Optimization of Sliding Mode Control for a Vehicle Suspension System via Multi-objective Genetic Algorithm with Uncertainty
Publish place: 20th Annual Conference of Mechanical Engineering
Publish Year: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,271
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISME20_449
تاریخ نمایه سازی: 18 تیر 1391
Abstract:
In this paper, Sliding Mode Controller (SMC) is designed for a quarter-car active suspension system with parametric uncertainty in the mass of vehicle body and also Genetic Algorithms are employed to find optimal parameters of controller. An ideal suspension must be able to provide passengers comfort and improve safety performance. Furthermore, the necessity of trading off among the conflicting requirements of the suspensions in terms of comfort and road holding capability led to the use of multi- objective optimization techniques. The important conflicting objective functions that have been considered in this work are, namely, sprung mass acceleration, suspension deflection and energy consumption. Moreover, this approach returns the optimum answers in Pareto form that designer can, by making trade-offs, select desired answer. Finally, theobtained results demonstrate that use of the proposed controller provides good performance in improving and enhancing the road holding ability and riding quality compared with passive suspension system
Keywords:
Authors
Masih Sharifi
Department of Mechanical Engineering, University of Guilan
Javad Rezapur
Department of Mechanical Engineering, Lahijan branch, Islamic Azad University
Behrooz Shahriari
۳Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Malek Ashtar University of Technology
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :