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O presente trabalho otimizou os parâmetros concentrados do sistema de suspensão de um modelo de veículo completo, representando um automóvel de passeio que trafega a uma velocidade constante por um determinado perfil de pista previsto na norma ISO 8608, 1995, através da utilização de um algoritmo meta-heurístico de otimização multiobjetivo. Duas rotinas numérico-computacionais foram desenvolvidas, visando realizar tal otimização tanto no domínio do tempo quanto no domínio da frequência. A utilização de algoritmos meta-heurísticos vem ganhando espaço na otimização de sistemas mecânicos, proporcionando rapidez e precisão na obtenção de resultados ótimos. Ao se combinar um algoritmo de otimização a um modelo que represente satisfatoriamente um sistema mecânico, obtém-se uma ferramenta indicadora dos parâmetros de máxima eficiência do sistema, que pode ser utilizada em inúmeras aplicações. Pretendeu-se, com a integração de rotinas de análise dinâmica nos domínios do tempo e da frequência ao algoritmo genético de otimização multiobjetivo NSGA-II, desenvolvido por Deb et al., 2002, a obtenção de duas fronteiras ótimas de Pareto. Estas fronteiras consistem no conjunto de soluções não dominadas que minimizam as seguintes funções objetivo: o valor RMS ponderado da aceleração vertical do assento do motorista, o valor RMS da média do fator de amplificação dinâmica das quatro rodas do modelo e o máximo deslocamento relativo entre cada roda e a carroceria. O método proposto por Shinozuka e Jan, 1972, é utilizado para a obtenção do perfil de irregularidades da pista no domínio do tempo a partir das equações de densidade espectral de potência (PSD) que representam as diferentes classes de pavimentos. O método de Newmark, 1959, é utilizado para resolver a equação diferencial de movimento no domínio do tempo e obter a resposta dinâmica do modelo a tais irregularidades. O comportamento dinâmico do modelo de veículo no domínio da frequência foi obtido através da utilização da função de resposta em frequência (FRF) do modelo de veículo analisado. Os resultados demonstraram a capacidade de ambas as rotinas de análise dinâmica desenvolvidas de produzir resultados consistentes com os encontrados na literatura, bem como a capacidade dos algoritmos de otimização implementados de fornecer fronteiras ótimas de Pareto para os problemas propostos. / The proposed work optimized the concentrated parameters of a full-vehicle model’s suspension system, being that model representative of a passenger car which travels at a constant speed on a certain road profile provided by the ISO 8608, 1995, standard, using a multi-objective meta-heuristic optimization algorithm. Two numerical-computational routines were developed, seeking to perform said optimization for both the time and frequency domains. The use of meta-heuristic algorithms has been increasing in mechanical systems optimization, providing speed and accuracy in obtaining an optimal result. Combining an optimization algorithm with a model that satisfactorily represents a mechanical system yields a tool that indicates the system’s maximum efficiency parameters, which can be used in numerous applications. It was intended, with the integration of the dynamic analysis routines to the multi-objective genetic optimization algorithm NSGA-II, developed by Deb et al., 2002, the obtainment of two Pareto-optimal fronts. These fronts consist in the set of non-dominated solutions that minimize the following objective functions: the weighted RMS value of the driver’s seat vertical acceleration, the mean RMS value of the model wheel’s dynamic amplification factor, and the maximum relative displacement between each wheel and the body of the vehicle model. The method proposed by Shinozuka and Jan, 1972, is used to obtain the road irregularity profile in the time domain from the power spectral density (PSD) equations that represent the different pavement classes. The Newmark’s method (1959) is used to solve the differential motion equation in the time domain, in order to obtain the vehicle model’s responses to these irregularities. The dynamic behavior of the vehicle model in the frequency domain was obtained through the use of the frequency response function (FRF) of the analyzed model. The results showed the capacity of both the dynamic analysis routines developed in generating results that are consistent with those found in literature, as well as the capacity of the optimization algorithms implemented in providing Pareto optimal fronts to the proposed problems.

O presente trabalho otimizou os parâmetros concentrados do sistema de suspensão de um modelo de veículo completo, representando um automóvel de passeio que trafega a uma velocidade constante por um determinado perfil de pista previsto na norma ISO 8608, 1995, através da utilização de um algoritmo meta-heurístico de otimização multiobjetivo. Duas rotinas numérico-computacionais foram desenvolvidas, visando realizar tal otimização tanto no domínio do tempo quanto no domínio da frequência. A utilização de algoritmos meta-heurísticos vem ganhando espaço na otimização de sistemas mecânicos, proporcionando rapidez e precisão na obtenção de resultados ótimos. Ao se combinar um algoritmo de otimização a um modelo que represente satisfatoriamente um sistema mecânico, obtém-se uma ferramenta indicadora dos parâmetros de máxima eficiência do sistema, que pode ser utilizada em inúmeras aplicações. Pretendeu-se, com a integração de rotinas de análise dinâmica nos domínios do tempo e da frequência ao algoritmo genético de otimização multiobjetivo NSGA-II, desenvolvido por Deb et al., 2002, a obtenção de duas fronteiras ótimas de Pareto. Estas fronteiras consistem no conjunto de soluções não dominadas que minimizam as seguintes funções objetivo: o valor RMS ponderado da aceleração vertical do assento do motorista, o valor RMS da média do fator de amplificação dinâmica das quatro rodas do modelo e o máximo deslocamento relativo entre cada roda e a carroceria. O método proposto por Shinozuka e Jan, 1972, é utilizado para a obtenção do perfil de irregularidades da pista no domínio do tempo a partir das equações de densidade espectral de potência (PSD) que representam as diferentes classes de pavimentos. O método de Newmark, 1959, é utilizado para resolver a equação diferencial de movimento no domínio do tempo e obter a resposta dinâmica do modelo a tais irregularidades. O comportamento dinâmico do modelo de veículo no domínio da frequência foi obtido através da utilização da função de resposta em frequência (FRF) do modelo de veículo analisado. Os resultados demonstraram a capacidade de ambas as rotinas de análise dinâmica desenvolvidas de produzir resultados consistentes com os encontrados na literatura, bem como a capacidade dos algoritmos de otimização implementados de fornecer fronteiras ótimas de Pareto para os problemas propostos. / The proposed work optimized the concentrated parameters of a full-vehicle model’s suspension system, being that model representative of a passenger car which travels at a constant speed on a certain road profile provided by the ISO 8608, 1995, standard, using a multi-objective meta-heuristic optimization algorithm. Two numerical-computational routines were developed, seeking to perform said optimization for both the time and frequency domains. The use of meta-heuristic algorithms has been increasing in mechanical systems optimization, providing speed and accuracy in obtaining an optimal result. Combining an optimization algorithm with a model that satisfactorily represents a mechanical system yields a tool that indicates the system’s maximum efficiency parameters, which can be used in numerous applications. It was intended, with the integration of the dynamic analysis routines to the multi-objective genetic optimization algorithm NSGA-II, developed by Deb et al., 2002, the obtainment of two Pareto-optimal fronts. These fronts consist in the set of non-dominated solutions that minimize the following objective functions: the weighted RMS value of the driver’s seat vertical acceleration, the mean RMS value of the model wheel’s dynamic amplification factor, and the maximum relative displacement between each wheel and the body of the vehicle model. The method proposed by Shinozuka and Jan, 1972, is used to obtain the road irregularity profile in the time domain from the power spectral density (PSD) equations that represent the different pavement classes. The Newmark’s method (1959) is used to solve the differential motion equation in the time domain, in order to obtain the vehicle model’s responses to these irregularities. The dynamic behavior of the vehicle model in the frequency domain was obtained through the use of the frequency response function (FRF) of the analyzed model. The results showed the capacity of both the dynamic analysis routines developed in generating results that are consistent with those found in literature, as well as the capacity of the optimization algorithms implemented in providing Pareto optimal fronts to the proposed problems.

O presente trabalho otimizou os parâmetros concentrados do sistema de suspensão de um modelo de veículo completo, representando um automóvel de passeio que trafega a uma velocidade constante por um determinado perfil de pista previsto na norma ISO 8608, 1995, através da utilização de um algoritmo meta-heurístico de otimização multiobjetivo. Duas rotinas numérico-computacionais foram desenvolvidas, visando realizar tal otimização tanto no domínio do tempo quanto no domínio da frequência. A utilização de algoritmos meta-heurísticos vem ganhando espaço na otimização de sistemas mecânicos, proporcionando rapidez e precisão na obtenção de resultados ótimos. Ao se combinar um algoritmo de otimização a um modelo que represente satisfatoriamente um sistema mecânico, obtém-se uma ferramenta indicadora dos parâmetros de máxima eficiência do sistema, que pode ser utilizada em inúmeras aplicações. Pretendeu-se, com a integração de rotinas de análise dinâmica nos domínios do tempo e da frequência ao algoritmo genético de otimização multiobjetivo NSGA-II, desenvolvido por Deb et al., 2002, a obtenção de duas fronteiras ótimas de Pareto. Estas fronteiras consistem no conjunto de soluções não dominadas que minimizam as seguintes funções objetivo: o valor RMS ponderado da aceleração vertical do assento do motorista, o valor RMS da média do fator de amplificação dinâmica das quatro rodas do modelo e o máximo deslocamento relativo entre cada roda e a carroceria. O método proposto por Shinozuka e Jan, 1972, é utilizado para a obtenção do perfil de irregularidades da pista no domínio do tempo a partir das equações de densidade espectral de potência (PSD) que representam as diferentes classes de pavimentos. O método de Newmark, 1959, é utilizado para resolver a equação diferencial de movimento no domínio do tempo e obter a resposta dinâmica do modelo a tais irregularidades. O comportamento dinâmico do modelo de veículo no domínio da frequência foi obtido através da utilização da função de resposta em frequência (FRF) do modelo de veículo analisado. Os resultados demonstraram a capacidade de ambas as rotinas de análise dinâmica desenvolvidas de produzir resultados consistentes com os encontrados na literatura, bem como a capacidade dos algoritmos de otimização implementados de fornecer fronteiras ótimas de Pareto para os problemas propostos. / The proposed work optimized the concentrated parameters of a full-vehicle model’s suspension system, being that model representative of a passenger car which travels at a constant speed on a certain road profile provided by the ISO 8608, 1995, standard, using a multi-objective meta-heuristic optimization algorithm. Two numerical-computational routines were developed, seeking to perform said optimization for both the time and frequency domains. The use of meta-heuristic algorithms has been increasing in mechanical systems optimization, providing speed and accuracy in obtaining an optimal result. Combining an optimization algorithm with a model that satisfactorily represents a mechanical system yields a tool that indicates the system’s maximum efficiency parameters, which can be used in numerous applications. It was intended, with the integration of the dynamic analysis routines to the multi-objective genetic optimization algorithm NSGA-II, developed by Deb et al., 2002, the obtainment of two Pareto-optimal fronts. These fronts consist in the set of non-dominated solutions that minimize the following objective functions: the weighted RMS value of the driver’s seat vertical acceleration, the mean RMS value of the model wheel’s dynamic amplification factor, and the maximum relative displacement between each wheel and the body of the vehicle model. The method proposed by Shinozuka and Jan, 1972, is used to obtain the road irregularity profile in the time domain from the power spectral density (PSD) equations that represent the different pavement classes. The Newmark’s method (1959) is used to solve the differential motion equation in the time domain, in order to obtain the vehicle model’s responses to these irregularities. The dynamic behavior of the vehicle model in the frequency domain was obtained through the use of the frequency response function (FRF) of the analyzed model. The results showed the capacity of both the dynamic analysis routines developed in generating results that are consistent with those found in literature, as well as the capacity of the optimization algorithms implemented in providing Pareto optimal fronts to the proposed problems.

As futuras utilizações de sistemas de controle em automóveis seguirão a tendência de integração, através do desenvolvimento de sistemas de controle integrados capazes de coordenar as ações dos vários subsistemas que compõem o veículo. Esta coordenação e integração requerem que as integrações entre os subsistemas sejam levadas em conta já nos primeiros estágios de projeto, levando ao desenvolvimento de modelos completos de veículos. Neste sentido, o comportamento dinâmico de um veículo de quatro rodas é analisado através de técnicas de modelagem de sistemas multicorpos utilizando-se o programa ADAMS. Posteriormente, são gerados modelos lineares obtidos através do Jacobiano das equações do modelo original, resultando em uma gama de equações na forma de espaço de estados. O modelo linearizado é então submetido a vários tipos de simulações e os resultados são comparados às respostas do modelo não linear de modo a validar as aproximações lineares em diferentes condições de operação do veículo. São também desenvolvidos dois sistemas de controle de suspensão baseados em técnicas de controle ótimo como duas diferentes abordagens: um controlador skyhook que foi implementado no modelo não linear desenvolvido no ADAMS e um controle de suspensão baseado em um controlador RLQ (Regulador Linear Quadrático), com realimentação de saída que utiliza os modelos linearizados na forma de espaço de estados, sendo este último implementado através da co-simulação ADAMS/Matlab. O sistema de controle de suspensão desenvolvido é um primeiro passo na tentativa de projeto de um sistema de controle integrado do movimento. / Future applications of control in automotive vehicles will follow a trend towards system integration, leading ultimately to the development of integrated vehicle control systems capable of coordinating the action of the various subsystems. The coordination and integration of automotive vehicle subsystems require the interaction amongst the various subsystems to be taken into consideration at the control design stages, resulting in full vehicle models. Therefore, a nonlinear 10 degree of freedom model is obtained through MBS modelling techniques present in ADAMS package software. Then, a linear model is obtained by linearization of the system equations through the Jacobian facility also present in ADAMS. The resulting linearised models are simulated and their response are compared to the previous non-linear one in order to validate the linear approximations. This work also presents two distincts suspension control systems based in optimal control theory: a skyhook controler designed at ADAMS (with the non-linear vehicle model) and a LQR (Linear Quadratic Regulator) with output feedback based on the state space linear vehicle model. This last one was designed through ADAMS/Matlab co-simulation facilities. This designed suspension control is a first attempt to future developments of integrated vehicle control.

As futuras utilizações de sistemas de controle em automóveis seguirão a tendência de integração, através do desenvolvimento de sistemas de controle integrados capazes de coordenar as ações dos vários subsistemas que compõem o veículo. Esta coordenação e integração requerem que as integrações entre os subsistemas sejam levadas em conta já nos primeiros estágios de projeto, levando ao desenvolvimento de modelos completos de veículos. Neste sentido, o comportamento dinâmico de um veículo de quatro rodas é analisado através de técnicas de modelagem de sistemas multicorpos utilizando-se o programa ADAMS. Posteriormente, são gerados modelos lineares obtidos através do Jacobiano das equações do modelo original, resultando em uma gama de equações na forma de espaço de estados. O modelo linearizado é então submetido a vários tipos de simulações e os resultados são comparados às respostas do modelo não linear de modo a validar as aproximações lineares em diferentes condições de operação do veículo. São também desenvolvidos dois sistemas de controle de suspensão baseados em técnicas de controle ótimo como duas diferentes abordagens: um controlador skyhook que foi implementado no modelo não linear desenvolvido no ADAMS e um controle de suspensão baseado em um controlador RLQ (Regulador Linear Quadrático), com realimentação de saída que utiliza os modelos linearizados na forma de espaço de estados, sendo este último implementado através da co-simulação ADAMS/Matlab. O sistema de controle de suspensão desenvolvido é um primeiro passo na tentativa de projeto de um sistema de controle integrado do movimento. / Future applications of control in automotive vehicles will follow a trend towards system integration, leading ultimately to the development of integrated vehicle control systems capable of coordinating the action of the various subsystems. The coordination and integration of automotive vehicle subsystems require the interaction amongst the various subsystems to be taken into consideration at the control design stages, resulting in full vehicle models. Therefore, a nonlinear 10 degree of freedom model is obtained through MBS modelling techniques present in ADAMS package software. Then, a linear model is obtained by linearization of the system equations through the Jacobian facility also present in ADAMS. The resulting linearised models are simulated and their response are compared to the previous non-linear one in order to validate the linear approximations. This work also presents two distincts suspension control systems based in optimal control theory: a skyhook controler designed at ADAMS (with the non-linear vehicle model) and a LQR (Linear Quadratic Regulator) with output feedback based on the state space linear vehicle model. This last one was designed through ADAMS/Matlab co-simulation facilities. This designed suspension control is a first attempt to future developments of integrated vehicle control.

The object of this master thesis is testing of vehicle using four post rig. The main goal is to make a research about testing and tuning vehicle characteristics on four post rig in order to implement them for testing of TU Brno Racing’s Formula Student racecar. The main method of testing, input signals and measurement description are presented in this thesis. The different methods of analysis of testing data to find best tuning of damper and spring stiffness for different race disciplines are described. In the last part of this work, quarter car model and multibody model in MSC Adams Car is created. Input parameters of model are based on measurements from real car/ component testing, including damper characteristics and static tire radial stiffness for best fit with the characteristics of real vehicle. The measurements themselves were also described in separate chapter of this thesis. The last but not the least goal was to compare these simulations with measurements, made od real four post rig in order to decide whether car model is suitable for racecar development.

Tato práce se se zabývá návrhem kinematiky zavěšení kol obou náprav. Na základě analýz jízdních dat, multi-body simulací v softwaru Adams Car, simulací v Matlabu a analytických kalkulací v Mathcadu, je navržena řada změn s cílem zlepšit jízdní vlastnosti vozu Formule student, tyto změny jsou následně implementovány do CAD modelu vozu. Jednotlivé změny kinematiky náprav jsou provedeny na základě analýzy konkrétního problému, který se snaží řešit. Jednou z problematik je zástavbová náročnost systému odpružení a zavěšení zadních kol, zde je cílem snížit hmotnost, výšku těžiště a moment setrvačnosti. Další problematikou je geometrie předního kola, kde je cílem zlepšit využití pneumatik a snížit síly v řízení. Dále se práce zabývá simulacemi elastokinematiky zadní nápravy, součástí je také návrh měřícího zařízení. V poslední části je zkoumán vliv provedených změn i elastokinematiky na jízdní dynamiku vozu v ustálených stavech za pomocí MM metody simulované s modelem celého vozu v Adams Car a zpracované v Matlabu.