基于改进遗传算法的汽车传动系统扭转振动优化与仿真

吴 浩,王 芳

(1.武汉软件工程职业学院 汽车工程学院,武汉430205; 2.武汉纺织大学 机械工程与自动化学院,武汉430073)



基于改进遗传算法的汽车传动系统扭转振动优化与仿真

吴 浩1,王 芳2

(1.武汉软件工程职业学院 汽车工程学院,武汉430205; 2.武汉纺织大学 机械工程与自动化学院,武汉430073)

当前,汽车传动系统扭转振动比较严重,导致车辆产生很大的噪音现象.对此,采用改进遗传算法对车辆传动系统参数进行优化,并对优化结果进行仿真验证.创建了汽车传动系统运动模型简图,推导出传动系统运动控制方程式,采用分布-集中建模方法求解角速度的响应率.构造优化目标函数,采用改进遗传算法对车辆传动系统参数进行优化.建立车辆传动系统扭转仿真模型,采用Matlab/Simulink软件对优化后的参数进行仿真.同时,与优化前进行对比和分析.仿真结果显示:采用改进遗传算法优化后,变速器和差速器的角速度峰值分别降低了25.8%和31.1%,变速器和差速器的角加速度峰值分别降低了23.1%和25.6%.采用改进遗传算法优化车辆传动系统参数,可以减少传动系统扭转振动幅度,降低车辆噪音.

汽车传动系统; 扭转振动; 改进遗传算法; 优化; 仿真

当前,人们对汽车的轻量化和燃油消耗进行了广泛研究,从而提高整车的综合性能[1].然而,这些性能改善的同时也可能导致车辆产生振动噪声.其中与振动噪声有关的重要系统就是车辆传动系统.传动系统的噪声主要是由于齿轮传动发出的声响.车辆怠速发出的咔哒声是因低负荷下齿轮运动摩擦引起的.因为传动系统部件转动惯量和阻尼系数较小,所以在飞轮添加扭矩时容易引起振动噪声现象.传动系统的扭转振动是车辆振动形式之一,也是整车性能评价的重要因素[2].扭转振动产生的噪声不仅影响乘坐的舒适性,而且还有可能导致车辆传动动力的中断.因此,建立车辆传动系统模型,研究车辆扭转振动现象,降低车辆扭转振动噪音具有重要的意义.

为了降低车辆扭转振动现象,研究人员从不同方向对车辆传动系统展开了研究.文献[3-4]选取某一车型,构造汽车传动系统扭转力学模型,研究汽车传动系统摩擦离合器减震器的扭转性质,优化了减震器的参数,建立了整车的动力传动系统仿真模型,对车辆减震性能进行了仿真和分析.减小了扭转振动幅度,降低传动系统力矩的波动,提高汽车行驶的平稳性.文献[5-6]研究了汽车传动系统双质量飞轮参数的优化设计方法,构造了双质量飞轮设计模型,推导出飞轮转动惯量、扭转刚度与振动频率的关系式.根据减震原理,创建多级扭转刚度的优化目标,通过实验验证设计模型的正确性,从而降低发动机旋转的振动幅度.文献[7-8]建立了传动系统扭转振动有限元模型,采用有限元软件对扭转振动进行有限元分析,计算扭转振动的共振频率.通过优化传动轴当量夹角,从而减低车辆扭转振动的频率.以往研究传动系统的扭转振动幅度得到了改善,但是振动峰值较大,从而影响车辆行驶的平稳性.对此,本文采用了改进遗传算法对汽车传动系统扭转振动进行优化.创建了汽车传动系统运动模型简图,给出了传动系统传动控制方程式.采取改进遗传算法对参数进行优化,建立仿真模型,将优化结果导入到Matlab/Simulink仿真模型中进行验证.同时,与优化前仿真结果进行对比,改进遗传算法优化后的传动系统,变速器和差速器角速度、角加速度峰值明显降低.车辆传动系统的扭转振动幅度较小,降低了传动系统的噪音,提高了车辆行驶的稳定性.

1 汽车动力传动系统

本文研究的是发动机飞轮前置、后轮驱动汽车行驶的动力传动系统,如图1所示.采用分布-集中建模技术处理运动方程的求解问题.

图1 汽车动力传动系统

1.1 分布式构件

第1根驱动轴角速度与外加力矩在频域内的数量关系为

(1)

第2根驱动轴角速度与外加力矩在频域内的数量关系为

(2)

第3根分布式半轴角速度与外加力矩在频域内的数量关系为

(3)

(4)

式中:Ej为频率变换变量;Tjs为传播时间延迟;ξj为特性阻抗;li为轴的长度;Jj为转动惯量;Gj为剪切模量;ρj为密度;i=1,2,3;j=1,2,3.

1.2 集中式构件

由拉格朗日动力学方程式可知,车辆传动系统相关部件扭转控制方程[10-11]如下:

飞轮控制方程式为

T0(iω)-T1(iω)=ω0(iω)(iJfω+Bf)

(5)

离合器控制方程式为

(6)

变速箱控制方程式为

(7)

(8)

(9)

差速箱控制方程式为

(10)

(11)

车轮总成控制方程式为

(12)

式中:T0为输入转矩;Ti为传递力矩,i=1,2,…,6;ω为频率;ωi为角速度,i=0,1,…,6;Jf,Jg,Jd,Jw为转动惯量;Bf,Cc,Bg,Bd,Bw为阻尼系数;kc为扭转刚度;ng=ω1/ω2;nd=ω4/ω5.

因为整体模型一共分为3个分布式参数段及5个总成集中式参数段,利用式(1)～(3),(5)～(7),(9)～(11),车辆动力传动系统完整的分布-集中(复合)整体模型可用如下矩阵形式表示:

(13)

求解式(13),可得ω0,ω1,ω3,ω4和ω6响应率分别为

式中:

2 传动系统参数优化

2.1 改进遗传算法

遗传算法[12]是一种新型的机器学习方法,它基于达尔文提出的物种进化论中的自然选择定则并对其进行模拟仿真,通过仿真采用的算法处理所得信息,并以此为基础进行自然选择的过程.遗传算法将自然选择论巧妙地适用到了人工筛选处理信息的工作范畴之中.在工程领域中,遗传算法虽然能够搜索到全局的最优值,但是种群迭代次数太多,搜索速度较慢.对此,本文采用改进遗传算法.改进遗传算法是在遗传算法的基础上采取实数编码机制对交叉算子、变异算子及选择算子进行改进.

交叉算子的计算公式[13]如下:

(15)

变异算子的计算公式[13]如下:

(16)

式中:μ为[0,1]之间的随机数;N为进化的当前代数;N*为进化的最大代数;(α,β)为上代染色体;(α*,β*)为下代染色体.

选择算子的改进方法如下:① 将交叉和变异生成下代染色体、上代染色体进行重新组合成新的种群;② 对新的种群进行重新排列;③ 删去种群中重复的染色体;④ 按照顺序选择两个染色体,计算其概率,当概率大于[0,1]时,上一个染色体选入新的种群,否则,下一个染色体选入新的种群.

2.2 优化目标函数

(17)

式中:q1,q2,q3和q4为加权系数;ω2和ω5分别为变速器和差速箱的角速度;ω′2和ω′5分别为变速箱和差速箱的角加速度.

改进遗传算法种群大小为50,随机数ω=0.95,ω1=0.5,变异概率为0.01,交叉概率为0.98,最大进化代数为200.采用改进遗传算法的迭代曲线如图2所示.

图2 改进遗传算法适应度收敛曲线

由图2可知,遗传算法和改进遗传算法都能向最优解逼近,但是改进遗传算法不仅收敛速度更快,而且收敛时取得极小值更小.因此,改进遗传算法求解优于遗传算法.采用改进遗传算法优化的结果如表1所示.

表1 传动系统优化参数

3 仿真及分析

本文研究的主要目的是利用分布-集中(复合)建模技术分析车辆动力传动系统的扭转振动现象,从而减少车辆传动的噪音.运用Matlab/Simulink工具箱软件建立了车辆动力传动系统的仿真模型,仿真模型如图3所示.仿真参数如下:飞轮转矩T0=150 N·m,脉冲持续时间t1=40 ms,变速器的齿轮传动比ng=2.1,差速器的齿轮传动比nd=4.1,第1根轴转动惯量J1=1.55 kg·m2,第1根轴的长度l1=0.53,第2根轴转动惯量J2=1.22 kg·m2,第2根轴的长度l1= 0.95,第3根轴转动惯量J3=7.68 kg·m2,第2根轴的长度l3=0.78,剪切模量G1=G2=8.5×108N/m2,G3=7.2 ×108N/m2,车轮密度ρ=7 810 kg/m3,仿真时间t=2 s其他仿真参数如表1所示.变速器和差速器的角速度分别如图4和图5所示.变速器和差速器的角加速度分别如图6和图7所示.

图3 车辆动力传动系统仿真模型

图4 变速器角速度变化曲线

图5 差速器角速度变化曲线

图6 变速器角加速度变化曲线

图7 差速器角加速度变化曲线

由图4和图5可知,变速器和差速器的角速度优化前峰值分别为8.25 rad/s和2.73 rad/s,而采用改进遗传算法优化后,变速器和差速器的角速度峰值分别为6.12 rad/s和1.88 rad/s,采用改进遗传算法优化后变速器和差速器的角速度峰值分别降低了25.8%和31.1%.由图6和图7可知,变速器和差速器的角加速度优化前峰值分别为650 rad/s2和43 rad/s2,而采用改进遗传算法优化后,变速器和差速器的角加速度峰值分别为500 rad/s2和32 rad/s2,采用改进遗传算法优化后变速器和差速器的角速度峰值分别降低了23.1%和25.6%.同时,变速器和差速器的角速度、角加速度变化幅度较小.因此,变速器和差速器采用改进遗传算法优化后,降低了传动系统的振动噪音.

5 结语

本文建立了汽车传动系统模型,给出了传动系统的分布-集中控制方程式.对传动系统变速器和差速器的角速度进行了推导.采用改进遗传算法对变速器和差速器的角速度和角加速度进行了优化.构造了传动系统的仿真模型,对优化后的变速器和差速器的角速度和角加速度变化曲线进行仿真验证.同时,与优化前进行了对比和分析.采用改进遗传算法优化后的变速器和差速器角速度和角加速度不仅峰值降低,而且整体振动幅度也有所降低,这为降低传动系统的振动噪音研究提供了参考依据.

[1]] 朱磊.基于超级电容的并联式混合动力轿车动力总成系统开发与试验研究[D].镇江:江苏大学,2009.

ZHU Lei.The powertrain system development and experiment research of parallel hybrid electric vehicle with ultra capacitor[D].Zhenjiang:Jiangsu University,2009.

[2] 郭亚敏.双质量飞轮扭转减振器非线性结构和特性的研究[D].太原:太原理工大学,2015.

GUO Yamin.The structure and nonlinear characteristic study of dual mass flywheel[D].Taiyuan:Taiyuan University of Technology,2015.

[3] 丁原.汽车摩擦离合器扭振减振器特性研究与参数分析[D].长春:长春理工大学,2009.

DING Yuan.Automotive friction clutch torsional vibration damper characteristics and parametric analysis[D].Changchun:Changchun University of Science and Technology,2009.

[4] 刘强.基于发动机激励的汽车起步离合器接合的动力传动系统扭转振动研究[D].西安:长安大学,2015.

LIU Qiang.Study on torsional vibration of vehicle transmission system of starting clutch engagement based on engine excitation[D].Xi’an:Chang’an University,2015.

[5] 陈雷.双质量飞轮性能参数优化设计方法[J].内燃机学报,2012,30(3):278-283.

CHEN Lei.Optimization method of performance parameters of dual mass flywheel[J].Transactions of CSICE,2012,30(3):278-283.

[6] 严正峰.双质量飞轮设计与制造的关键技术研究[D].武汉:武汉理工大学,2009.

YAN Zhengfeng.Research on the key technology of dual mass flywheel design and manufacturing[D].Wuhan:Wuhan University of Technology,2009.

[7] 陈宏强.汽车动力传动系扭振分析与仿真优化[D].长沙：湖南大学,2012.

CHEN Hongqiang.Vehicle powertrain torsional analysis and simulation improvement[D].Changsha:Hunan University,2012.

[8] 张玉伦.多轴驱动汽车动力传动系统扭振固有特性及其随机性分析[D].长春:吉林大学,2015.

ZHANG Yulun.Analysis of the natural torsional vibration characteristics and its randomness for the powertrain of multi-axle driving automobile[D].Changchun:Jilin University,2015.

[9] MATSUMOTO S.Nonlinear identification of torsional driveshaft vibrations in a full-scale automotive vehicle during acceleration[J].Nonlinear Dyn,2016,86(2):712-720.

[10] 许在文,万海桥,黄东东,等.汽车传动系扭转振动建模与仿真分析[J].合肥工业大学学报,2012,35(1):13-16.

XU Zaiwen,WAN Haiqiao,HUANG Dongdong,et al.Modeling and simulation analysis of vehicle transmission torsional vibration[J].Journal of Hefei University of Technology,2012,35(1):13-16.

[11] WALKER P D,ZHANG N.Active damping of transient vibration in dual clutch transmission equipped power-trains:a comparison of conventional and hybrid electric vehicles[J].Mechanism and Machine Theory,2014,77(2):2-10.

[12] KANARACHOS S.Intelligent road adaptive suspension system design using an experts’ based hybrid genetic algorithm[J].Expert Systems with Applications,2015,42(21):8232 -8242.

[13] FU S P,LI S B,LUO N,et al.Dynamic optimization of tracked vehicle power train based on torsional vibration analysis[J].Advances in Mechanical Engineering,2016,8(5):589-597.

Optimization and simulation of torsional vibration of vehicle transmission system based on improved genetic algorithm

WU Hao1,WANG Fang2

(1.School of Electronic Engineering,Wuhan Vocational College of Software and Engineering,Wuhan 430205,China;2.Mechanical Engineering and Automation College,Wuhan Textile University,Wuhan 430073,China)

At present,the automobile transmission system torsional vibration is quite serious,causes the vehicle to have the very big noise phenomenon.In this paper,an improved genetic algorithm is used to optimize the parameters of vehicle transmission system,and the simulation results are validated.The kinematic model of the transmission system is created,and the motion control equation of the transmission system is deduced.The response rate of the angular velocity is solved by the distributed-centralized modeling method.The optimization objective function is constructed,and the parameters of vehicle transmission system are optimized by improved genetic algorithm.The simulation model of the vehicle transmission system is established,and the optimized parameters are simulated by Matlab/Simulink.At the same time,compared with the pre-optimization and analysis.The simulation results show that the angular velocity of the transmission and the differential are reduced by 25.8% and 31.1% respectively,and the angular acceleration of the transmission and the differential are reduced by 23.1% and 25.6% respectively by using the improved genetic algorithm.Using the improved genetic algorithm to optimize the parameters of vehicle transmission system can reduce the torsional vibration amplitude of the transmission system and reduce the vehicle noise.

automobile transmission system; torsional vibration; improved genetic algorithm; optimization; simulation

湖北省自然科学基金资助项目(2012CFB092)

吴 浩(1980—),男,讲师.E-mail:haow201611@126.com

U 463

A

1672-5581(2017)02-0141-06