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改进的多岛遗传算法在动力总成悬置系统优化设计中的应用

沈忠亮;陈剑;蒋丰鑫

【摘要】AimingatthedemeritsofMulti-IslandGeneticAlgorithm(MIGA),

thedynamicmodulationofcrossoverandvariableprobabilityisemployed

toovercometheprematurephenomenonandimprovethesearching

efficiencyofthisal-gorithm.Combiningwiththepowerfullocalsearching

abilityofthesimulatedannealingalgorithm,animprovedMIGAwith

higherefficiencyisworkedout.Itsoptimizationeffectisverifiedby

simulationandexperiment.Thisimprovedalgorithmcanbeeffectively

appliedintheoptimizationofpowertrainmountingsystem.%针对多岛遗传

算法（Multi-IslandGA）的缺点，通过动态调节其交叉和变异概率来防止算法的

早熟以及提高有哪些信誉好的足球投注网站效率，并结合模拟退火法的局部寻优能力强的优点，形成了求解

效率更高的改进的多岛遗传算法，并将其应用于动力总成悬置系统的优化设计中。

并通过仿真分析和实验验证了优化效果，该改进的算法可以有效应用在悬置系统的

优化设计中。

【期刊名称】《噪声与振动控制》

【年(卷),期】2014(000)006

【总页数】6页(P79-84)

【关键词】振动与波;多岛遗传算法;动力总成悬置系统;隔振;稳健性

【作者】沈忠亮;陈剑;蒋丰鑫

【作者单位】合肥工业大学噪声振动工程研究所，合肥230009;合肥工业大学噪

声振动工程研究所，合肥230009;合肥工业大学噪声振动工程研究所，合肥

230009

【正文语种】中文

【中图分类】O422.6

汽车发动机在工作中产生的不平衡力和力矩及路面的不平度是引起汽车振动的主要

激振源。对发动机悬置参数（如安装位置、角度、刚度和阻尼等）进行优化，能够

实现悬置系统的动态特性与整车动态特性的合理匹配，可以有效地降低整车的振动

及噪声水平，改善汽车乘坐的舒适性[1]。

由于汽车动力总成悬置参数的设计是一个多参数、多目标优化问题，存在许多局部

最优解，因此选择合适的优化算法避免出现局部代替整体的情况显得十分重要[2]。

多岛遗传算法是经过改良的遗传算法，主要特点是把整个种群分成若干个子种群，

在每个子种群中进行传统遗传算法的所有操作，并且在每个子种群中选定一些个体

定期地迁移到另外的岛上，然后继续进行遗传操作[3]。通过这种迁移操作可以维

持群体的多样性，能更有效的有哪些信誉好的足球投注网站全局解空间的最优解。但在求解大规模优化问题

时，还是存在着一些局部极值问题。模拟退火算法的局部寻优能力较强，并可使搜

索过程免于陷入局部最优解，所以可以利用模拟退火法的这个优势弥补多岛遗传算

法的不足。

本文通过动态调节交叉和变异概率来克服多岛遗传算法的早熟现象，加入退火操作

来提高多岛遗传算法的局部寻优能力。并应用改进后的算法对汽车动力总成悬置系

统进行优化设计，同时利用MonteCarlo法对优化前后的悬置系统的刚度参数进

行稳健性分析比较，并通过实验验证了优化后悬置系统的隔振效果。

1.1动力总成悬置系统动力学模型

将动力总成视为刚体，由三个或四个悬置支撑在车架、副车架或车身上，构成动力

总成悬置系统。如图1所示，该系统是一个六自由度的振动系统[4]。

动力总成置于互相正交的G0XYZ坐标系中，其中G0原点为静止时的动力总成质

心。刚体的运动有六个自由度，即沿X、Y、Z三个方向的移动x（纵向）、y（横

向）、z（垂向）和绕X、Y、Z轴的转动θx(侧倾）、θy（俯仰）、θz（横摆），

其广义坐标为q=(x,y,z,θx,θy,θz)。

根据汽车动力总成悬置系统的动力学模型，利用拉格朗日方程和虚功原理可以得到

多自由度振动系统的运动微分方程

式中M为悬置系统的质量矩阵；C为阻尼矩阵；K为刚度矩阵；F(t)为系统所受的

激励力向量，F(t)=(fx，fy，fz，fθx，fθy，fθz)