Tối ưu hóa các thông số thiết kế hệ thống treo xe điện sử dụng thuật toán đàn cá nhân tạo cải tiến

15 lượt xem

Các tác giả

  • Nguyen Tien Dung Trường Cơ khí, Đại học Bách khoa Hà Nội
  • Bui Van Cuong Khoa Kỹ thuật Ô tô và Máy động lực, Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp, Đại học Thái Nguyên
  • Le Van Quynh (Tác giả đại diện) Khoa Kỹ thuật Ô tô và Máy động lực, Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp, Đại học Thái Nguyên
  • Hoang Anh Tan Khoa Kỹ thuật Ô tô và Máy động lực, Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp, Đại học Thái Nguyên

DOI:

https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.FEE.2024.191-197

Từ khóa:

Xe điện; Thông số hệ thống treo; Tối ưu; IAFSA.

Tóm tắt

Nghiên cứu này đề xuất một giải pháp để giảm dao động theo phương thẳng đứng và lắc dọc thân xe dưới kích thích mặt đường ngẫu nhiên. Để đạt được mục địch này, một mô hình động lực học 1/2 xe của một xe điện đã được thiết lập để tìm kiếm các thông số tối ưu cho hệ thống treo của xe và hệ thống treo ghế ngồi người điều khiển. Một thuật toán đàn cá nhân tạo cải tiến (IAFSA) được áp dụng trong phần mềm MATLAB để tối ưu hóa các thông số các hệ thống treo của xe của xe và ghế ngồi người điều khiển. Quá trình tối ưu hóa tập trung vào việc giảm giá trị bình phương bình (RMS) của ba hàm mục tiêu, bao gồm gia tốc thẳng đứng của ghế ngồi người điều khiển (aws), gia tốc thẳng đứng tại vị trí thân xe (awb) và gia tốc lặc dọc thân xe (awphi). Các kết quả tối ưu cho thấy rằng các giá trị của 3 hàm mục tiêu với các thông số tối ưu của các hệ thống treo lần lượt giảm so với các thông số của các hệ thống treo xe nguyên bản. Đặc biệt các giá trị aws, awb và awphi với các thông số tối ưu lần lượt giảm 15.44%, 11.46% và 8.65% so với các thông số của các hệ thống treo xe nguyên bản khi xe chuyển động trên mặt đường ISO cấp B với vận tốc xe 20 m/s và xe đầy tải. Ngoài ra, các giá trị biên độ as, ab và aphi với với các thông số tối ưu lần lượt giảm so với các thông số của các hệ thống treo xe nguyên bản dưới điều kiện khảo sát.

Tài liệu tham khảo

[1]. I. Dridi et al, “A new approach to controlling an active suspension system based on, reinforcement learning”, Advances in Mechanical Engineering, Vol. 15, No.6, pp. 1–21, (2023). DOI: https://doi.org/10.1177/16878132231180480

[2]. L. R. Miller, “Tuning passive, semi-active and fully active suspension systems”, In Proceedings of the 27th IEEE Conference on Decision and Control, Austin, TX, USA, pp. 2047–2053, (1988). DOI: https://doi.org/10.1109/CDC.1988.194694

[3]. T. Yoshimura et al, “Construction of an active suspension system of a quarter car model using the concept of sliding mode control”, Journal of Sound and Vibration, Vol. 239, pp. 187–199, (2001). DOI: https://doi.org/10.1006/jsvi.2000.3117

[4]. J. Lin et al, “Intelligent control of active suspension systems”. IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 589, pp. 618–628, (2011). DOI: https://doi.org/10.1109/TIE.2010.2046581

[5]. Y. Shiao et al, “The analysis of a semi-active suspension system”. In Proceedings of the SICE Annual Conference, Taipei, Taiwan, pp. 1-6, (2010).

[6]. G. Q. B. Tran et al, “Integrated comfort-adaptive cruise and semi-active suspension control for an autonomous vehicle: an lpv approach”. Electronics, Vol.10, No 7, pp.1-25, (2010).

[7]. A. B. Sharkawy et al, “Fuzzy and adaptive fuzzy control for the automobiles’ active suspension system”. Vehicle System Dynamics, Vol. 43, pp. 795–806, (2005). DOI: https://doi.org/10.1080/00423110500097783

[8]. S. R. Pillai et al, “Design of pid control to improve efficiency of suspension system in electric vehicles”, 2019 International Conference on Computational Intelligence and Knowledge Economy (ICCIKE),Dubai, United Arab Emirates, pp. 670-575, (2019). DOI: https://doi.org/10.1109/ICCIKE47802.2019.9004322

[9]. L. Mingjie, “Research on the safety of intelligent vibration control systemfor electric vehicle suspension”, Highlights in Science, Engineering and Technology, Vol. 9, pp. 248-253, (2022). DOI: https://doi.org/10.54097/hset.v9i.1784

[10]. I. Eski et al, “Vibration control of vehicle active suspension system using a new robust neural network control system”. Simulation Modelling Practice and Theory, Vol.17, pp. 778–793, (2009). DOI: https://doi.org/10.1016/j.simpat.2009.01.004

[11]. V. Karaman et al, “Sliding mode control of vehicle suspension system under different road conditions”, International Journal of Engineering Science And Application, Vol.1, No.2, pp. 72-77, (2017).

[12]. H. Jiang et al, “Hybrid model predictive control of semiactive suspension in electric vehicle with hub-motor”, Applied Sciences, Vol.11, No.1, pp. 1-23, (2021). DOI: https://doi.org/10.3390/app11010382

[13]. X. Shao et al, “Enhanced ride performance of electric vehicle suspension system based on genetic algorithm optimization”, 2017 20th International Conference on Electrical Machines and Systems (ICEMS), Sydney, NSW, Australia, pp.1-6, (2017). DOI: https://doi.org/10.1109/ICEMS.2017.8056265

[14]. L. R. C. Drehmer et al, “Parameters optimisation of a vehicle suspension system using a particle swarm optimisation algorithm”, Vehicle System Dynamics, pp.449-474, (2015). DOI: https://doi.org/10.1080/00423114.2014.1002503

[15]. M. J. Mahmoodabadi et al, “Firefly algorithm based optimum design of vehicle suspension systems”, International Journal of Dynamics and Control, Vol. 7, pp.134–146, (2019). DOI: https://doi.org/10.1007/s40435-018-0453-8

[16]. F. Pourpanah, “A review of artificial fish swarm algorithms: recent advances and applications”, Artificial Intelligence Review, Vol.56, pp. 1867–1903, (2023). DOI: https://doi.org/10.1007/s10462-022-10214-4

[17]. L. Zhao et al, “Route planning for autonomous vessels based on improved artificial fish swarm algorithm”, Ships and Offshore Structures, Vol.18, pp. 897-906, (2023). DOI: https://doi.org/10.1080/17445302.2022.2081423

[18]. N. V. Tuan et al, “Optimal design parameters of air suspension systems for semi-trailer truck. Part 1: modeling and algorithm”, Vibroengineering PROCEDIA, Vol. 33, pp. 72–77, (2020). DOI: https://doi.org/10.21595/vp.2020.21562

[19]. N. V. Tuan et al, “Optimal design parameters of air suspension systems for semi-trailer truck. Part 2: results and discussion”, Vibroengineering PROCEDIA, Vol. 33, pp. 147–152, (2020). DOI: https://doi.org/10.21595/vp.2020.21563

[20]. L. X. Long et al, “Study on the influence of bus suspension parameters on ride comfort”, Vibroengineering PROCEDIA, Vol. 21, pp. 77–82, (2018). DOI: https://doi.org/10.21595/vp.2018.20271

[21]. Van Quynh, L., et al, “Effects of suspension design parameters of a semi-trailer truck on vehicle ride comfort and road surface friendliness”. In: Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 104, pp. 281–289, (2018).

[22]. ISO 8068, “Mechanical Vibration-Road Surface Profiles – Reporting of Measured Data”. (2016).

[23]. ISO 2631-1, “Mechanical Vibration and Shock-Evaluation of Human Exposure to Whole Body Vibration-Part 1: General Requirements”, (1997).

[24]. Van Quynh, L., Van Cuong, B., Long, L.X., Van Quan, D. “Effects of Suspension Design Parameters of a Semi-trailer Truck on Vehicle Ride Comfort and Road Surface Friendliness”. Lecture Notes in Networks and Systems. Springer, Cham, vol 104, (2020). DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-37497-6_32

[25]. L. V. Quynh et al, “Effect of in-wheel motor suspension system on electric vehicle ride comfort”. Vibroengineering PROCEDIA, Vol. 29, pp. 148–152, (2019). DOI: https://doi.org/10.21595/vp.2019.21175

Tải xuống

Đã Xuất bản

06-12-2024

Cách trích dẫn

Nguyen Tien Dung, Bui Van Cuong, Le Van Quynh, và Hoang Anh Tan. “Tối ưu hóa các thông số thiết Kế hệ thống Treo Xe điện sử dụng thuật toán đàn Cá nhân tạo cải tiến”. Tạp Chí Nghiên cứu Khoa học Và Công nghệ quân sự, số p.h FEE, Tháng Chạp 2024, tr 191-7, doi:10.54939/1859-1043.j.mst.FEE.2024.191-197.

Số

S. FEE (2024)

Chuyên mục

Cơ học & Cơ khí động lực