硬點調整對KC特性的影響（三）

來自專欄 底盤開發

寫在前面

前面嘮叨了一大堆，分析了麥弗遜懸架的各硬點對KC特性的影響，大家在正常的開發過程中，基本不需要作上述分析，請把上文某些內容作為參考即可。

關於靈敏度分析，百度文庫可以搜索到一大堆分析方法和教程，大家去搜索看一下，本章節先討論一下所用到的靈敏度分析。

正文

4 硬點調整對KC特性的靈敏度影響分析

4.1 靈敏度分析方法

通過上一章節的變化趨勢影響分析，可以直觀的確定如何調整懸架硬點，使KC特性曲線調整至目標值。但是上面的方法效率比較低，硬點對KC特性的影響不夠量化，因此，引入基於ADAMS/Insight對懸架KC特性的進行靈敏度分析。

4.1.1 靈敏度分析的步驟

靈敏度的定義：本文將參數單位長度變化下所得到的目標參數的變化量定義為該參數針對目標參數的靈敏度，即：

f=（X1-X2）/2N

其中，f——表示靈敏度

X1——表示調整上極限的目標參數值

X2——代表調整下極限的目標參數值

N——表示單側調整量。

繼續使用上述的麥弗遜式前懸架進行靈敏度分析，使用ADAMS自帶的Insight模塊建立試驗進行KC特性參數的優化，通常按照以下步驟執行：

1. 確定試驗需要研究的參數和優化的目標 。

2. 確定需要研究的參數的變化範圍，進行試驗設計（DOE）並分析試驗結果。

3. 針對需要優化KC特性目標變化進行分析，確定各因素對其影響的靈敏度。

4. 針對各因素對KC特性影響的靈敏度優化懸架各參數。

4.1.2 確定研究參數和優化目標

懸架KC特性中，比較重要的KC特性為前束變化、外傾變化、後傾變化、主銷後傾角、主銷內傾角、主銷內傾偏距、主銷後傾拖距、輪距變化、軸距變化等。本章節以上述幾項為切入點進行分析。

通過前面做硬點對KC特性變化趨勢影響分析，可以得到如下結論：

1. 對前束變化、外傾變化影響比較大的，主要有轉向拉杆內點、轉向拉杆外點、前滑柱上點、下擺臂外點、下擺臂前點、下擺臂後點、前減振器下點Y坐標，可設計平跳試驗分析各硬點靈敏度。

2. 對主銷後傾角，主銷內傾角，主銷內傾偏距、主銷內傾拖距影響比較大的主要有前滑柱上點、擺臂外點。可設計平跳試驗分析各硬點靈敏度。

3. 對於側傾中心影響比較大的主要有前滑柱上點、下擺臂外點、減振器下點、下擺臂前點，下擺臂後點，可以設計側傾試驗分析靈敏度。

4. 輪距變化，軸距變化需要綜合考慮。

4.1.3 試驗設計（DOE）

首先以前懸架設計位置側傾中心高度為設計目標，分析對其影響比較大的幾個硬點，進行靈敏度分析。

設計平跳試驗（-70,0），分析側傾中心高度：

新建試驗項目：

設置12個變數：

設置目標值：

建立分析區域：

根據試驗設計（DOE）規則，設計因素的個數n決定試驗的次數為2n次，此次試驗可變因素為四個點的XYZ坐標共計12個因素，需要試驗次數為212=4096次試驗，因為不考慮暫不考慮各因素之間的相互影響，可以對試驗進行分批處理，減少分析時間。運行試驗。

對試驗運行結果進行判定。

通過Insight模塊對試驗評判值P、R2、 R2adj以及R/V的判斷：

1. R2是指回歸模型的平方和與原始數據平方和之比，介於0-1之間，越大越好，通常好的擬合大於0.9。

2. R2adj是通常比R2小，如果R2很高，而R2adj很低，表明模型中有些項是多餘的，應當去掉。如果R2adj的值為1，表明擬合得非常好。

3. P表明擬合表達式中的項是否有用。P等於0.02，則表明至少有一項與相應相關，P等於0.3,則表明表達式中的項完全與響應無關。

4. R/V表明模型的計算值與原始數據點之間的關係。越大越好，大於10表明模型的預測結果很好，低於4，表明模型的預測結果完全不可信。

因此試驗結果比較可信。

4.1.4 確定各因素靈敏度

通過上面的分析，得到和側傾中心高度相關的影響因素分析如下：

通過對以上數據進行處理，得到各點對設計位置側傾中心高度影響的靈敏度如下：

通過以上分析可以得到結論：

側傾中心高度影響比較大的是下擺臂前點Z值、下擺臂外點Z值，前滑柱上點Y值也有一定影響，其他因素影響相對弱一些。可根據調整需求，參考靈敏度進行調整。

4.1.5 使用靈敏度優化懸架硬點

使用靈敏度分析的方法，可以比較迅速高效的找到對KC特性影響的參數值靈敏度，同時也可以使用此方法針對KC特性對硬點進行優化，例如下圖，在對主銷後傾角，主銷內傾角等進行靈敏度分析完後，可繼續利用靈敏度分析工具進行懸架硬點優化。

利用生成的結果文件，通過調整下擺臂外點的XYZ坐標值，優化參數。

也可以通過Insight自帶的優化命令進行優化，有點跑題了，此處不再過多描述。

寫在後面：

這篇文章乾貨不多，不怎麼用這個方法的朋友可以試試，很不錯的，下一篇針對前麥弗遜懸架的靈敏度分析，有興趣的朋友可以拿回去做個參考。