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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利板簧悬架力学性能优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120524594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511025723.1，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权板簧悬架力学性能优化方法是由王帅;郑东侠;刘正彬;王慧敏;毛逸维;李鹏丽设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本板簧悬架力学性能优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及车辆底盘系统性能优化技术领域，尤其涉及一种板簧悬架力学性能优化方法，包括以下步骤：S1：基于CAE技术建立板簧悬架的有限元分析模型，并验证板簧悬架有限元分析模型的精确性与有效性。S2：进行二倍满载工况下的仿真分析，确定优化目标。S3：结合板簧悬架的力学设计理论，构建三因子三水平测试矩阵，得到显著性影响因子，确定显著性影响因子的最优参数区间。S4：结合Kriging插值算法建立Kriging预测模型，并采用遗传算法进行多目标优化，以得到三因子的最优参数组合。本发明的优点在于，基于Kriging插值算法构建了板簧悬架目标函数的Kriging预测模型，并采用遗传算法进行多目标优化，获得了最优结构参数组合。优化后的板簧悬架力学性能得到显著提升。

本发明授权板簧悬架力学性能优化方法在权利要求书中公布了：1.一种板簧悬架力学性能优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于CAE技术，建立板簧悬架的有限元分析模型，通过将有限元分析结果与所述板簧悬架的实车道路试验数据对比，验证板簧悬架有限元分析模型的精确性与有效性； S2：基于步骤S1验证后的板簧悬架有限元分析模型，进行二倍满载工况下的仿真分析，确定优化目标； S3：基于步骤S2确定的优化目标，结合板簧悬架的力学设计理论，构建三因子三水平测试矩阵，通过方差分析得到显著性影响因子，确定显著性影响因子的最优参数区间； 步骤S3包括如下步骤： S31：构建目标函数； S32：根据所述板簧悬架的刚度，构建刚度约束方程； S33：通过Box-Behnken实验设计构建三因子三水平测试矩阵；所述三因子包括板簧悬架的长度、宽度和厚度，每因子设置低、中、高三个水平； S34：基于三因子三水平测试矩阵，构建参数化板簧悬架三维模型，对各因子配置下的板簧悬架进行有限元分析，通过有限元分析获取不同因子组合下的冯米塞斯应力与质量数据，并采用方差分析评估各因子，得到显著性影响因子； S35：利用响应面法分析所述目标函数对显著性影响因子变化的响应情况，确定显著性影响因子的最优参数区间； 所述目标函数和所述约束方程的公式分别为： ； ； ； ； 其中，表示变量为、、的目标函数；、表示目标函数的权重系数；、表示与变量为、、相关的性能指标；其中，、、分别表示第八片板簧的长度、宽度和厚度；为冯米塞斯应力，为质量； 表示所述板簧悬架的约束刚度；K表示所述板簧悬架的刚度，表示所述板簧悬架的设计刚度； S4：基于步骤S3中得到的显著性影响因子，结合Kriging插值算法建立Kriging预测模型，并采用遗传算法对所述Kriging预测模型进行多目标优化，以得到三因子的最优参数组合； 所述Kriging预测模型以所述板簧悬架的长度、宽度、厚度为输入，通过插值预测输出所述板簧悬架的冯米塞斯应力及质量；所述板簧悬架的冯米塞斯应力及质量作为遗传算法的多目标优化；所述Kriging预测模型的预测值表达式为： ； 随机残差项zx的均值为零，其空间协方差函数为： ； 其中，表示Kriging预测模型的预测值；表示第j个已知的回归系数；表示的相关系数；为随机残差项；k表示多项式基函数的总数；表示随机过程zx的协方差；表示过程方差；R表示相关函数；表示任意两个预测值之间的相关函数；表示相关系数；表示的第n个分量；表示的第n个分量，n表示设计变量的第k个维度；N表示设计变量的总维度； 基于实验数据求解回归系数和相关系数，计算未知点的预测值及均方差值： ； ； 其中，表示处的预测值；表示回归系数估计值；表示样本点间相关矩阵的逆矩阵；y表示观测相应向量，也就是仿真方案设计中的冯米塞斯应力和质量的值；p表示包含分量的列向量；表示设计矩阵的转置；表示处的均方差；表示方差估计；r表示与样本点间的相关性向量；表示未知点。

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