考虑磁流变减振器阻尼力和悬架弹性元件非线性特性，建立车辆半主动悬架非线性动力学模型。应用微分几何非线性控制，经过适当的非线性状态和反馈变换，实现半主动悬架非线性系统的精确线性化，并对系统实施非线性状态反馈控制；根据预定的控制目标及模糊控制策略调节控制参数，设计模糊控制器，对悬架系统进行了控制仿真研究；利用神经网络模式识别能力对输入数据处理辨别，设计控制网络层，从而达到提高悬架工作性能，改善汽车行驶舒适性的目的。将三种非线性控制方法的仿真结果进行分析比较表明：经模糊控制或神经网络控制后的悬架承受的冲击响应小

建立了基于磁流变减振器半主动悬架系统的非线性动力学模型,提出模糊逻辑的控制策略,同时建立磁流变减振器的神经网络辩识模型,对汽车悬架系统实施了有效的智能控制。通过仿真计算,证明该智能控制策略大大减小汽车振动加速度和振动位移,磁流变减振器的控制力也能满足制造要求。

建立了二自由度1/4汽车半主动悬架模型，在线性最优化理论的基础上设计出磁流变减振器半主动悬架的最优控制器，并在MAILAB/SIMULINK环境下进行仿真，结果表明采用最优控制器的流变减振器半主动悬架有效地改善了汽车行驶平顺性和乘坐舒适性。