【摘 要】
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汽车动力总成惯性参数是进行动力总成悬置系统设计的基本参数。目前常用的测试动力总成惯性参数的方法只适合在实验室条件下进行,测试的动力总成惯性参数与其在工作状态下的
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汽车动力总成惯性参数是进行动力总成悬置系统设计的基本参数。目前常用的测试动力总成惯性参数的方法只适合在实验室条件下进行,测试的动力总成惯性参数与其在工作状态下的实际值不符,大大增加了动力总成悬置系统设计开发的时间与成本。本文直接利用工作状态下的动力总成悬置系统的振动加速度信号,应用改进的萤火虫算法,对动力总成悬置系统进行参数识别,最终获得动力总成惯性参数。在分析萤火虫算法在参数识别方面的优缺点的基础上,引入混沌优化、可变步长和改进原始吸引力项,提高了算法的收敛速度和参数识别精度。通过测试函数实验对改进的萤火虫算法的参数识别性能进行了验证,利用二自由度振动系统的实测振动加速度信号检验了基于萤火虫算法的振动系统惯性参数识别的可行性。建立了动力总成悬置系统的ADAMS模型,仿真计算工作状态下悬置安装点的振动加速度信号;用Lagrange方法推导了动力总成悬置系统的振动微分方程,并在MATLAB/Simulink中建立了相应的动力学模型,计算悬置安装点的动力响应。用悬置点的振动加速度均方根值构建萤火虫算法的目标函数,用改进的萤火虫算法实现了对动力总成惯性参数识别。研究结果表明,本文改进的萤火虫算法能够有效识别处于工作状态下的动力总成悬置系统的惯性参数,参数识别精度较高、稳健性好。
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