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Parameter Identification and Dynamic Characteristic Research of a Fractional Viscoelastic Model for Sub-Frame Bushing

衬套 灵敏度(控制系统) 粒子群优化 振幅 粘弹性 刚度 有限元法 开尔文–Voigt材料 控制理论(社会学) 计算机科学 数学 结构工程 工程类 材料科学 物理 算法 电子工程 量子力学 人工智能 复合材料 控制(管理)
作者
Bao Chen,Lunyang Chen,Feng Zhou,Liang Cao,Shengxiang Guo,Zehao Huang
出处
期刊:Vehicles [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:5 (3): 1196-1210 被引量:1
标识
DOI:10.3390/vehicles5030066
摘要

This research focused on the rubber bushings of the rear sub-frame in an electric vehicle. A dynamic model was developed to represent the bushing, incorporating an elastic element, a frictional element, and a viscoelastic element arranged in series using a fractional-order Maxwell and a Kelvin–Voigt model. To identify the parameters of the bushing model, an improved adaptive chaotic particle swarm optimization algorithm was employed, in conjunction with dynamic stiffness test data obtained at an amplitude of 0.2 mm. The test data obtained at different amplitudes (0.2 mm, 0.3 mm, 0.5 mm, and 1 mm) were fitted to the model, resulting in fitting errors of 1.13%, 4.07%, 4.42%, and 28.82%, respectively, when compared to the corresponding test data in order to enhance the accuracy of the model fitting; the Sobol sensitivity analysis method was utilized to analyze the parameter sensitivity of the model. Following the analysis, the parameters α, β, and k2, which exhibited high sensitivity, were re-identified. This re-identification process led to a reduction in the fitting error at the 1 mm amplitude to 7.45%. The improved accuracy of the model plays a crucial role in enhancing the simulation accuracy of design of experiments (DOE) analysis and verifying the vehicle’s performance under various conditions, taking into account the influence of the bushing.
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