摘要
本研究探讨了前轮驱动车辆多连杆转向机构的尺寸合成与优化问题，具体研究了领先式和混合领先式双四杆配置。为了解决传统转向系统在大角度（高达70°）下的精度限制，采用了比较性的元启发式方法，结合了两种流行的元启发式优化算法——改进粒子群优化（IPSO）和基于黄金分割的差分进化（DE-gr），来优化这些复杂八杆转向系统的几何参数。以轮距与轴距比为0.5为条件，优化过程在考虑Grashof运动约束的前提下，最小化了结构误差的均方目标函数。通过ADAMS运动学仿真验证了优化结果，并在MATLAB R2021环境中进一步分析了转向精度、传动角度和机械优势。研究结果表明：混合领先式配置由于连杆长度较短，实现了更高的几何精度和更轻的质量；其中IPSO算法获得了最佳的精度性能。而领先式配置则提供了更线性、更稳定的机械优势，确保了力的传递可预测性。尽管DE-gr在两种变体中收敛速度更快，但两种算法均能有效处理多连杆系统的复杂参数空间。总体而言，这种基于元启发式优化的方法为高性能多连杆转向机构的尺寸合成提供了一个优越且稳健的框架，超越了传统基于梯度方法的局限。研究建议：在注重精度的应用中选择混合领先式配置；而在需要稳定机械性能的场景下，则应采用领先式配置。
