基于参数敏感度分层的高速车辆悬挂系统优化设计
Optimal design of high-speed vehicle suspension system based on parameter sensitivity stratification
- 机械强度 2026年48卷第3期 页码：87-95
- 作者机构：
1.兰州交通大学 机电工程学院，兰州 730070
2.兰州交通大学 电子与信息工程学院，兰州 730070
- 作者简介：
武福，男，1973年生，甘肃会宁人，硕士研究生导师；主要研究方向为现代轨道交通装备设计及优化方法、轨道交通装备智能检测与运维关键技术、轨道交通装备可靠性预测与维护、先进制造过程与系统；E-mail：1025721948@qq.com。
- 基金信息：国家自然科学基金项目(56062028);甘肃省教育厅产业支撑计划项目(2021CYZC-11);甘肃省教育厅创新基金项目(2022A-036)
DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2026.03.010
中图分类号： U270.2收稿：2024-03-28，
修回：2024-06-25，
纸质出版：2026-03-15
- 稿件说明：
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武福，杜泽阳，李忠学，等. 基于参数敏感度分层的高速车辆悬挂系统优化设计［J］. 机械强度，2026，48（3）：87-95.
WU Fu，DU Zeyang，LI Zhongxue，et al. Optimal design of high-speed vehicle suspension system based on parameter sensitivity stratification［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（3）：87-95.
武福，杜泽阳，李忠学，等. 基于参数敏感度分层的高速车辆悬挂系统优化设计［J］. 机械强度，2026，48（3）：87-95. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.03.010.
WU Fu，DU Zeyang，LI Zhongxue，et al. Optimal design of high-speed vehicle suspension system based on parameter sensitivity stratification［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（3）：87-95. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.03.010.
摘要
目的
2
针对高速车辆悬挂系统优化存在参数多、计算耗时等问题，提出基于参数敏感度分层的高速车辆悬挂系统优化设计方案。
方法
2
首先，构建高速车辆单车动力学仿真模型并验证模型是否合理，运用最优拉丁超立方抽样法均匀抽取样本点代入动力学模型，计算动力学响应；随后，采用代理模型替代计算耗时的动力学模型以提高优化效率；然后，借助敏感度分析确定优化变量后，对该变量进行分层，对于分层后的两层变量，分别采用近邻培养移植算法、下山单纯形法推进优化流程；最后，对比优化解、原始解和使用非支配排序遗传算法Ⅱ（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ
NSGA-Ⅱ）得出的结果。
结果
2
结果表明，在最优解下对非线性临界速度和脱轨系数的优化率分别为14.584%和9.615%，综合优化率高于NSGA-Ⅱ所得结果，并减少了设计迭代次数，改善了高速车辆动力学性能，验证了优化方法的可行性。
Abstract
Objective
2
To address the issues of numerous parameters and time-consuming calculations in the optimization of high-speed vehicle suspension systems
a layered optimization design based on the parameter sensitivity stratification was proposed.
Methods
2
Firstly
a dynamic simulation model of a single high-speed vehicle was constructed and validated for pragmatic. The optimal Latin hypercube sampling method was utilized to evenly extract sample points for calculating dynamic responses in the model
and a surrogate model was employed to replace the time-consuming dynamic model in order to enhance optimization efficiency. Secondly
after determining the optimization variable through sensitivity analysis
the variable was stratified. For the two stratified variables
the nearest neighbor cultivation transplantation algorithm and the downhill simplex method were used to advance the optimization process. Finally
the optimization results were compared with the original solution and those obtained from the non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ(NSGA-Ⅱ).
Results
2
The results demonstrate that the optimization respectively reduces the nonlinear critical speed and derailment coefficient by 14.584% and 9.615%
surpassing the NSGA-Ⅱ in comprehensive optimization rate and reducing the design iterations
thereby improving the dynamic performance of high-speed vehicles and validating the feasibility of the optimization method.
关键词
Keywords
references
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