汽车悬架系统是车轮和车身之间传力连接装置的总称,用于减缓外界扰动对车身的冲击,保证汽车行驶平顺性和操纵稳定性。半主动悬架系统在控制品质上优于被动悬架,接近主动悬架系统,能耗小,结构简单,成本较低,具有广阔的应用前景。半主动悬架系统的控制目标是获得良好的行驶平顺性和操纵稳定性,传统的控制理论和方法很难将其性能完全发挥。模糊控制是一种模仿人类思维推理方式的智能控制方法,适用于半主动悬架系统的控制。模糊控制的核心是如何确定模糊控制规则。控制规则的选择过程是一个复杂的寻优过程。遗传算法具有很强的全局寻优能力,适合求解模糊控制规则的寻优问题。本论文以汽车半主动悬架系统多体模型为控制对象,首先,利用ADAMS/View软件建立包含双横臂式前悬架子系统和拖曳式后悬架子系统的7自由度汽车半主动悬架系统多体模型,通过ADAMS/Control模块将多体模型导入Matlab/Simulink环境中;然后,在Matlab/Simulink中完成悬架系统的模糊控制器的设计,并定义控制规则为设计变量,车身加速度为目标函数的优化问题;再次,使用Matlab/Command命令编写改进遗传算法程序并控制整个系统的运行,实现改进遗传算法优化模糊规则。最后,对整个系统进行仿真分析。为了验证模糊控制器的控制效果和遗传算法的优化性能,分别在25 m/s和35 m/s的不同车速下对半主动悬架系统和被动悬架系统进行对比分析。对比分析结果表明,基于改进遗传算法的半主动悬架系统模糊控制能够提高模糊控制器的控制效果,显著改善汽车的行驶平顺性,同时也验证了采用协同仿真方法的可行性和准确性。