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O presente trabalho avalia a otimização de parâmetros concentrados de suspensão em veículos e considera a importância deste processo para minimizar a aceleração vertical rms transmitida para garantir conforto e segurança ao motorista. Dessa forma, o trabalho objetiva desenvolver uma modelagem capaz de representar o veículo completo para então otimizar os parâmetros de rigidez e amortecimento no domínio da frequência e identificar, em torno do ponto ótimo, quais desses parâmetros mais influenciam nessa minimização. Para atingir esses objetivos, dois modelos veiculares (com dois e oito graus de liberdade respectivamente) são propostos conforme as orientações das normas BS 6841 (1987), ISO 8608 (1995) e ISO 2631 (1997). Os modelos são analisados linearmente e otimizados por um algoritmo heurístico de enxame de partículas. Finalmente, os resultados de rigidez e amortecimento da suspensão são obtidos e reduzem em até 35,3% a aceleração vertical rms transmitida ao motorista. Por meio de uma análise de sensibilidade, as variáveis de projeto que mais contribuem para essa redução são identificadas. The present work evaluates the optimization of lumped parameters of suspension on vehicles and considers the importance of this process to minimize the rms vertical acceleration transmitted to ensure comfort and safety to the driver. Thus, this work aims to develop a model able to represent the whole vehicle and, then, optimize the parameters of stiffness and damping in the frequency domain and identify, around the optimal point, those parameters which most influence in this minimization. To achieve these goals, two vehicle models (with two and eight degrees of freedom respectively) are proposed according to the guidelines of the standards BS 6841 (1987), ISO 8608 (1995) and ISO 2631 (1997). The models are linearly analyzed and optimized by a heuristic algorithm of particle swarm. Finally, the results of stiffness and damping of suspension are obtained and reduces up to 35,3% of rms vertical acceleration transmitted to the driver. Through a sensitivity analysis, the design variables that most contribute to this reduction are identified.