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Multiobjective Optimization of an Off-Road Vehicle Suspension Parameter through a Genetic Algorithm Based on the Particle Swarm OptimizationOptimización multiobjetivo de los parámetros de suspensión de un vehículo todoterreno mediante un algoritmo genético basado en la optimización por enjambre de partículas

Resumen

El confort de marcha y las prestaciones de maniobrabilidad son conflictos conocidos para los vehculos todoterreno. Las publicaciones recientes se centran en los vehculos de pasajeros en carreteras de clase B y clase C, mientras que, para los vehculos todoterreno, deberan poder circular por carreteras ms accidentadas: carreteras de clase D, clase E o clase F. En este trabajo, se establece un modelo de cuarto de vehculo con amortiguacin no lineal para analizar el comportamiento de la suspensin de un vehculo todoterreno medio en la carretera de clase F. El confort de marcha, el comportamiento en carretera y la maniobrabilidad del vehculo se indican mediante el valor cuadrtico medio ponderado (RMS) de la aceleracin vertical de la masa amortiguada, el recorrido de la suspensin y la deflexin de los neumticos. Para optimizar estos objetivos, se ponen en marcha el algoritmo gentico (GA), la optimizacin por enjambre de partculas (PSO) y un algoritmo gentico basado en la optimizacin por enjambre de partculas (GA-PSO). Se comparan la eficacia y la precisin de estos algoritmos para encontrar los mejores parmetros de suspensin. El efecto del mtodo optimizado se valida mediante el resultado de la prueba de campo. El confort de marcha, el agarre a la carretera y la maniobrabilidad mejoran aproximadamente un 20%.

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