本發(fā)明涉及汽車助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)
技術領域：
，具體指代一種電-液復合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的多目標優(yōu)化方法。
背景技術：
：目前，現(xiàn)有的汽車普遍采用的助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)有：液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、電控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)和電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)。其中，液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、電控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)可在汽車低速工況下提供較大助力，減輕駕駛員轉(zhuǎn)向時負擔；但在高速工況下轉(zhuǎn)向路感較差，操縱穩(wěn)定性存在問題。電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)由控制器、助力電機、減速機構轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)矩傳感器以及車速傳感器等組成，控制器接受傳感器測得的轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)矩信號和車速信號并進行處理，控制電機根據(jù)事先確定的助力特性輸出助力轉(zhuǎn)矩。但受汽車本身蓄電池電壓等電氣特性影響，其輸出的最大助力矩較小，不滿足大型客車等車輛的需求。國內(nèi)客車企業(yè)在各種車型客車的設計之初，還沒有形成一套系統(tǒng)的優(yōu)化設計理論方法對其轉(zhuǎn)向系統(tǒng)結(jié)構參數(shù)進行設計，而往往依賴于設計人員的經(jīng)驗進行設計。目前，針對電-液復合轉(zhuǎn)向系統(tǒng)機械系統(tǒng)參數(shù)和液壓系統(tǒng)參數(shù)進行多目標優(yōu)化設計，使轉(zhuǎn)向系統(tǒng)保持穩(wěn)定性的情況下獲得良好的轉(zhuǎn)向路感和轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性的方法尚未見公開。技術實現(xiàn)要素：針對于上述現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種電-液復合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的多目標優(yōu)化方法，以解決現(xiàn)有技術中液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、電控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)在高速工況下轉(zhuǎn)向路感較差，操縱穩(wěn)定性存在問題，以及大型客車轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性的問題。為達到上述目的，本發(fā)明的一種電-液復合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的多目標優(yōu)化方法，包括步驟如下：(1)對電-液復合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)進行動力學建模；(2)選取轉(zhuǎn)向系統(tǒng)能耗、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向路感、轉(zhuǎn)向靈敏度作為電-液復合轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的性能評價指標，其量化公式分別為：轉(zhuǎn)向路感：Th(s)Tr(s)=Ksrwl·1X1s2+Y1s+Z1---(1)]]>式中：X1=J1+Jm2n2ig+Jm1n1lApq]]>Y1=B1+Bm2n2ig+Bm1n1lApq+ρl4Cq2A12]]>Z1=Ks+KaK2Ksig+KaK1KslApq]]>J1=Jlg+mlmlP2π+JcslP2π]]>B1=Blg+BlmlP2π+BcslP2π]]>Td為駕駛員對轉(zhuǎn)向盤輸入的力矩；Tp為轉(zhuǎn)向阻力矩在搖臂軸上的等效力矩；Ks為轉(zhuǎn)向軸剛度；rw為齒扇節(jié)圓半徑；Jlg為電動助力模塊減速機構和轉(zhuǎn)向螺桿的等效轉(zhuǎn)動慣量；mlm為轉(zhuǎn)向螺母的質(zhì)量；Jcs為轉(zhuǎn)向齒扇的轉(zhuǎn)動慣量；l為螺桿力的中心距；P為轉(zhuǎn)向螺桿螺距；Jm2為助力電機B的轉(zhuǎn)動慣量；n2為助力電機A轉(zhuǎn)角到轉(zhuǎn)向螺桿轉(zhuǎn)角的減速比；ig為減速機構的減速比；Jm1為助力電機A的轉(zhuǎn)動慣量；n1為助力電機A轉(zhuǎn)角到轉(zhuǎn)向螺桿轉(zhuǎn)角的減速比；Ap為液壓缸活塞的有效面積；q為雙作用葉片泵排量；Blg為轉(zhuǎn)向螺桿與減速機構的等效粘性阻尼系數(shù)；Blm為轉(zhuǎn)向螺母的粘性阻尼系數(shù)；Bcs為齒扇的粘性阻尼系數(shù)；Bm2為助力電機B的粘性阻尼系數(shù)；Bm1為助力電機A的粘性阻尼系數(shù)；ρ是助力油液密度；Ai是第i個閥口的節(jié)流面積；Cq為流量系數(shù)；Ai為第i個閥口的節(jié)流面積；Ks為轉(zhuǎn)矩傳感器剛度；Ka為電動機轉(zhuǎn)矩系數(shù)；K1、K2分別為助力電機A、B的助力增益；轉(zhuǎn)向靈敏度表達式為：ωr(s)θh(s)=ωr(s)δ(s)δ(s)θs(s)---(2)]]>前輪轉(zhuǎn)角和轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角之比的傳遞函數(shù)為：式中：X2=J1n3+Jm2n2n3ig+Jm1n1n3lApq]]>Y2=B1n3+Bm2n2n3ig+Bm1n1n3lApq+ρQsApPn34πCq2A12]]>Z2=Z1n3+2dk1lrwn3]]>n3為車輪轉(zhuǎn)角到轉(zhuǎn)向螺桿轉(zhuǎn)角的減速比；ωr(s)δ(s)=A3s3+A2s2+A1s+A0B4s4+B3s3+B2s2+B1s+B0β(s)δ(s)=F3s3+F2s2+F1s+F0B4s4+B3s3+B2s2+B1s+B0φ(s)δ(s)=H2s2+H1s+H0B4s4+B3s3+B2s2+B1s+B0]]>A3=-muIxNδ+h2ums2Nδ-huIxzmsYδ]]>A2＝muLpNδ+IxNδYβ-IxNβYδA1＝muLφNδ-LpNδYβ+LpNβYδ-humsNφYδ+humsNδYφA0＝-LφNδYβ+LφNβYδB4=muIxz2-muIxIz+h2uIzms2]]>B3=muIzLp+muIxNr-h2ums2Nr+hIxzmsNβ+huIxzmsYr-Ixz2Yβ+IxIzYβ]]>B2=muIzLφ-muLpNr-muIxNβ+h2ums2Nβ+muIxzNφ+IxNβYr-IzLpYβ-huIxzmsYβ-IxNrYβ+huIzmsYφ]]>B1＝-muLφNr+muLpNβ-LpNβYr+humsNφYr-IzLφYβ+LpNrYβ-IxzNφYβ-humsNrYφ+IxzNβYφB0＝muLφNβ-LφNβYr+LφNrYβ-humsNφYβ+humsNβYφF3=-hIxzmsNδ+Ixz2Yδ-IxIzYδ]]>F2=muIxNδ-h2ums2Nδ-IxNδYr+IzLpYδ+huIxzmsYδ+IxNrYδ]]>F1＝-muLpNδ+LpNδYr+IzLφYδ-LpNrYδ+IxzNφYδ-IxzNδYφF0＝-muLφNδ+LφNδYr-LφNrYδ+humsNφYδ-humsNδYφH2＝-muIxzNδ-huIzmsYδH1＝-humsNδYr+IxzNδYβ+humsNrYδ-IxzNβYδH0＝humsNδYβ-humsNβYδH0＝humsNδYβ-humsNβYδ轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性：E＝P1+P2+P3+P4(3)P1=RAIA2+Us2RelecP2=ΣMci+CFrΣωi+CFr2Σωi2+ΣCiP3=Psq2πω-PsQsP4=ρ8(CqA1)2(Qs+Apdxrdt)3+ρ8(CqA2)2(Qs-Apdxrdt)3]]>式中：P1為電子控制單元ECU功率損失；P2為助力電機A、助力電機B功率損失；P3為液壓助力模塊轉(zhuǎn)向助力泵功率損失；P4為液壓助力模塊轉(zhuǎn)閥結(jié)構功率損失；RA為電樞電阻；IA為電樞電流；Us為控制器兩端電壓；Relec為控制器電阻；Mci為電機中摩擦造成的轉(zhuǎn)矩損失；CFr為速比摩擦系數(shù)；ωi為電機轉(zhuǎn)速；CFr2為速比平方摩擦系數(shù)；Ci為電機其他損失；(3)以轉(zhuǎn)向路感和轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性作為優(yōu)化目標，轉(zhuǎn)向靈敏度作為約束條件，建立電-液復合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)多目標優(yōu)化模型，電-液復合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)優(yōu)化的目標函數(shù)f(x)為:路感能量函數(shù)：f(x1)=12πω0∫0ω0|Th(s)Tr(s)|s=jω2dω]]>式中：Th(s)Tr(s)=l·Ksrw(X1s2+Y1s+Z1)]]>X1=J1+Jm2n2ig+Jm1n1lApq]]>Y1=B1+Bm2n2ig+Bm1n1lApq+ρl4Cq2A12]]>Z1=Ks+KaK2Ksig+KaK1KslApq]]>J1=Jlg+mlmlP2π+JcslP2π]]>B1=Blg+BlmlP2π+BcslP2π]]>轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性：f2=Σ1iPi(i=1,2,3,4)]]>P1=RAIA2+Us2RelecP2=ΣMci+CFrΣωi+CFr2Σωi2+ΣCiP3=Psq2πω-PsQsP4=ρ8(CqA1)2(Qs+Apdxrdt)3+ρ8(CqA2)2(Qs-Apdxrdt)3]]>優(yōu)化約束條件為：f(x)=12πω0∫0ω0|ωr(s)θ(s)|2dω]]>ωr(s)θh(s)=ωr(s)δ(s)δ(s)θs(s)]]>δ(s)θs(s)=Ks(X2s2+Y2s-Z2)+2dK1ln2·rw[aμwr(s)δ(s)+β(s)δ(s)+E1φ(s)δ(s)-1]]]>X2=J1n3+Jm2n2n3ig+Jm1n1n3lApq]]>Y2=B1n3+Bm2n2n3ig+Bm1n1n3lApq+ρQsApPn34πCq2A12]]>Z2=Z1n3+2dk1lrwn3]]>ωr(s)δ(s)=A3s3+A2s2+A1s+A0B4s4+B3s3+B2s2+B1s+B0]]>(4)將電動助力模塊電機的轉(zhuǎn)動慣量、減速機構減速比ig、轉(zhuǎn)矩傳感器剛度、前輪與轉(zhuǎn)向機構等效到轉(zhuǎn)向螺桿上的阻尼系數(shù)、雙作用葉片泵參數(shù)定子厚度B、雙作用葉片泵定子長軸半徑R2作為設計變量；(5)采用基于模擬退火算法修正的多島遺傳算法對步驟(4)中的選定參數(shù)進行優(yōu)化，并根據(jù)ISIGHT中優(yōu)化結(jié)果得到使轉(zhuǎn)向路感、轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性達到最優(yōu)解時的設計變量值；(6)將優(yōu)化得到的滿足轉(zhuǎn)向靈敏度約束的轉(zhuǎn)向路感、轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性的最優(yōu)解與多島遺傳算法優(yōu)化結(jié)果進行比較，若采用本發(fā)明提出方法得到的轉(zhuǎn)向路感、轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性優(yōu)化結(jié)果均優(yōu)于多島遺傳算法的優(yōu)化結(jié)果，則認為該優(yōu)化方法有效。優(yōu)選地，上述步驟(1)中的動力學建模包括：助力電機A模型、轉(zhuǎn)向油泵模型、轉(zhuǎn)閥模型、液壓動力缸模型、助力電機B模型、減速機構模型、轉(zhuǎn)向盤模型、循環(huán)球轉(zhuǎn)向器模型、輪胎模型、整車模型以及能耗數(shù)學模型。本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明針對電-液復合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)推導得到性能評價指標轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向路感、轉(zhuǎn)向靈敏度以及轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性，并建立三個評價指標的量化公式，以轉(zhuǎn)向路感和轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性作為優(yōu)化目標，轉(zhuǎn)向靈敏度作為約束條件，建立電-液復合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)多目標優(yōu)化模型，采用基于模擬退火算法修正的改進多島遺傳算法優(yōu)化算法；該方法對適應度函數(shù)進行SA修正，從而提升優(yōu)化算法的收斂性，提高電-液復合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的多目標優(yōu)化全局收斂性、收斂速度及優(yōu)化效果。在汽車助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)中實現(xiàn)多轉(zhuǎn)向模式功能，可依據(jù)不同工況進行轉(zhuǎn)向模式切換，實現(xiàn)汽車轉(zhuǎn)向輕便性和轉(zhuǎn)向路感的完美融合，而且還能將汽車助力轉(zhuǎn)向的經(jīng)濟性與靈活性相結(jié)合，因此具有廣闊的市場應用前景。附圖說明圖1繪示本發(fā)明復合助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)結(jié)構圖；圖2繪示電-液復合助力系統(tǒng)優(yōu)化方法流程圖；圖3繪示基于模擬退火算法修正的改進多島遺傳算法流程圖。具體實施方式為了便于本領域技術人員的理解，下面結(jié)合實施例與附圖對本發(fā)明作進一步的說明，實施方式提及的內(nèi)容并非對本發(fā)明的限定。參照圖1所示，本發(fā)明的一種電-液復合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的多目標優(yōu)化方法，應用于電-液復合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：機械轉(zhuǎn)向模塊、電動助力模塊、液壓助力模塊以及ECU4、相應傳感器；所述機械轉(zhuǎn)向模塊包括依次連接的轉(zhuǎn)向盤1、轉(zhuǎn)向軸2、循環(huán)球轉(zhuǎn)向器8、轉(zhuǎn)向搖臂9、車輪10以及扭矩傳感器3；所述的電動助力模塊包括助力電機A6、減速機構5；所述的液壓助力模塊包括助力電機B13、轉(zhuǎn)向助力泵12、轉(zhuǎn)閥11、液壓助力缸7、儲油罐14；其中，液壓助力缸7兩側(cè)安裝液壓傳感器原件；ECU4向助力電機A6發(fā)送控制信號，助力矩經(jīng)減速機構5減速增矩后傳遞給轉(zhuǎn)向搖臂9；ECU4向助力電機B13發(fā)送控制信號，驅(qū)動轉(zhuǎn)向助力泵12工作，使油液經(jīng)由高壓油管流至控制閥、轉(zhuǎn)閥、液壓助力缸7，結(jié)束循環(huán)的工作液經(jīng)由回油油管回流至油箱。ECU通過車速信號、轉(zhuǎn)角信號、側(cè)向加速度信號以及轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)矩信號15向相應控制電機發(fā)送信號16，通過控制電機電流A、B切換助力模式。本實施例采用建模軟件為MATLAB-simulink，優(yōu)化軟件為isight；進行多目標優(yōu)化計算，圖2為多目標優(yōu)化方法流程示意圖，具體步驟如下：步驟1：對電-液復合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)進行動力學建模；具體表現(xiàn)為依據(jù)《電動液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的節(jié)能分析與建模仿真》(趙萬里，江蘇大學)、《電控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的設計研究》(張君君，江蘇大學)、《純電動客車電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)控制器開發(fā)》(林逸，江蘇大學學報)文獻公開的電動液壓助力系統(tǒng)的轉(zhuǎn)閥、液壓泵等結(jié)構，以及電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的建模方法，建立電-液復合助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的模型，為后續(xù)步驟的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)仿真及優(yōu)化奠定基礎；步驟2：選取轉(zhuǎn)向系統(tǒng)能耗、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向路感、轉(zhuǎn)向靈敏度作為電-液復合轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的性能評價指標，建立三個性能評價指標量化公式：轉(zhuǎn)向路感：Th(s)Tr(s)=Ksrwl·1X1s2+Y1s+Z1---(1)]]>式中：X1=J1+Jm2n2ig+Jm1n1lApq]]>Y1=B1+Bm2n2ig+Bm1n1lApq+ρl4Cq2A12]]>Z1=Ks+KaK2Ksig+KaK1KslApq]]>J1=Jlg+mlmlP2π+JcslP2π]]>B1=Blg+BlmlP2π+BcslP2π]]>Td為駕駛員對轉(zhuǎn)向盤輸入的力矩；Tp為轉(zhuǎn)向阻力矩在搖臂軸上的等效力矩；Ks為轉(zhuǎn)向軸剛度；rw為齒扇節(jié)圓半徑；Jlg為電動助力模塊減速機構和轉(zhuǎn)向螺桿的等效轉(zhuǎn)動慣量；mlm為轉(zhuǎn)向螺母的質(zhì)量；Jcs為轉(zhuǎn)向齒扇的轉(zhuǎn)動慣量；l為螺桿力的中心距；P為轉(zhuǎn)向螺桿螺距；Jm2為助力電機B的轉(zhuǎn)動慣量；n2為助力電機A轉(zhuǎn)角到轉(zhuǎn)向螺桿轉(zhuǎn)角的減速比；ig為減速機構的減速比；Jm1為助力電機A的轉(zhuǎn)動慣量；n1為助力電機A轉(zhuǎn)角到轉(zhuǎn)向螺桿轉(zhuǎn)角的減速比；Ap為液壓缸活塞的有效面積；q為雙作用葉片泵排量；Blg為轉(zhuǎn)向螺桿與減速機構的等效粘性阻尼系數(shù)；Blm為轉(zhuǎn)向螺母的粘性阻尼系數(shù)；Bcs為齒扇的粘性阻尼系數(shù)；Bm2為助力電機B的粘性阻尼系數(shù)；Bm1為助力電機A的粘性阻尼系數(shù)；ρ是助力油液密度；Ai是第i個閥口的節(jié)流面積；Cq為流量系數(shù)；Ai為第i個閥口的節(jié)流面積；Ks為轉(zhuǎn)矩傳感器剛度；Ka為電動機轉(zhuǎn)矩系數(shù)；K1、K2分別為助力電機A、B的助力增益；轉(zhuǎn)向靈敏度表達式為：ωr(s)θh(s)=ωr(s)δ(s)δ(s)θs(s)---(2)]]>前輪轉(zhuǎn)角和轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角之比的傳遞函數(shù)為：式中：X2=J1n3+Jm2n2n3ig+Jm1n1n3lApq]]>Y2=B1n3+Bm2n2n3ig+Bm1n1n3lApq+ρQsApPn34πCq2A12]]>Z2=Z1n3+2dk1lrwn3]]>n3為車輪轉(zhuǎn)角到轉(zhuǎn)向螺桿轉(zhuǎn)角的減速比；ωr(s)δ(s)=A3s3+A2s2+A1s+A0B4s4+B3s3+B2s2+B1s+B0β(s)δ(s)=F3s3+F2s2+F1s+F0B4s4+B3s3+B2s2+B1s+B0φ(s)δ(s)=H2s2+H1s+H0B4s4+B3s3+B2s2+B1s+B0]]>A3=-muIxNδ+h2ums2Nδ-huIxzmsYδ]]>A2＝muLpNδ+IxNδYβ-IxNβYδA1＝muLφNδ-LpNδYβ+LpNβYδ-humsNφYδ+humsNδYφA0＝-LφNδYβ+LφNβYδB4=muIxz2-muIxIz+h2uIzms2]]>B3=muIzLp+muIxNr-h2ums2Nr+hIxzmsNβ+huIxzmsYr-Ixz2Yβ+IxIzYβ]]>B2=muIzLφ-muLpNr-muIxNβ+h2ums2Nβ+muIxzNφ+IxNβYr-IzLpYβ-huIxzmsYβ-IxNrYβ+huIzmsYφ]]>B1＝-muLφNr+muLpNβ-LpNβYr+humsNφYr-IzLφYβ+LpNrYβ-IxzNφYβ-humsNrYφ+IxzNβYφB0＝muLφNβ-LφNβYr+LφNrYβ-humsNφYβ+humsNβYφF3=-hIxzmsNδ+Ixz2Yδ-IxIzYδ]]>F2=muIxNδ-h2ums2Nδ-IxNδYr+IzLpYδ+huIxzmsYδ+IxNrYδ]]>F1＝-muLpNδ+LpNδYr+IzLφYδ-LpNrYδ+IxzNφYδ-IxzNδYφF0＝-muLφNδ+LφNδYr-LφNrYδ+humsNφYδ-humsNδYφH2＝-muIxzNδ-huIzmsYδH1＝-humsNδYr+IxzNδYβ+humsNrYδ-IxzNβYδH0＝humsNδYβ-humsNβYδ轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性：E＝P1+P2+P3+P4(3)P1=RAIA2+Us2RelecP2=ΣMci+CFrΣωi+CFr2Σωi2+ΣCiP3=Psq2πω-PsQsP4=ρ8(CqA1)2(Qs+Apdxrdt)3+ρ8(CqA2)2(Qs-Apdxrdt)3]]>式中：P1為電子控制單元ECU功率損失；P2為助力電機A、助力電機B功率損失；P3為液壓助力模塊轉(zhuǎn)向助力泵功率損失；P4為液壓助力模塊轉(zhuǎn)閥結(jié)構功率損失；RA為電樞電阻；IA為電樞電流；Us為控制器兩端電壓；Relec為控制器電阻；Mci為電機中摩擦造成的轉(zhuǎn)矩損失；CFr為速比摩擦系數(shù)；ωi為電機轉(zhuǎn)速；CFr2為速比平方摩擦系數(shù)；Ci為電機其他損失；步驟3：以轉(zhuǎn)向路感和轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性作為優(yōu)化目標，轉(zhuǎn)向靈敏度作為約束條件，建立電-液復合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)多目標優(yōu)化模型，電-液復合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)優(yōu)化的目標函數(shù)f(x)為:路感能量函數(shù)：f(x1)=12πω0∫0ω0|Th(s)Tr(s)|s=jω2dω]]>式中：Th(s)Tr(s)=l·Ksrw(X1s2+Y1s+Z1)]]>X1=J1+Jm2n2ig+Jm1n1lApq]]>Y1=B1+Bm2n2ig+Bm1n1lApq+ρl4Cq2A12]]>Z1=Ks+KaK2Ksig+KaK1KslApq]]>J1=Jlg+mlmlP2π+JcslP2π]]>B1=Blg+BlmlP2π+BcslP2π]]>轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性：f2=Σ1iPi(i=1,2,3,4)]]>P1=RAIA2+Us2RelecP2=ΣMci+CFrΣωi+CFr2Σωi2+ΣCiP3=Psq2πω-PsQsP4=ρ8(CqA1)2(Qs+Apdxrdt)3+ρ8(CqA2)2(Qs-Apdxrdt)3]]>優(yōu)化約束條件為：f(x)=12πω0∫0ω0|ωr(s)θ(s)|2dω]]>ωr(s)θh(s)=ωr(s)δ(s)δ(s)θs(s)]]>X2=J1n3+Jm2n2n3ig+Jm1n1n3lApq]]>Y2=B1n3+Bm2n2n3ig+Bm1n1n3lApq+ρQsApPn34πCq2A12]]>Z2=Z1n3+2dk1lrwn3]]>ωr(s)δ(s)=A3s3+A2s2+A1s+A0B4s4+B3s3+B2s2+B1s+B0]]>步驟4：將電動助力模塊電機的轉(zhuǎn)動慣量、減速機構減速比ig、轉(zhuǎn)矩傳感器剛度、前輪與轉(zhuǎn)向機構等效到轉(zhuǎn)向螺桿上的阻尼系數(shù)、雙作用葉片泵參數(shù)定子厚度B、雙作用葉片泵定子長軸半徑R2作為設計變量；步驟5：采用基于模擬退火算法修正的改進多島遺傳算法對步驟4中的選定參數(shù)進行優(yōu)化，并根據(jù)優(yōu)化結(jié)果選取最優(yōu)解(參照圖3所示)；具體包括：5.1初始化群體；5.2計算群體上每個個體的適應度值F；5.3通過模擬退火修正模塊進行修正并判斷，滿足條件則進入5.4，否則返回5.2；修正模塊執(zhí)行步驟如下：Step1：模塊初始化(11)k＝1，j∈N，F(xiàn)reeze＝0，設定初始參數(shù)Tk，Lk，s，q，ε；(12)(13)產(chǎn)生初始解xk∈S,令xs＝xk；Step2：選定領域并對每一領域j∈N進行領域搜索(21)(22)產(chǎn)生領域解x∈N(xk)，計算δ1＝f(x)-f(xk),δ2＝f(x)-f(xs)；(23)若δ1＜0，則若δ2＜0，則xs＝xk；否則，若exp(-δ1/Tk)＞，random[0,1]，則xk＝x，(24)若則轉(zhuǎn)(22)；(25)若所有領域搜索完畢(j≥|N|)，轉(zhuǎn)step3；否則，j＝j+1，轉(zhuǎn)(22)；Step3：算法終止判定(31)Freeze＝Freeze+1；(32)如果Freeze≥q，算法就會終止，從而輸出解xs；否則，轉(zhuǎn)入step4；Step4：參數(shù)自適應控制以及修正適應度值(41)計算溫度控制系數(shù)σ=(Σj∈NIkj+1)/(Σj∈NAkj+1)-(Σj∈NIk-1j+1)/(Σj∈NAk-1j+1)]]>(42)計算溫度Tk+1=[Switch(σ)(1-1k+1)s+(1-Switch(σ))(1+1k+1)]Tk]]>(43)計算搜索的次數(shù)和領域搜索強度；Lk+1j=INT((Ikj+1)/(ΣIkj+1))Lk-1]]>(44)修正自適應度函數(shù)；F*=epkT*F]]>式中：F*為修正后適應度值，F(xiàn)為修正前適應度值，p為衰減因子；(45)k＝k+1，轉(zhuǎn)step2；5.4由已修正的個體適應度值選擇進入下一代個體；5.5按概率Pc進行交叉操作；5.6按概率Pc進行突變操作；5.7判斷模塊，若滿足條件則進入5.8輸出最優(yōu)解，否則返回5.2；5.8輸出最優(yōu)解。(6)將優(yōu)化得到的滿足轉(zhuǎn)向靈敏度約束的轉(zhuǎn)向路感、轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性的最優(yōu)解與多島遺傳算法優(yōu)化結(jié)果進行比較，若采用本發(fā)明提出方法得到的轉(zhuǎn)向路感、轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性優(yōu)化結(jié)果均優(yōu)于多島遺傳算法的優(yōu)化結(jié)果，則認為該優(yōu)化方法有效。本發(fā)明具體應用途徑很多，以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應當指出，對于本
技術領域：
的普通技術人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以作出若干改進，這些改進也應視為本發(fā)明的保護范圍。當前第1頁1 2 3