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J-GLOBAL ID：202202283361900997   整理番号：22A1033049

複合横葉ばねMcPhersonサスペンションの多目的最適運動学的設計【JST・京大機械翻訳】

Multi-Objective Optimal Kinematic Design of Composite Transverse Leaf Spring McPherson Suspension

著者 (4件)： Zhang Junhong (Tianjin University, Tianjin, China (Mainland)) ,  Long Feiqi (Tianjin University, Tianjin, China (Mainland)) ,  Lin Jiewei (Tianjin University, Tianjin, China (Mainland)) ,  Zhang Yiming (Tianjin University, Tianjin, China (Mainland))
資料名： ASME Conference Proceedings  (ASME Conference Proceedings)
号： IMECE2021  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0478C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多目的最適化法を提案して,多体動的モデルを頻繁に確立する伝統的方法の欠点を克服した。複合横方向葉ばねを有するMcPhsonフロントサスペンションの多体動的モデルをADAMS/Carで開発した。平行移動シミュレーション結果は,指先角,キャンバー角,ピンクピン傾斜角,およびキャスタ角が設計ターゲットから逸脱することを示した。設計値に収束し,変動範囲を減らすために,運動学パラメータに及ぼすサスペンションハードポイントの影響を研究した。ターゲットに対する感度に従って,36のハードポイント座標から8つの設計変数を同定した。運動学パラメータの二乗平均平方根値を最適化目的として設定した。二次多項式を用いて,設計変数に対する運動学パラメータの応答曲面を構築した。NSGA-IIアルゴリズムを用いてPareto最適解集合を得た。最適化は,初期値と設計目標の間のギャップを[0.3066,0.3425,12.6201,4.7352]から[0.2936,0.3463,13.1535,3.9588]に併合し,[89.42%,29.46%,12.05%,15.77%]であった。この方法は,動的モデルの精度を効果的に改善し,サスペンション処理と安定性性能の研究の基礎を築くことができる。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *運動学 ,  *懸濁液 ,  最適化 ,  シミュレーション ,  多項式 ,  *ばね ,  ダイナミックモデル ,  集合 ,  実効値 ,  キャスタ ,  パラメータ
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  Pareto最適解 ,  設計変数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 懸架装置  (QG03050G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 葉 ,  ばね ,  サスペンション ,  設計