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摘 要 I
ABSTRACT II
第一章 文献综述 1
1.1 课题背景及意义 1
1.2 国内外研究概况 1
1.2.1 悬架系统国内外研究概况 1
1.2.2 粒子群算法国内外研究概况 2
1.3 课题的主要工作 2
1.4 总体设计方案 3
第二章 模型建立的准备工作 5
2.1 MATLAB/Simulink软件简介 5
2.2 路面模型建立 5
2.3 1/4汽车悬架模型概述 6
2.4 车辆悬架系统性能评价指标 7
2.5 本章小结 8
第三章 动力学模型建立 9
3.1 被动悬架模型建立 9
3.2 主动悬架模型建立 10
3.3 被动主动对比悬架模型建立 10
3.4 本章小结 11
第四章 粒子群PID算法 12
4.1 PID算法 12
4.2 粒子群算法 12
4.2.1智能算法的分类 12
4.2.2 粒子群算法原理 13
4.2.3 粒子群算法改进方法 14
4.3 粒子群算法优化PID控制 15
4.4 本章小结 16
第五章 仿真结果分析 17
5.1 粒子群算法优化结果 17
5.2 路面模型仿真结果 17
5.3 悬架仿真结果 18
5.4 本章小结 23
第六章 结论与展望 24
6.1 课题总结 24
6.2 展望 24
参考文献 26
附 录 27
致 谢 32
基于粒子群PID算法的1/4汽车悬架系统设计研究
摘 要
为了适应汽车行驶的平顺性和操控稳定性的要求，具有安全、智能和清洁等优点的绿色智能悬架将是今后汽车悬架发展的趋势，因此如何采用智能算法对悬架性能的进行优化逐渐成为学术界的热点问题。本文主 *51今日免费论文网|www.51jrft.com +Q: &351916072& 
要内容如下：
首先本课题以汽车的1/4悬架作为研究对象，结合汽车悬架实际情况，运用车辆动力学理论，对汽车悬架系统进行了简化分析，建立了1/4车辆主动悬架系统的动力学模型。采用簧载质量垂直加速度、悬架动挠度、轮胎动载荷等指标作为悬架性能参考依据。然后在MATLAB/Simulink环境中，建立被动、主动、主被动对比悬架模型并输出相关指标，同时利用具有原理简单，收敛速度快等优点的PSO算法（粒子群类智能算法）来优化PID控制参数。最后，得到被动悬架和粒子群PID参数寻优后的主动悬架的仿真对比结果，得出了寻优后车辆的簧载质量垂直加速度、悬架动挠度、轮胎动载荷等指标改善的结果，突出了粒子群类算法寻优PID控制器参数后，主动悬架在控制方面的优越性。
通过智能算法不断地优化悬架控制从而得出最优参数来设计新的悬架系统，这种方法能够有效控制车辆振动的和改善车辆的整体性能, 对悬架系统的进一步发展有一定的促进作用。

原文链接：http://www.jxszl.com/jxgc/jdgc/609922.html