平顺性是衡量车辆行驶品质的基本指标。半主动悬架作为被动悬架和主动悬架的折中方案,不但具有被动悬架结构简单、价格低廉的优点,而且能达到主动悬架的优越减振性能,因此对其控制技术的研究已成为理论和工程界的一个前沿课题。本文通过建立半主动悬架的数学模型、构造平顺性评价函数、设计自适应神经模糊控制系统、运行仿真等步骤,实现了悬架平顺性能的改善。主要工作和成果如下:1.建立路面输入与半主动悬架的仿真模型。首先,分析了随机路面的统计特性,并建立了路面输入的仿真模型;然后,建立了不同自由度的悬架数学模型,对比分析它们的动力学微分方程,得出了悬架简化需要的条件公式,并通过仿真验证了公式的正确性;最后,根据简化公式建立1/4半主动悬架仿真模型。2.构造平顺性评价函数。首先,分析了与平顺性相关的三个性能指标的相互关系;然后,介绍了传统的以加速度为主要指标的评价函数;最后,建立了综合三个指标的评价函数。3.设计自适应神经模糊控制系统。首先,设计了无实际悬架操作经验下的神经网络训练数据采集程序;然后,根据两个不同的评价函数分别设计控制系统,并通过仿真验证了控制系统的有效性;最后,对比不同评价函数下的仿真结果,总结控制系统的优点和不足。通过以上分析可知,自适应神经模糊控制作为一种智能控制方法,应用于半主动悬架系统,能够有效地提高行驶平顺性。本文设计的控制系统,无需实际悬架操作经验、可适应不同形式的评价函数、性能良好,为悬架控制理论研究提供了一种便捷有效的方法。