁路磁通量密度。22优化变量和约束条件根据减振器的设计准则和加工工艺要求，可以确定活塞杆直径d、减振器缸筒厚度。和阻尼通道径向宽度f。取值分别为4，5和1mm。根据图4磁流变减振器磁路结构示意图，各区域磁路长度和线圈平均直径均可由结构参数活塞头半径尺。、线圈槽深度t，、阻尼通道长度Z和线圈槽长度b表示：卜R。一皂，twfh 5 i(16)Ld。=2R1一t。将上述4个参数定为优化参数，其优化范围如表1所示。表1磁流变减振器结构优化变量表优化变量 优化范围mm活塞头半径R。 1620线圈槽深度t。 713阻尼通道长度l 410线圈槽长度b 410目标函数线圈耗能功率和响应时间可表

18、示为Pw=百I盯(2尺。一。是熹巩fc (17)丁：芒是生万 (18)2R1椰(。一t。) 叫磁流变减振器的约束变量如表2所示。表2磁流变减振器结构优化约束变量约束变量 约束范围黏性阻尼力凡 200400N剪切阻尼力F， 1 0001 200N活塞杆处最大磁感应强度曰l。 160T活塞头最大磁感应强度B2m瓿 215T阻尼通道平均磁感应强度B6。，。 060O65T缸筒最大磁感应强度B7。 160T3优化方法本文中优化问题的目标为卜2南。，min P。=1。ar(2R1一t。)。珥f。不难看出，磁流变减振器的响应时间和消耗功率作为优化设计的两个子目标函数是相互矛盾的。所以只能在两个子目标函数之

19、间进行折中，使最后的综合结果尽可能达到最优。因此这是一个典型的多目标优化问题，与单目标优化的根本区别在于其优化结果不唯一，而是一组由众多Pareto最优解刊组成的解集。传统的多目标优化算法有加权法、约束法、目标规划法和目标满意法等，这些方法计算量小，理论成熟，易于理解和实现。总体而言，传统多目标优化方法的根本思想都是将各子目标聚合成一个带权重系数的单目标函数，然后利用罚函数法将约束最优问题转化为无约束最优化问题，系数由决策者自行确定，或由优化方法自动调整81。传统优化方法对目标函数提出了诸多要求，如凸性、连续性或线性，其次权重系数的确定带有很大主观性，且往往不容易获得，因此，传统优化算法的应用

20、受到了很大限制。目前，越来越多的学者致力于研究更高效的多目标优化算法和理论，如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法和人工免疫系统等。通过对比分析，本文中选取了遗传算法中的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGAII)，相比于其他多目标优化算法，NSGAII的突出特点引是鲁棒性好，运行效率高，解集有良好的分布性，特别是对于低维优化问题具有较好的表现，缺点是在高维问题中解集多样性不理想。本文中的多目标优化问题只有2个目标函数，属于低维优化，故不存在上述问题。NSGA-II口叫的基本思想为：(1)随机生成一定个体数的初始种群，通过非支配排序及遗传算法中的选择、交叉和变异3个基本操作，获得第一

21、代子代种群；(2)从第二代种群开始，将父代种群和子代合并，进行快速非支配排序，同时计算每个非支配层中个体的拥挤度，根据非支配关系和个体的拥挤度，选择合适的个体组成新的父代；(3)重复选择、交叉、变异操作，再次产生新的子代种群；(4)以此为循环，直到进化代数或生成的种群满足程序的终止万方数据郑玲，等：基于遗传算法的汽车磁流变减振器多目标优化条件。本文中磁流变减振器结构优化的基本步骤是：(1)在MATLAB中编写NSGAII遗传算法主程序，开始运行时随机产生一定规模的初始种群，种群中每一个元素是一组优化变量；(2)将初始种群的每一组变量赋值到APDL语言编写的log文件中，并调用ANSYS进行磁场

22、分析，获得阻尼通道等各处磁感应强度；(3)将数据读出，返回到MATLAB的主程序中，统计计算出阻尼通道磁感应强度平均值，通过代人式(9)、式(17)和式(18)得出阻尼力、线圈消耗功率和响应时间等；(4)通过NSGAII遗传算法的迭代，获得最优解集。相应的流程如图5所示。图5磁流变减振器结构优化算法流程图4优化结果根据经验将主程序的终止条件设定为迭代次数为100，经过100次迭代后，退出优化程序。输出响应时间和耗能功率2个子目标函数值随迭代次数的变化曲线，如图6和图7所示，可见2个子函数经过迭代最终达到平衡，得到较稳定的函数值。绘制Pareto最优前沿可视图，如图8所示，将其中的第一级个体提出

23、列表，如表3所示，它们互相不可支配，即优化得到的13组最优解，分别代表13组结构参数。从表3中任选一组数据，如第8组数据：R。=00190m，。=00098m，2=00046m，b=00083m，阻尼通道宽度1mm，缸筒壁厚5ram，在ANSYS中建模仿真，得到阻尼通道平均磁感应强度曲线如图9所示。可以看出，磁流变减振器阻尼通道处的磁感应强度在06280679T之间，平均值在磁流变液工作磁感应强度06065T范围内。遗传代数訇6响应时间(目标函数1)糍3 3陬；It-+八 厂阻尼通道 NrgNS苴t f I 0 35 70 105 140 175阻尼通道轴向长度mm图9优化后阻尼通道磁感应强度

24、分布曲线一HHUiiO5O5032，-)【踊忱湖00OOO0万方数据汽车工程 2016年(第38卷)第7期表3第一级个体个体数 R1m tcm 2m bm Ts P。1 0018 5 O010 3 0004 8 O008 0 0037 7 2889 62 0018 7 0010 0 0004 7 0008 3 0036 4 2944 63 0019 1 O010 0 0004 5 0008 5 0034 8 3027 44 O018 7 0009 6 O004 7 0008 4 0035 9 2978 55 O019 3 0010 5 0004 6 0007 7 0035 5 3022 66

25、O018 9 0010 3 0004 5 0009 5 0035 8 3018 57 O019 2 0009 6 0004 6 0008 4 0034 5 3093 68 O019 O O009 8 0004 6 O008 3 0035 0 3023 09 O018 5 0010 2 O004 8 O008 0 0037 3 2894 910 0018 6 O010 1 0004 8 0008 1 0037 0 2912 O1l O019 5 0009 6 0004 6 0008 3 0034 5 3139 212 0019 3 0010 2 0004 5 0008 3 0034 6 3036

26、 913 O018 6 O010 5 O005 1 0007 7 0039 5 2888 5图10为优化前后的磁流变减振器结构内磁感应强度的分布云图。图10(a)中优化前的减振器磁感应强度最大值超过18T，远远超出活塞杆材料的饱和磁感应强度，而优化后的图10(b)中最大磁感应强度集中在饱和磁感应强度高的活塞头部分，活塞杆部分的磁感应强度没有超过规定的16T。一一=、o一一出|_0 184E14 0404 602 O 809 204 1 214 1 6181!鲤!11 11堕!塑 l!l； l，!I!地!J_-_鞫2盏-_4崔龋oo_j-_0_16IE一03 0 359 945 0 719 72

27、9 08 1 4390 180 053 0 539 837 O 899 621 1 259 1 619(b)优化后图10优化前后磁感应强度分布根据推导出的式(8)和式(9)输出阻尼力可得优化后的磁流变减振器输出阻尼力大小及范围，如表4所示。表4优化后磁流变减振器输出阻尼力速度 输出最小阻尼力 输出最大阻尼力 动力学(ms。1) N N 范围01 9252 1 9141 186O3 28957 2 1071 6，206 57914 2 3967 31表5为优化前后目标函数值和尺寸参数对比，优化后的磁流变减振器消耗功率和响应时间分别降低了199和15，活塞头直径减小2ram，优化效果显著。表5优化

28、结果及其对应的尺寸参数对比消耗功率 响应时l司 Rl tc f 6对比项W mm mmmm mm优化前 356 0040 200 90 60 80优化后 285 0034 19O 98 46 83变化率 L 199 0 155结论本文中根据磁流变减振器的工作特性，建立了磁流变减振器的结构优化模型，采用ANSYS参数化设计语言APDL，以流动模式磁流变减振器为例，对磁流变减振器进行了结构优化，得到如下结论。(1)以线圈功率消耗和响应时间为目标函数，输出阻尼力和减振器各处磁感应强度为约束条件，建立的优化模型能使磁流变减振器在满足各约束条件下，降低电磁线圈功率消耗，缩短响应时间，同时改善磁流变减振器

29、的静、动态特性。(2)优化后磁流变减振器的线圈功率消耗减少199，时间响应降低15，表明优化流程与优化程序正确，迭代过程收敛。参考文献1王冰，韩冰源，王岩，等汽车磁流变减震器研究综述J森林工程，2008，24(4)：39432 徐晓美，张明刚，曾才民磁流变液风扇离合器的设计与分析J工程机械，2010，41(1)：30333 蒋科军，刘成哗车用磁流变液制动器制动效果分析与研究J拖拉机与农用运输车，2009，36(6)：2527一万方数据2016(V0138)No7 郑玲，等：基于遗传算法的汽车磁流变减振器多目标优化 877456789101213关新春，欧进萍磁流变耗能器的阻尼力模型及其参数的确

30、定J振动与冲击，2001，20(1)：58李锐，陈伟民，廖昌荣，等基于磁流变技术的发动机隔振控制J机械工程学报，2009，45(3)：183190黄豪彩，黄宜坚磁流变技术及其在机械工程中的应用J制造技术与机床，2003(4)：2426CARLSON J Del a1Magnetorheological fluid damper：527728 1P，1994于学华，彭来森汽车磁流变悬架技术进展J新技术新工艺，2009(8)：1921CARLSON J D，CATANZARITE D M，ST CLAIR K ACommer-cial magnetorheologieal fluid device

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32、ume using the fi图1 1 阻力矩识别算法控制下的力矩一转角图属度原则的阻力矩水平模糊识别算法，保证了AEHPS系统的路感反馈。最后通过实车试验，验证了这种新的控制算法的控制效果。试验表明，这种控制策略既能保证转向手感的轻便、平顺，又能反馈合适的路感，转向力感良好，符合转向系统的要求。参考文献1夏长高，陈松，等电动液压助力转向系统的控制算法研究J拖拉机与农用运输车，2009(3)：737814151617181920nite element methodJSmart Materials and Structures，2007，16(6)：22422252NGUYEN Quoc-H

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