• شماره ركورد
    17396
  • شماره راهنما(اين فيلد مربوط به كارشناس ميباشد لطفا آن را خالي بگذاريد)
    17396
  • پديد آورنده

    محسن ظهرابي

  • عنوان
    بهينه‌سازي چند هدفي سيستم تعليق محصول اصلي پلتفرم ملي با استفاده از نرم افزار Adams و الگوريتم NSGA II
  • مقطع تحصيلي
    كارشناسي ارشد
  • رشته تحصيلي
    سيستم هاي ديناميكي خودرو
  • تاريخ دفاع
    بهمن 1395
  • استاد راهنما
    دكتر شجاعي فرد - دكتر خلخالي
  • دانشكده
    خودرو
  • چكيده
    مراحل بهينه‌سازي سيستم تعليق خودرو در چند قدم اساسي طبقه بندي مي‌شود. ابتدا مي‌بايست روش بهينه‌سازي انتخاب گردد. در اين پژوهش از نسخه تكميل شده الگوريتم ژنتيك براي مسائل چند هدفه موسوم به بهينه‌سازي چند هدفه الگوريتم ژنتيك و معيار دسته بندي نقاط غير برتر (NSGAII) استفاده شده است. قدم بعدي انتخاب مدل ديناميكي است. از آنجايي كه انتخاب مدل تأثير مشخصي بر متغيرهاي طراحي و توابع هدف و قيود دارد انتخاب مدل ديناميكي اهميت به خصوصي دارد. در اين پژوهش از مدل ديناميكي كامل خودرو در نرم‌افزار Adams كه يك نرم‌افزار حل ديناميكي چند-جسمي (multi-body dynamics) است، استفاده شده است. قدم بعدي انتخاب توابع هدف و متغيرهاي طراحي و قيود مسئله مي‌باشد. توابع هدف در اين پژوهش در دو تست تغيير مسير دوبل و شتاب گيري تا سرعت صد متر بر ثانيه انتخاب شده‌اند و در آن‌ها هر دو معيار راحتي سرنشين و هندلينگ در نظر گرفته شده است. متغيرهاي طراحي نيز ضرايب سختي فنر و ميرايي دمپر مي‌باشند. از آنجايي كه در مدل اصلي خودروي L90 ضريب سختي فنر خطي است در انتخاب متغيرهاي طراحي نيز از يك متغير براي بيان سختي فنر استفاده شده است اما با در نظر گرفتن 4 متغير طراحي براي دمپر از تابعي غير خطي براي بيان ميرايي دمپر استفاده شده است. هدف اصلي اين پژوهش يافتن مقادير بهينه سيستم تعليق براي خودرو پلتفرم ملي مي‌باشد. از آنجايي كه شباهت زيادي بين شاسي اين خودرو و خودروي L90 وجود دارد نتايج اين تحقيق بر پايه مدل خودروي L90 بررسي شده است. به منظور دسترسي به مدل ديناميكي كامل خودرو در مسير بهينه‌سازي از ارتباط نرم‌افزار Adams و محيط سيمولينك نرم‌افزار متلب (matlab) بهره برده شده است. نتايج نشان مي‌دهد كه علي‌رغم اينكه بهينه‌سازي با استفاده از مدل كامل خودرو بسيار زمان‌بر است اما اين يك روش عملي براي يافتن مقادير بهينه ضريب سختي فنر و ميرايي دمپر به حساب مي‌آيد.
  • تاريخ ورود اطلاعات
    1396/03/16
  • تاريخ بهره برداري
    1/1/1900 12:00:00 AM
  • دانشجوي وارد كننده اطلاعات

    محسن ظهرابي

  • چكيده به لاتين
    The suspension optimization can be categorized into some basic steps. First of all, the optimization method should be chosen. In this study, a modified version of genetic algorithm is used for multi-objective optimization problems called multi-objective genetic algorithm with Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II). In the next step, the dynamic model will be chosen. Since the model has significant effect on design variables, objective functions and constraints, choosing the dynamic model has particular importance. In this study, the Adams software is utilized for the full vehicle dynamic model which is applicable in multi-body dynamic applications. The design variables, objective functions and constraints will be chosen in the next step. The double lane change test and straight line acceleration to the velocity of 100 meters per second are considered as objective functions based on the passenger comfort and handling standards. The spring stiffness and damping coefficient of damper are presented as design variables. For the fact that the spring stiffness coefficient in original car model of L90 has linear behavior, a constant value is used to describe the spring stiffness. Besides, 4 design parameters are described in nonlinear function for introducing the damping coefficient behavior in this model. The main goal of this study is to determine the optimized amount of vehicle suspension parameters for product of national platform. Due to the high similarity between the chassis of this vehicle and L90, the results are obtained based on the L90 vehicle model. In order to account the full vehicle dynamic model in optimization operation the Adams software is utilized in interface with Matlab Simulink software. The results indicated that, although optimization of the full vehicle model need much time, but also this approach is applicable to find the optimized value of spring stiffness and damping coefficient.