基于遗传与粒子群算法的隔振平台减振性能优化

作者：马芳武; 韩丽; 吴量^*; 李金杭; 杨龙帆

来源：吉林大学学报（工学版）, 2020, 50(05): 1608-1616.

DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb20190469

• 隔振平台
• 虚拟样机模型
• 多目标优化
• 隔振率
• 多目标粒子群算法

重载隔振平台主要应用于搭载高精密仪器设备,隔离复杂路面不平所产生振动与冲击,为其提供稳定的工作环境。本文以6自由度并式联隔振平台为研究对象,使用精英策略下快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和多目标粒子群算法(MOPSO)对平台的减振系统进行参数优化,显著提高了其隔振性能。在多种不同路面干扰信号激励下,使用NSGA-Ⅱ和MOPSO两种方法对减振系统的阻尼和刚度参数进行优化,优化结果表明:不同激励下,平台上平面垂向加速度和垂向位移两优化目标的隔振率最高可达56.21%;此外,应用NSGA-Ⅱ对隔振平台阻尼器支撑角度参数进行优化,使两优化目标隔振率提高了7.00%;并对正弦激励情况下的仿真参数进行了实验验证,实验与仿真误差可达8.30%,验证了参数优化的有效性。

• 单位
  吉林大学; 汽车仿真与控制国家重点实验室