ADAMS/CAR与INSIGHT在优化分析中的实际应用案例

利用ADAMS/Car与INSIGHT对悬架系统仿真分析中，几个不合理的参数对进行优化设计。

1）灵敏度分析方法的介绍

2）灵敏度分析，找出对悬架目标函数影响较大的因子

灵敏度分析

灵敏度是系统参数变化对系统动态性能的影响，即参数变化对诸如系统状态向量、时间响应、传递函数或其它系统动态性能影响。灵敏度分析就是研究对目标函数影响最大的变量。

灵敏度方法最早是由数学工作者在研究参数变化对微分方程解的影响，开始运用。随着现代控制理论方法的发展，灵敏度方法最先应用于最优控制，及采用梯度法寻优的自动结构化。近代这种方法才被运用在复杂的汽车动力学系统分析上，快速帮助汽车设计参数对汽车系统响应作用。

灵敏度的计算方法：

1）直接微分法和伴随矩阵变量法

2）自动微分法

3）扰动法

最优化设计包括两部分内容：

1）首先要选取设计变量、列出目标函数、给出约束条件。设计变量是设计过程中选择的设计变量，参数的数目称为维数；目标函数是设计问题中的设计指标和设计变量之间的函数关系；约束条件是设计变量的限制条件。

在优化设计中，只有一个目标函数，称为单目标函数，如果有多个目标函数，这种称为多目标优化。

2)优化方法的选择

本文以麦弗逊悬架为例，对平行轮跳工况下的不合理参数进行优化。

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