优化方法及约束条件对悬置系统优化结果的影响研究
动力总成悬置系统设计的一个重要任务是考虑刚体模态的解耦。想获得一组满足频率及解耦要求的结果，如果采用经验方法，这将是非常繁琐和耗时的，比如采用动力学软件Adams进行优化。目前较为常见的是采用MATLAB编写程序，再调用ISIGHT中的优化算法，是能够比较快捷的获取优化结果的方法。编制程序的过程这里不详述，各位可以参考一下曾令贤的“用MATLAB计算发动机悬置系统的固有频率和主振型”一文。本文主要讨论一下优化算法以及约束条件对优化结果的影响。其理论如图1所示. 本文中用于分析的某前置前驱车型悬置系统参数如图2所示，包括动力总成参数，悬置安装位置及角度，初始悬置刚度等。按这组数据通过MATLAB程序计算出来的结果见图3。显然有两个方向解耦率稍差，虽然这两个方向不是主方向，还是有必要进行一下优化。 先把编写好的matlab优化程序与ISIGHT组装起来，如图4所示。 然后设置优化设计变量，本例只对刚度进行优化。把悬置各方向的刚度上下浮动15%作为优化范围(见图5)。把主要方向的频率和解耦率作为优化目标，比如Z向及RYY方向解耦率大于90%，绕曲轴方向RYY模态在8-12HZ之间，见图6。 第一次优化不对优化方向设置权重，选择多目标遗传算法NSGII作为优化算法，经过优化后得到的结果与原方案相比见表1。 
显然效果优化不错，各方向的解耦率和频率都达到了预期效果。 第二次优化对各方向权重进行了要求，把主方向Z及RYY的权重设为2，非主方向Y及RZZ降为0.5，要求如表2所示。 
运行多目标遗传优化后得到的结果如表3所示，显然优化效果更佳，所有方向解耦率都超过90%，RY方向频率也在12HZ以下。 
第三次加入关键方向的间隔大于2HZ的要求，即X方向与RYY，RYY与Z,Y与RXX频率间隔大于2。加入这组约束以后再进行多目标遗传优化，得到的结果与原方案进行比较见表4。
由于加了约束，为了满足间隔大于2的目标，所以RY方向的频率反而略超了12HZ. 最后一组方案是更换优化算法为多岛遗传+序列二次规划法NLPQL，该组优化费时是采用NSGII优化方法的好几倍，但所得结果并非最佳，见表5。 
终上所述，基于MATLAB+ISIGHT的优化采用多目标遗传算法已经足够，节约时间，而且也能得到满意的结果。 最后把四组方案优化得到的刚度结果与原方案放在表6中，供大家自己计算验证。 
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首次发布时间：2023-04-12
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