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

为提高汽车的行驶平顺性及操纵稳定性，在进行整车动力学分析的基础上建立汽车悬架系统多目 标优化模型，并提出一种基于改进遗传算法的悬架参数多目标优化方法．该方法改进了传统遗传算法中的种 群个体选择机制，锦标赛选择过程由外部非支配集和原种群同时参与，可使多次迭代所得父代种群与子代种 群中的最优个体均有机会被选取，保证了新种群的多样性．以某轻型客车为研究对象，选取车身侧倾角、横摆 角速度及振动加速度作为优化指标，对悬架系统的弹簧刚度、减振器阻尼系数及稳定杆扭转刚度进行多目标 优化．实车实验结果表明：与悬架优化前相比，汽车行驶过程中的车身侧倾角、横摆角速度及质心振动加速度 分别下降了12．3％ 、6．4％ 和9．8％．所提出的基于改进遗传算法多目标优化策略可合理匹配悬架系统各参 数，改善汽车的行驶平顺性及操纵稳定性

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。

电动汽车前悬架的仿真及优化的研究，张华，，现在开发的电动车都是依附在原有车型的基础上的，由于电动车不同的行使性能，及车身整体的布置及重量的不同，其行使的平顺性等各

m文件一个 建立了车辆双质量2自由度悬架模型，传递函数 绘制传递函数曲线 通过传递函数计算时域响应 多阻尼传递曲线对比 更详细说明可关注博主博客

包含2个m文件，一个simulink模型 内容包含了悬架simulink模型，随机路面模型，路面参数 动态时域仿真曲线，均方根值；频域曲线。多参数对比。 更详细说明可关注博主博客

空气悬架建模 软件使用：Matlab Simulink 适用场景：采用模块化建模方法，搭建非线性空气悬架模型。 模型包含：路面不平度模块空气悬架模块 悬架模型输入：路面不平度，控制量u 悬架模型输出：车身加速度，车轮动载荷，悬架动挠度 拿后包含：simulink源码文件，详细建模说明文档，对应参考资料，售后提供关于产品任何问题，代码均为自己开发，感谢您的支持。 适用于需要或想学习整车动力学simulink建模的朋友。 模型运行完全OK

以实现悬架自适应半主动控制为目的,基于多目标优化算法及路面识别,针对车辆平顺性与操纵稳定性进行研究.首先建立1/4车辆等效天棚控制模型,并根据系统动力学关系推导车辆簧载质量加速度及轮胎动载荷的解析解表达式,然后利用基于遗传算法的多目标优化算法求取Pareto最优解集.依据路面识别得到的路面等级分配控制权重,以获得不同路面对应的控制增益.仿真结果显示,基于路面识别的半主动悬架自适应控制系统能够通过调节权重获得不同路面行驶条件下平顺性与操纵稳定性之间的平衡.

依据悬架实体在ADMAS中建立1／4悬架模型并采用遗传算法辨识模型参数，得到了一个更能真实反映悬架性能的简化辨识模型.在此简化辨识模型的基础上分析了几种基于天棚阻尼原理的控制方法的特点，提出了一种基于免疫优化的混合阻尼半主动控制方法.仿真结果表明，基于免疫优化的混合阻尼半主动控制方法能够改善被动悬架的性能；在一定控制指标下，混合阻尼控制对被动悬架性能的改善优于天棚阻尼控制和地棚阻尼控制.

以天棚控制方法为理论基础，结合磁流变减振器的工作机制，建立了磁流变半主动悬架硬件结构系统，并通过在实车试验平台上实验分析了被动悬架和磁流变半主动控制悬架的平顺性。结果表明，相比于被动悬架，磁流变半主动悬架能够很好地抑制低频段车体垂直方向的加速度变化和振动幅值，从而提高车辆平稳性和舒适性。