摘要： 為提高某商用車的行駛平順性，對(duì)某商用車懸架系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化. 基于空氣彈簧試驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合得到其剛度特性曲線，建立前后懸架及整車多體動(dòng)力學(xué)模型，仿真得出該車隨機(jī)輸入工況和脈沖輸入工況平順性. 搭建懸架系統(tǒng)參數(shù)化的多平臺(tái)聯(lián)合仿真模型，通過全域靈敏度分析得出懸架系統(tǒng)設(shè)計(jì)參數(shù)對(duì)平順性的影響程度. 建立整車平順性多目標(biāo)響應(yīng)面近似模型，利用多目標(biāo)遺傳優(yōu)化算法進(jìn)行參數(shù)可行域內(nèi)尋優(yōu). 結(jié)果表明：在隨機(jī)輸入工況下，車速為100 km/h時(shí)，駕駛員處和乘客處加權(quán)加速度均方根值分別減小了12.50%和29.71%；在脈沖輸入工況下，車速為30 km/h駕駛員處和車速為20 km/h乘客處的垂向最大加速度分別減小了14.69%和31.28%，優(yōu)化效果明顯.

關(guān)鍵詞：" 商用車； 空氣彈簧懸架； 平順性； 多目標(biāo)優(yōu)化； 靈敏度分析

中圖分類號(hào)： U463.33" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：" A" 文章編號(hào)："" 1671-7775（2024）05-0528-07

引文格式：" 王耿之，王 陶，鄒小俊，等. 基于靈敏度分析的某商用車懸架系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化［J］.江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2024，45（5）：528-534.

收稿日期："" 2022-04-25

基金項(xiàng)目：" 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（51975295）； 江蘇省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（BK20190462）

作者簡(jiǎn)介："" 王耿之（1997—），男，河南駐馬店人，碩士研究生（wanggengzhi@njust.edu.cn），主要從事汽車系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)研究.

王良模（1963—），男，重慶人，教授，博士生導(dǎo)師（通信作者，liangmo@njust.edu.cn），主要從事汽車系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)、車輛動(dòng)態(tài)模擬與仿真研究.

Parameter optimization of commercial vehicle suspension

system based on sensitivity analysis

WANG Gengzhi1， WANG Tao1， ZOU Xiaojun2，3， YUAN Liukai3， WANG Liangmo1

（1. School of Mechanical Engineering， Nanjing University of Science and Technology， Nanjing， Jiangsu 210014， China； 2. School of Mechanical Engineering， Southeast University， Nanjing， Jiangsu 211189， China； 3. Nanjing Iveco Automobile Co.， Ltd.， Nanjing， Jiangsu 210028， China）

Abstract： To improve the ride comfort of commercial vehicle， the parameters of the suspension system of commercial vehicle were optimized. Based on the actual test data of the air spring， the stiffness characteristic curve was fitted， and the multi-body dynamic model of the front and rear suspension and the entire vehicle was established. The smoothness of the vehicle under random input and pulse input conditions was simulated. The parametric multi-platform co-simulation model of the suspension system was built， and the degree of influence of the design parameters of the suspension system on ride comfort was obtained through the global sensitivity analysis. The multi-objective response surface approximation model for vehicle ride comfort was established， and the multi-objective genetic optimization algorithm was used to optimize the parameters in the feasible region. The results show that under the random input conditions， the root mean square（RMS） values of the weighted acceleration at the driver and passenger positions are respectively reduced by 12.50% and 29.71% when the vehicle speed is 100 km/h. Under pulse input conditions， the maximum vertical accelerations at the driver and passenger positions are respectively reduced by 14.69% and 31.28% when the vehicle speeds are respective 20 km/h and 30 km/h， and the optimization effect is obvious.

Key words：" commercial vehicle； air spring suspension； ride comfort； multi-objective optimization; sensitivity analysis

懸架系統(tǒng)作為一個(gè)連接車身（車架）和車橋（車輪）的傳力裝置，吸收車輛在行駛過程中因地面的變化而受到的震動(dòng)及沖擊，車輛的平順性受其性能的影響［1］. 空氣懸架因其剛度可以隨著載荷的變化而變化，固有頻率較低，具有良好的隔振性能而被廣泛應(yīng)用在汽車行業(yè)中［2-3］. 目前，空氣懸架系統(tǒng)參數(shù)如何與各部件參數(shù)進(jìn)行匹配設(shè)計(jì)，沒有較為系統(tǒng)的理論. 因此，空氣懸架系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)的選取和匹配對(duì)車輛行駛平順性的研究十分重要.

隨著計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)的發(fā)展，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者基于虛擬仿真軟件ADAMS/Car對(duì)車輛平順性進(jìn)行了研究［4-6］. 利用ADAMS/Car可以建立較為精確的整車系統(tǒng)多體動(dòng)力學(xué)模型，進(jìn)行平順性仿真試驗(yàn)并依據(jù)仿真輸出結(jié)果，研究其平順性［7-8］. 為了提升目標(biāo)車型的平順性能，孫藝珊等［9］將懸架的剛度和阻尼進(jìn)行組合，分析了在不同路面輸入下9種懸架動(dòng)力學(xué)參數(shù)匹配方案對(duì)車輛平順性的影響. A. C. MITRA等［10］根據(jù)試驗(yàn)設(shè)計(jì)和靈敏度分析結(jié)果，研究了懸架參數(shù)對(duì)平順性響應(yīng)輸出的影響規(guī)律. 王中興［11］以前后車身垂向加速度均方根值為優(yōu)化目標(biāo)對(duì)車輛行駛平順性進(jìn)行了多目標(biāo)優(yōu)化.

筆者基于空氣彈簧試驗(yàn)數(shù)據(jù)，擬合得到其特性曲線，建立整車多體動(dòng)力學(xué)模型，進(jìn)行整車隨機(jī)路面和脈沖路面仿真分析. 構(gòu)建整車空氣懸架多平臺(tái)聯(lián)合仿真模型，對(duì)空氣懸架參數(shù)進(jìn)行全域靈敏度分析. 建立整車平順性多目標(biāo)優(yōu)化模型，利用多目標(biāo)遺傳優(yōu)化算法對(duì)響應(yīng)面近似模型在優(yōu)化參數(shù)可行域內(nèi)尋優(yōu)，實(shí)現(xiàn)整車平順性的提升.

1 前后懸架多體動(dòng)力學(xué)建模

1.1 空氣彈簧力學(xué)特性

本研究的目標(biāo)車型所使用的空氣彈簧為膜式空氣彈簧，根據(jù)GB/T 13061—2017《商用車空氣懸架用空氣彈簧技術(shù)規(guī)范》規(guī)定，對(duì)其進(jìn)行力學(xué)特性試驗(yàn)，試驗(yàn)臺(tái)如圖1a所示，空氣彈簧特性曲線如圖1b所示，其中：pa為氣壓；F為負(fù)載力；x為空氣彈簧軸向位移.

從圖1b可以看出：在同一氣壓下，空氣彈簧剛度隨拉伸的長(zhǎng)度逐漸減小、隨壓縮量逐漸增大；在同一位移下，隨著氣壓的增大，負(fù)載能力變大.

在ADAMS/Car里空氣彈簧只需要滿載、半載和空載條件下的3條特性曲線，因此，選取氣壓分別為0.3、0.5、0.7 MPa下的特性曲線，利用最小二乘法擬合得到空氣彈簧的剛度特性曲線方程為

F（x）=b1x3+b2x2+b3x+b4，（1）

式中： b1、b2、b3、b4分別為剛度特性曲線的三次、二次、一次項(xiàng)系數(shù)以及常數(shù)項(xiàng)，取值如表1所示.

1.2 前后懸架建模

基于ADAMS/Car中雙叉臂懸架模型，添加合適的約束和相應(yīng)的通訊器，建立帶橫置板簧的前懸架仿真模型如圖2a所示. 其中橫置板簧利用非線性梁命令建立，由于在ADAMS/Car中不能建立非等厚的非線性梁，因此，需要通過ADAMS/View命令修改每一個(gè)非線性梁的截面慣性矩來等效非等厚的非線性梁. 后懸架為復(fù)合式空氣懸架，主要由導(dǎo)向臂、空氣彈簧、減震器和橫向推力桿等部件構(gòu)成. 建立的后懸架仿真模型如圖2b所示. 車輛的垂向載荷和橫向載荷分別由空氣彈簧和橫向推力桿承受，導(dǎo)向臂主要起導(dǎo)向作用.

在ADAMS/Car中，建立后懸架模板時(shí)不能直接建立空氣彈簧部件，因此，先用螺旋彈簧代替. 后懸架模板建立完成后，將后懸架模板設(shè)置為后懸架子系統(tǒng)時(shí)，利用替換命令將螺旋彈簧替換為空氣彈簧，將上文得到的3條空氣彈簧特性曲線輸入到空氣彈簧的屬性文件中完成后懸架子系統(tǒng)的構(gòu)建.

2 整車平順性仿真分析

目標(biāo)車型的軸距為3 300 mm、滿載時(shí)前后軸載荷分別為1 528、2 800 kg、前后輪距分別為1 740、1 790 mm. 基于所建立的前后懸架子系統(tǒng)、制動(dòng)子系統(tǒng)、車身子系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向子系統(tǒng)和輪胎等子系統(tǒng)模型，裝配得到整車仿真模型. 根據(jù)GB/T 4970—2009《汽車平順性試驗(yàn)方法》進(jìn)行隨機(jī)輸入工況和脈沖輸入工況下的整車平順性仿真試驗(yàn).

2.1 隨機(jī)輸入平順性仿真分析

滿載工況下，以車速40 km/h至100 km/h間隔為20 km/h在B級(jí)路面上進(jìn)行隨機(jī)輸入平順性仿真試驗(yàn). 以車速100 km/h為例，考慮到兼顧駕駛員和后排乘客乘坐的舒適性，仿真得到這2個(gè)位置各個(gè)軸向的振動(dòng)加速度如圖3所示，其中： a為加速度； t為時(shí)間.駕駛員處和乘客處z方向的線振動(dòng)較大，x、y方向的線振動(dòng)較小.

z方向的加權(quán)加速度均方根值占比較大，因此，進(jìn)行了不同車速下的駕駛員處和乘客處的z向加權(quán)加速度均方根值分析，參考ISO 2631—1：1997（E）《機(jī)械振動(dòng)與沖擊 人體處于全身振動(dòng)的評(píng)價(jià) 第1部分：一般要求》得到不同車速下不同位置處人的主觀感受如表2所示.

從表2可以看出：駕駛員處和乘客處的z向加權(quán)加速度均方根值隨著車速升高逐漸增大，車速在40、60 km/h時(shí)，駕駛員處和乘客處均未出現(xiàn)不舒服感；當(dāng)車速達(dá)到80、100 km/h時(shí)，駕駛員處和乘客處開始感到有些不舒服. 因此，在車速超過80 km/h后隨機(jī)輸入工況下的整車平順性有待提高.

2.2 脈沖輸入平順性仿真分析

脈沖路面輸入下平順性仿真是模擬車輛通過減速帶時(shí)的平順性狀態(tài)，采用三角凸塊障礙物來替代實(shí)際路面的減速帶. 根據(jù)GB/T 4970—2009的規(guī)定，選取高度為60 mm，寬度為400 mm的三角凸塊.以車速為10～60 km/h間隔為10 km/h通過三角凸塊進(jìn)行脈沖輸入平順性仿真試驗(yàn). 車速為30 km/h時(shí)不同位置處的垂向加速度變化如圖4所示，其中：az為垂向加速度；g為重力加速度；2條曲線峰值分別對(duì)應(yīng)汽車前后軸通過三角凸塊時(shí).

駕駛員處和乘客處的垂向最大加速度隨車速的變化如圖5所示，其中：azm為垂向最大加速度；v為車速.在車速為30 km/h時(shí)駕駛員處的垂向最大加速度達(dá)到峰值，為1.240 5 m/s2；在車速為20 km/h時(shí)乘客處的垂向最大加速度達(dá)到峰值，為1.132 0 m/s2.

3 懸架系統(tǒng)參數(shù)的影響

為研究懸架參數(shù)對(duì)平順性的影響，對(duì)懸架系統(tǒng)設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)，并搭建整車平順性聯(lián)合仿真試驗(yàn)?zāi)Ｐ?，進(jìn)行平順性仿真分析. 為了提高試驗(yàn)設(shè)計(jì)的效率，基于modeFRONTIER平臺(tái)，聯(lián)合ADAMS/Car和MATLAB進(jìn)行整車平順性仿真.

3.1 聯(lián)合仿真模型

聯(lián)合仿真流程如圖6所示.

具體仿真流程如下：

1） 通過MATLAB將前后懸架緩沖塊剛度和長(zhǎng)度、橫置板簧襯套剛度、前后懸架減震器阻尼、導(dǎo)向臂厚度、前懸架緩沖塊間隙和后空氣彈簧剛度等部分懸架系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行參數(shù)化處理.

2） 在modeFRONTIER中將這些參數(shù)作為試驗(yàn)設(shè)計(jì)的輸入變量輸入到聯(lián)合仿真模型中，以試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)車速下駕駛員處和乘客處加權(quán)加速度均方根作為隨機(jī)輸入工況下的仿真試驗(yàn)輸出響應(yīng)，駕駛員處和乘客處的垂向最大加速度作為脈沖輸入工況下的仿真試驗(yàn)輸出響應(yīng).

3） 聯(lián)合仿真前需要編寫仿真命令文件和批處理文件控制ADAMS/Car進(jìn)行平順性仿真試驗(yàn)并生成結(jié)果文件，其中懸架系統(tǒng)設(shè)計(jì)參數(shù)的修改利用modeFRONTIER調(diào)用其屬性文件來完成.

4） 將結(jié)果文件提取到MATLAB中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，最后將處理結(jié)果返回給modeFRONTIER輸出試驗(yàn)設(shè)計(jì)（design of experiment，DOE）分析結(jié)果.

3.2 參數(shù)靈敏度分析

為了提高后期整車平順性優(yōu)化設(shè)計(jì)的效率和精度，利用多目標(biāo)優(yōu)化軟件modeFRONTIER對(duì)懸架系統(tǒng)設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行靈敏度分析，選擇對(duì)優(yōu)化目標(biāo)影響較大的設(shè)計(jì)參數(shù)作為需要優(yōu)化的懸架參數(shù).

3.2.1 隨機(jī)輸入工況懸架設(shè)計(jì)參數(shù)靈敏度分析

在車速為100 km/h隨機(jī)輸入工況下，懸架系統(tǒng)設(shè)計(jì)參數(shù)對(duì)駕駛員處和乘客處加權(quán)加速度均方根值的影響程度如圖7所示，其中：β為靈敏度系數(shù)；KFB為前懸架緩沖塊剛度；LFB前懸架緩沖塊長(zhǎng)度；Cf為前懸架減震器阻尼；KFLBS為橫置板簧襯套剛度；KFBS為前懸架襯套剛度；δFB為前懸架緩沖塊間隙；KRB為后懸架緩沖塊剛度；LRB為后懸架緩沖塊長(zhǎng)度；Cr為后懸架減震器阻尼；KAS為后空氣彈簧剛度；HLA為導(dǎo)向臂厚度；PH為空氣彈簧安裝位置硬點(diǎn).

從圖7可以看出：前懸架減震器阻尼和橫置板簧襯套剛度對(duì)駕駛員處加權(quán)加速度均方根值的影響較大；后懸架減震器阻尼、后空氣彈簧剛度、導(dǎo)向臂厚度對(duì)乘客處加權(quán)加速度均方根值的影響較大；前懸架緩沖塊剛度、導(dǎo)向臂厚度、前懸架緩沖塊間隙、后懸架緩沖塊剛度對(duì)駕駛員處加權(quán)加速度均方根值的影響為負(fù)相關(guān)；前懸架緩沖塊長(zhǎng)度、后懸架緩沖塊長(zhǎng)度、后懸架緩沖塊長(zhǎng)度、空氣彈簧安裝位置硬點(diǎn)對(duì)車速為100 km/h時(shí)乘客處加權(quán)加速度均方根值的影響為負(fù)相關(guān)；其余的懸架設(shè)計(jì)參數(shù)對(duì)駕駛員和乘客處加權(quán)加速度均方根值的影響為正相關(guān).

3.2.2 脈沖輸入工況懸架設(shè)計(jì)參數(shù)靈敏度分析

在脈沖輸入工況下，懸架系統(tǒng)設(shè)計(jì)參數(shù)對(duì)車速為30 km/h時(shí)駕駛員處和車速為20 km/h時(shí)乘客處垂向最大加速度的影響程度如圖8所示.

從圖8可以看出：前懸架減震器阻尼、橫置板簧襯套剛度、前懸架襯套剛度和前懸架緩沖塊間隙對(duì)車速為30 km/h時(shí)駕駛員處垂向最大加速度的影響較大；后空氣彈簧剛度和導(dǎo)向臂厚度對(duì)車速為20 km/h時(shí)乘客處垂向最大加速度的影響較大；前懸架緩沖塊間隙、導(dǎo)向臂厚度、后空氣彈簧剛度對(duì)車速為30 km/h時(shí)駕駛員處垂向最大加速度的影響為負(fù)相關(guān)；前懸架緩沖塊長(zhǎng)度、后懸架緩沖塊長(zhǎng)度、后懸架減震器阻尼、橫置板簧襯套剛度、空氣彈簧安裝位置硬點(diǎn)對(duì)車速為20 km/h時(shí)乘客處垂向最大加速度的影響為負(fù)相關(guān)；其余的懸架設(shè)計(jì)參數(shù)對(duì)車速為30 km/h時(shí)駕駛員處和車速為20 km/h時(shí)乘客處垂向最大加速度的影響為正相關(guān).

4 整車平順性多目標(biāo)優(yōu)化

4.1 多目標(biāo)優(yōu)化模型

根據(jù)整車平順性仿真分析結(jié)果，選擇速度為100 km/h時(shí)駕駛員處的加權(quán)加速度均方根值awd100、速度為100 km/h時(shí)乘客處的加權(quán)加速度均方根值awp100、速度為20 km/h時(shí)乘客處垂向最大加速度azm20以及速度為30 km/h時(shí)駕駛員處垂向最大加速度azm30為優(yōu)化目標(biāo). 根據(jù)懸架系統(tǒng)設(shè)計(jì)參數(shù)靈敏度分析的結(jié)果，選擇前后懸架減震器阻尼Cf和Cr、橫置板簧襯套剛度KFLBS、后空氣彈簧剛度KAS、導(dǎo)向臂厚度HLA、前懸架襯套剛度KFBS、前懸架緩沖塊間隙δFB作為設(shè)計(jì)變量，建立的多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型為

min{awd100，awp100，azm30，azm20}，

s.t. awd100lt;0.315，awp100lt;0.315，

0.5≤Cf，0.5≤Cr，KAS≤1.5，

0.7≤KFLBS，KFBS≤1.3，

15≤HLA≤25，

25≤δFB≤38.（2）

為了提高優(yōu)化效率，采用拉丁超立方采樣方法，選取115 個(gè)樣本進(jìn)行平順性仿真試驗(yàn)設(shè)計(jì). 根據(jù)仿真試驗(yàn)設(shè)計(jì)結(jié)果，基于mdoeFRONTIER里的克里金法（Kriging）、DACE克里金法（DACE-Kriging）、各向異性克里金法（anisotropic Kriging）、徑向基法（radial basis functions）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法（neural networks）分別建立每個(gè)優(yōu)化目標(biāo)對(duì)應(yīng)的5種近似模型. 另外選取34個(gè)樣本點(diǎn)對(duì)每個(gè)優(yōu)化目標(biāo)對(duì)應(yīng)的5種近似模型進(jìn)行驗(yàn)證，比較得到1組相對(duì)精度較高的每個(gè)優(yōu)化目標(biāo)相對(duì)應(yīng)的近似模型如表3所示，其中R2為決定系數(shù).

由表3可以看出：4個(gè)優(yōu)化目標(biāo)對(duì)應(yīng)的響應(yīng)面近似模型的決定系數(shù)R2均大于0.900，平均相對(duì)誤差都較小，可用于后續(xù)的優(yōu)化分析.

將4個(gè)優(yōu)化目標(biāo)相對(duì)應(yīng)的響應(yīng)面近似模型導(dǎo)入modeFRONTIER中，采用拉丁超立方的采樣方法，利用多目標(biāo)遺傳算法MOGA-Ⅱ建立整車平順性多目標(biāo)優(yōu)化模型，如圖9所示.

4.2 優(yōu)化結(jié)果分析

優(yōu)化過程中，設(shè)置MOGA-Ⅱ優(yōu)化算法的種群個(gè)體為100 個(gè)，交叉概率為0.50，突變概率為0.05，迭代30次. 經(jīng)過30次迭代優(yōu)化后，累計(jì)得到2 317個(gè)可行的優(yōu)化設(shè)計(jì)方案，其中包含了1 147 個(gè)Pareto最優(yōu)設(shè)計(jì)方案，如圖10所示，其中：每一條實(shí)線表示一種可行的設(shè)計(jì)方案；綠色粗實(shí)線為Pareto的最優(yōu)設(shè)計(jì)方案.

優(yōu)先考慮脈沖輸入工況下的整車平順性性能，對(duì)1 147 個(gè)Pareto的最優(yōu)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行排序，4個(gè)優(yōu)化目標(biāo)awd100、awp100、azm30、azm20的權(quán)重系數(shù)分別為0.15、0.15、0.35、0.35，選取前5個(gè)最優(yōu)設(shè)計(jì)方案：A、B、C、D、E，對(duì)應(yīng)各個(gè)設(shè)計(jì)參數(shù)和優(yōu)化參數(shù)的值如表4所示.

由表4可以看出，5種最優(yōu)設(shè)計(jì)方案對(duì)應(yīng)優(yōu)化目標(biāo)的值相差不大. 最優(yōu)設(shè)計(jì)方案C中后減震器阻尼參數(shù)為原始值不需要調(diào)整. 選擇設(shè)計(jì)方案C作為最終的最優(yōu)設(shè)計(jì)方案.在隨機(jī)輸入工況下，車速為100 km/h時(shí)，方案C相比原始設(shè)計(jì)方案駕駛員處和乘客處的加權(quán)加速度均方根值分別減小了12.50%和29.71%；在脈沖輸入工況下，車速為30 km/h駕駛員處和車速為20 km/h乘客處的垂向最大加速度分別減小了14.69%和31.28%，優(yōu)化效果明顯，整車的平順性都有所提升.

5 結(jié) 論

1） 根據(jù)空氣彈簧的力學(xué)試驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合得到了其剛度特性曲線，建立前后懸架及整車多體動(dòng)力學(xué)仿真模型，并通過隨機(jī)輸入工況和脈沖輸入工況仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn)車速為100 km/h時(shí)整車的隨機(jī)平順性較差；車速為20、30 km/h時(shí)，整車的脈沖平順性較差，需要對(duì)整車的平順性進(jìn)行優(yōu)化.

2） 搭建了基于modeFRONTIER平臺(tái)的聯(lián)合仿真模型，并對(duì)懸架系統(tǒng)設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行靈敏度分析，結(jié)果表明前后懸架減震器阻尼、橫置板簧襯套剛度、后空氣彈簧剛度、導(dǎo)向臂厚度、前懸架襯套剛度、前懸架緩沖塊間隙這幾個(gè)懸架系統(tǒng)設(shè)計(jì)參數(shù)對(duì)平順性影響較為明顯.

3） 構(gòu)建近似模型并利用MOGA-Ⅱ多目標(biāo)優(yōu)化算法，對(duì)整車平順性進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)，得到了Pareto最優(yōu)解集. 利用權(quán)重系數(shù)法和綜合考慮選取1組最優(yōu)解進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明，整車的平順性均有所提升，尤其是乘客處的平順性顯著提升.

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（責(zé)任編輯 賈國(guó)方）