基于Adams的麥弗遜前懸架優化設計

范旭寧

（武漢理工大學汽車工程學院，湖北 武漢430070）

懸架連接于汽車車輪與車架之間，主要用于傳遞車輪與車架間各個方向上的力，緩和顛簸路面帶來的沖擊力，并減輕由此產生的振動。麥弗遜式前懸架是獨立懸架的一種，因其結構緊湊、響應迅速、造價低廉的特點，被廣泛應用于汽車前輪。然而，由于麥弗遜式前懸架沒有主銷結構，僅由滑柱的上鉸鏈和橫擺臂的外球鉸鏈連成一條假想的主銷軸線，因此當車輪隨不平路面跳動或轉向行駛時，主銷軸線的角度即車輪定位參數會不斷變化。如果該變化范圍過大，汽車行駛平順性將受到影響，而且輪胎磨損程度會急劇提高。

為了解決這些問題，本文以某國產乘用車為例，借助虛擬樣機分析軟件Adams的Car模塊，建立目標車輛的麥弗遜前懸架模型，進行平行輪跳仿真，繪制出前輪外傾角、主銷后傾角、主銷內傾角隨車輪跳動行程的變化曲線。然后切換到Insight模塊，分析部分重要硬點坐標的擬合程度與靈敏度，調整對設計目標影響較大的硬點的坐標值，重新仿真，比較優化前后定位參數曲線，分析優化設計對車輛使用性能的影響，從而設計出更加理想的麥弗遜前懸架結構，進一步改善懸架的穩定性。

1 麥弗遜懸架的建模和仿真

1.1 懸架模型的創建

在Adams/Car模塊的模板建模器中創建懸架子系統模型的方法有兩種，一種是直接創建，從創建坐標系開始，定義懸架的硬點坐標、零件結構、各零件間約束以及彈簧和減振器的參數等，建立起懸架子系統的仿真模型。另一種方法是調用數據庫中已有的模板，直接打開數據庫中的_macpherson.tpl文件，將模板硬點坐標值修改為試驗所需硬點坐標值即可。由于第一種方法過于煩瑣，這里應用第二種方法完成懸架子系統模型的創建，并使用同樣方法完成轉向子系統模型的創建。值得注意的是，創建模型時輸入的每一個參數值都必須保證精確無誤，倘若輸入值與實際值之間出現一點點偏差，都有可能導致定位參數發生較大的改變。

由于模型仿真試驗只有在裝配組合的基礎上才能進行，因此，還要把懸架子系統、轉向子系統以及試驗臺裝配起來。整個過程需要在Adams/Car的標準界面完成，用前面創建的模型建立起懸架子系統和轉向子系統，把兩個子系統和試驗臺裝配起來，如圖1所示，得到裝配體后即可進行仿真。

圖1 麥弗遜前懸架裝配圖

1.2 懸架模型的仿真

Adams/Car模塊仿真分析的目的是找出懸架模型結構設計中的問題所在，為接下來的優化設計做準備。開始仿真之前，需要設置懸架主要結構參數，包括車輪半徑、輪胎垂直剛度、輪胎質量、簧載質量等。

參數設定完成后，進行靜態仿真，調節彈性元件上的預載荷以實現靜載平衡，得到精確的懸架模型。隨后進行平行輪跳試驗，給測試臺輸入一個激勵，左右測試臺各施加一個驅動約束，仿真步數設置為100，上下跳動量設置為±50 mm。仿真結束后，可以在后處理界面繪制出各種懸架特性曲線。本文只分析前輪外傾角、主銷后傾角、主銷內傾角的變化曲線。

2 麥弗遜懸架的優化設計

試驗設計（DOE）是Adams軟件為用戶提供的一種參數化分析方法，可以對數個同時變化的設計變量進行參數化分析，確定各個設計變量對試驗結果的影響程度大小。試驗設計的過程在Adams/Insight模塊中完成，用戶可以在這個模塊建立設計矩陣和統計分析試驗結果。優化分析是指系統根據規定的約束條件計算出最佳的目標函數值，得出最佳目標函數值所對應的硬點坐標值。本文將試驗設計和優化分析結合起來運用，先通過試驗設計篩除影響較小的設計變量，再使用優化分析得到最優硬點坐標值。

2.1 設計目標和設計變量的選取

根據仿真結果，選擇前輪外傾角、主銷后傾角、主銷內傾角三個主要的定位參數作為設計目標。為了使它們的變化幅度最小化，可以把仿真中的最大絕對值定為設計目標值，以此確定目標函數為：

式（1）中：lmax為設計變量的最大值；lmin為設計變量的最小值；α1為仿真過程中車輪定位參數的瞬時值；α0為仿真前車輪定位參數的初始值。

麥弗遜懸架的硬點參數有很多，把它們全部選為設計變量，會加大計算量，耗費大量的試驗時間。因此，本文根據參考文獻以及預試驗，初步選取懸架的下擺臂前支點（Ica_front）、下擺臂后支點（Ica_rear）、下擺臂外支點（Ica_outer）3個硬點的9個坐標值作為設計變量，設定每個坐標值在-10～10 mm內變化。

2.2 試驗方案的制定

優化仿真前，根據設計變量和設計目標，在Adams/Insight模塊中添加響應（用來衡量試驗效果的指標Responses）和因子（影響試驗指標的因素Factors）。然后，選擇合適的試驗方法，本試驗選擇全因子分析（Full Factorial），即進行29=512次迭代運算，其中的指數為設計變量的個數。當設計變量個數較多時，可以選擇部分因子分析（Fractional Factorial），自行選擇迭代運算次數，以縮短仿真時間。系統自動生成工作空間后，即可開始優化仿真。優化仿真結束時，可以導出一個web頁，可以查看擬合程度和靈敏度。

2.3 擬合程度和靈敏度分析

Adams/insight模塊自帶的標準方差工具可以對懸架模型進行擬合計算，R2和R2adj用來評價擬合的可靠程度，它們的數值越接近1，說明模型擬合的可靠程度越高。P表示擬合式中有用項的多少，P越小，表示有用項越多。R/V指計算值與原始值之比，其數值越大越好。

在web頁面的靈敏度分析報告里可以了解各因子對響應的影響程度，為修改硬點坐標值提供依據。本次試驗的靈敏度分析如圖2所示。圖2中“Effect%”的數值有正有負，正值表示因子與響應成正相關，負值表示因子與響應成負相關。絕對值的大小表示因子對響應的影響程度，數值越大，因子對響應的影響程度就越大。為了以最少的改動量獲得最佳的優化效果，選取圖中對3個響應影響程度較大的5個因子作為最終的設計變量，分別為下擺臂前支點的z坐標、下擺臂外支點的x坐標、下擺臂外支點的y坐標、下擺臂外支點的z坐標、下擺臂后支點的z坐標。

圖2 各個因子對車輪定位參數的影響

2.4 優化設計的結果

利用Adams/Insight模塊自帶的優化工具（Optimize）改變各設計變量的數值，直到設計目標值最優，此時得到新的硬點坐標值，如表1所示。依據這些新的坐標值，就可以完成新型優化懸架的創建。

表1 優化前后的硬點坐標值

3 優化前后結果對比分析

優化設計完成后，在Adams/Car模塊中把原模型的硬點坐標值修改為表1中優化后的硬點坐標值，重復平行輪跳試驗。優化前后前輪外傾角、主銷后傾角、主銷內傾角的變化曲線如圖3～圖5所示。在原有曲線上繪制出優化后各車輪定位參數隨輪跳行程的變化曲線，如圖3～圖5中虛線所示。前輪外傾角、主銷后傾角、主銷內傾角的變化曲線，如圖3～圖5中實線所示。比較分析優化前后定位參數曲線的變化，可以直觀地感受到優化設計對懸架性能的提升。

圖5 優化前后主銷內傾角的變化曲線

3.1 前輪外傾角

前輪外傾角是車輪在前軸方向上向外傾斜的角度，其作用是減輕輪胎磨損和輪轂受到的負載。從幾何的角度來看，前輪外傾角也有正負值之分，當車輪上端朝外成“V”字形張開時為正值；當車輪上端朝內成“八”字形張開時為負值。要求車輪上跳時趨于正值，下降時趨于負值，且變化值不能過大，否則會加劇輪胎偏磨，減少輪胎壽命。根據實際情況和參考文獻，當車輪在±50 mm的行程內跳動時，前輪外傾角一般在-2.0°～0.5°范圍內變化為宜。從圖3中可以得知，優化前的變化區間是-0.25°～0.75°，變化量為1°；優化后的變化區間是-0.1°～0.6°，變化量為0.7°。優化后的前輪外傾角變化曲線更接近理想情況，而且變化幅度顯著減小，這樣就能有效減少輪胎在不平路面上的磨損。

圖3 優化前后前輪外傾角的變化曲線

3.2 主銷后傾角

主銷后傾角是主銷在縱向平面內向后傾斜的角度，其作用是使前輪具有一定的回正力矩，保證車輛在受到不平路面沖擊力時能自動保持直線行駛。主銷后傾角既不能過大也不能過小，過大的后傾角會增大轉向所需要的力，給司機帶來不便；過小的后傾角會降低前輪的自動回正性能，使轉向盤搖擺不定，讓司機失去“路感”。根據實際情況和參考文獻，當車輪在±50 mm的行程內跳動時，主銷后傾角一般在2°～6°范圍內變化為宜。從圖4中可以得知，優化前的變化區間是4.1°～5.5°，變化量為1.4°；優化后的變化區間是3.4°～4.6°，變化量為1.2°。優化后主銷后傾角的變化量比優化前有所減小，有利于保持車輛的自動回正能力，改善駕駛穩定性和舒適性。

圖4 優化前后主銷后傾角的變化曲線

3.3 主銷內傾角

主銷內傾角是主銷在橫向斷面內向汽車前軸方向傾斜的角度，其主要作用是使前輪在低速行駛時具有一定的自動回正能力，并使前輪轉向輕松。但是內傾角不能過大，不然在汽車轉向時，車輪與路面間會出現較明顯的相對滑動現象，增大了兩者間的摩擦力，不但使轉向更加費勁，還提高了輪胎的磨損速度。根據實際情況和參考文獻，當車輪在±50 mm的行程內跳動時，主銷內傾角一般在7°～13°范圍內變化為宜，且應盡量取小。從圖5中可以得知，優化前的變化區間是9.8°～12.0°，變化量為2.2°；優化后的變化區間是9.4°～11.0°，變化量為1.6°。優化后主銷內傾角數值更小，而且變化量明顯減小，有助于車輛低速行駛時回正能力的提高，同時讓轉向變得輕便。

4 結論

本文應用Adams/Car模塊創建了某乘用車的麥弗遜懸架動力學仿真模型，在此基礎上進行了車輪平行跳動仿真。通過應用Adams/Insight模塊對下控制臂的部分硬點坐標值進行了優化設計，得到了運動學性能更好的懸架模型，改善了前輪外傾角、主銷后傾角以及主銷內傾角隨輪跳行程的變化幅度較大的問題，為車輛懸架設計提供了依據，有助于改善車輛在不平路面上的行駛穩定性，并且對減緩輪胎磨損有一定積極作用。通過使用虛擬樣機分析軟件進行仿真和優化，可以顯著、高效地提高產品的各項性能，為產品的研發提供便利。