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En este artículo se presenta un algoritmo genético (GA) basado en un enfoque de optimización con el fin de encontrar los parámetros de la matriz de ponderación del regulador lineal cuadrático (LQR). Se implementa un sistema de suspensión acpherson para la aplicación del control de amortiguación. Inicialmente el GA se implementa con el objetivo de minimizar la raíz cuadrada media (RMS) del controlador de fuerza. Para la optimización de un único objetivo, el controlador RMS de la fuerza se reduce en un 20,42% con un ligero aumento en la aceleración RMS de la masa suspendida. Se observa equilibrio entre el control de fuerza y la aceleración de la masa suspendida. Además, el análisis se extiende a la optimización multiobjetivo con objetivos como la minimización del control RMS de la fuerza y de la aceleración debida a la masa suspendida y la minimización del control RMS de la fuerza, RMS surgida por la aceleración de la masa y la deflexión del espacio de la suspensión. Para la optimización multiobjetivo el Pareto-frontal facilita elegir la solución óptima según la necesidad del diseñador.
Introducción
Los sistemas de suspensión de los automóviles se han aplicado ampliamente a los vehículos, desde los coches de caballos con ballestas flexibles hasta los automóviles modernos. La función principal del sistema de suspensión es aislar a los pasajeros de las vibraciones debidas a las irregularidades de la carretera. Un sistema de suspensión pasiva consiste en muelles y amortiguadores convencionales con una tasa de muelle y unos parámetros de amortiguación fijos. Tiene requisitos contradictorios entre el confort de la conducción y el manejo del vehículo. No tiene ningún mecanismo de control de retroalimentación. El sistema de suspensión activa sustituye los elementos pasivos clásicos por un sistema controlado, que puede suministrar una fuerza externa al sistema (Fuller, 1996).
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