Otimização de uma Suspensão Tipo Duplo A pelo método PSO

Abstract

O presente trabalho tem como objetivo principal desenvolver e detalhar uma metodologia de projeto para uma suspensão automotiva do tipo duplo A utilizando o algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas (PSO). Para isso, inicialmente, estabelece-se uma relação matemática que conecta a geometria e as características dinâmicas da suspensão tipo duplo A com o modelo simplificado de quarto de carro. Essa relação é utilizada para resolver o modelo matemático e obter o comportamento dinâmico do sistema sob diferentes condições de operação. Com base nos resultados obtidos, foi possível realizar uma análise da melhoria em desempenho das soluções geradas, considerando parâmetros como estabilidade, conforto e resposta dinâmica. Esses critérios foram, então, integrados ao algoritmo PSO, que foi empregado para identificar a configuração ideal da suspensão. O processo de otimização permitiu explorar diversas combinações de parâmetros, buscando melhorar o desempenho do sistema. Os resultados finais incluem uma configuração otimizada que foi submetida a uma análise de desempenho. Além disso, os resultados foram comparados com um modelo inicial, e constatou-se que o método proposto alcançou sucesso na melhoria de indicadores de desempenho, tais como redução na amplitude de oscilação da massa suspensa, aumento da força normal entre o pneu e o solo e ajuste do ganho de cambagem. Contudo houve uma piora em outros resultados, como a aceleração da massa suspensa. Este estudo demonstra o potencial do uso de métodos metaheurísticos como o PSO no desenvolvimento de sistemas complexos, comuns na engenharia automotiva.

This work primarily aims to develop and detail a design methodology for a double A- type automotive suspension using the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. To achieve this, a mathematical relationship is initially established that connects the geometry and dynamic characteristics of the double A suspension with the simplified quarter-car model. This relationship is used to solve the mathematical model and obtain the dynamic behavior of the system under different operating conditions. Based on the obtained results, an analysis of the performance improvement of the generated solutions was conducted, considering parameters such as stability, comfort, and dynamic response. These criteria were then integrated into the PSO algorithm, which was employed to identify the optimal suspension configuration. The optimization process allowed for the exploration of various parameter combinations, aiming to enhance the system’s performance. The final results include an optimized configuration that was subjected to a performance analysis. Additionally, the results were compared with an initial model, and it was found that the proposed method successfully improved performance indicators, such as reducing the oscillation amplitude of the suspended mass, increasing the normal force between the tire and the ground, and adjusting the camber gain. However, there was a deterioration in other results, such as the acceleration of the suspended mass. This study demonstrates the potential of using metaheuristic methods like PSO in the development of complex systems commonly found in automotive engineering.