动力总成悬置系统的设计与优化是提高汽车安全性和乘坐舒适性的一项关键技术,合理匹配动力总成悬置系统参数能够明显地降低整车振动、噪声,并提高动力总成关键零部件的使用寿命。由于动力总成悬置系统设计与优化过程中存在技术难度大、开发周期长、数据利用率低等问题,课题提出在悬置系统设计与优化中引入数据挖掘技术,规避传统复杂建模过程,建立动力总成参数与悬置刚度之间的映射关系;其次运用数据库技术对汽车动力总成悬置系统数据进行有效的管理,并且为数据挖掘提供数据支持;最终形成一个完整的、专用于悬置系统设计的技术平台,支持对悬置系统多个方向刚度预测功能,数据管理功能,悬置系统设计与优化功能。课题主要进行了如下工作:(1)编写了动力总成悬置系统设计与优化程序。基于动力总成悬置系统的设计策略、设计规范,并结合相关理论开发了惯性参数转换、模态频率及解耦率、扭矩轴、典型工况下的位移与载荷、解耦率优化等计算程序,全面满足悬置系统的设计与优化设计,提高开发效率和品质。(2)建立了基于数据挖掘理论的悬置刚度预测模型。根据数据挖掘标准流程(CRISP-DM),对横置式四缸发动机悬置系统的研究需求进行分析,确定数据挖掘模型的输入、输出参数,对数据进行清洗,主成分分析。并行研究了多输出决策树、多输出支持向量机回归、多层神经网络三种数据挖掘算法,建立了悬置刚度预测模型,并以RMSE、R~2作为评判标准确定了最适用于悬置刚度预测的算法是多输出决策树算法。(3)分析了基于数据挖掘的悬置刚度预测模型的工程意义及合理性。RMSE、R~2指标是从数值的角度评估预测值与实际值的接近程度,然而悬置刚度的取值不是具体固定的某一个值,而是满足良好隔振性能条件下的各个悬置刚度值的合理匹配,因此对回归模型进行评价时,除了RMSE、R~2指标外,引入动力总成质心限位、解耦率、隔振率作为刚度预测模型的工程化评价指标,对不同模型预测值下的动力总成悬置系统性能进行比较,验证合理性的同时确定出该系列评价指标下最适合作为悬置刚度预测的算法。(4)建立了动力总成悬置数据库。以My SQL为数据库开发环境,工程需求为导向,确定了系统架构、系统功能、系统主要模块以及系统运行流程,以Power Designer为辅助工具进行了数据库概念模型、逻辑模型、物理模型的设计,完成了数据库的开发,并对动力总成相关数据进行获取、整理入库。(5)结合工程实际应用,开发出动力总成悬置设计系统。为了提高动力总成悬置系统开发效率,加大数据的利用率以及增强数据共享性和安全性,综合运用Matlab语言、Python语言、My SQL数据库等搭建了专用于动力总成悬置设计的技术平台,该平台将悬置设计与优化数学模型、数据管理、数据挖掘等功能进行集成,设计出交互界面供技术人员进行数据输入、模型分析、数据导出等操作。课题的创新点:(1)提出了基于数据挖掘的悬置系统刚度优化方法。收集悬置系统样本,以悬置各方向上的刚度值作为预测目标,利用多输出回归算法进行数据挖掘建模,对悬置刚度进行快速预测,降低了悬置刚度优化的难度,同时引入动力总成悬置系统工程化指标解耦率、隔振率、限位对悬置刚度预测模型进行评价,增强刚度预测结果的工程合理性。(2)建立了动力总成悬置系统设计平台。课题将数据挖掘技术、数据库技术引入到悬置系统设计与优化中,建立了一个具有数据管理、数据挖掘、悬置系统设计与优化等功能的技术开发平台,并且形成了由数据库的数据积累到数据挖掘辅助设计的闭环,提高了悬置系统开发效率以及对数据的利用率。