利用ADAMS/Car與INSIGHT對懸架系統仿真分析中，幾個不合理的參數對進行優化設計。

1）靈敏度分析方法的介紹

2）靈敏度分析，找出對懸架目標函數影響較大的因子

靈敏度分析

靈敏度是系統參數變化對系統動態性能的影響，即參數變化對諸如系統狀態向量、時間響應、傳遞函數或其它系統動態性能影響。靈敏度分析就是研究對目標函數影響最大的變量。

靈敏度方法最早是由數學工作者在研究參數變化對微分方程解的影響，開始運用。隨著現代控制理論方法的發展，靈敏度方法最先應用于最優控制，及采用梯度法尋優的自動結構化。近代這種方法才被運用在復雜的汽車動力學系統分析上，快速幫助汽車設計參數對汽車系統響應作用。

靈敏度的計算方法：

1）直接微分法和伴隨矩陣變量法

2）自動微分法

3）擾動法

最優化設計包括兩部分內容：

1）首先要選取設計變量、列出目標函數、給出約束條件。

設計變量是設計過程中選擇的設計變量，參數的數目稱為維數；

目標函數是設計問題中的設計指標和設計變量之間的函數關系；

約束條件是設計變量的限制條件。

在優化設計中，只有一個目標函數，稱為單目標函數，如果有多個目標函數，這種稱為多目標優化。

2)優化方法的選擇

本文以麥弗遜懸架為例，對平行輪跳工況下的不合理參數進行優化。

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