基于遗传算法的商用车传动系的参数优化

研究了综合考虑动力性和燃油经济性指标的汽车动力传动系数学模型。以燃油经济性最佳为优化目标以及整车动力性作为约束条件,根据指定柴油机和整车参数,运用遗传算法对某商用货车的传动系参数进行优化计算。结果显示,优化后的传动系参数,使得整车在原地起步加速时间基本不变的情况下最高车速提高了2.98%,使得整车混合百公里油耗降低了0.67%。表明优化参数使整车的动力性和燃油经济性得到了不同程度的改善。     

应用多目标粒子群算法的车辆传动系参数优化仿真研究

利用多目标粒子群算法研究了车辆传动系参数优化问题。首先根据目标车辆的结构搭建了整车模型,通过台架试验对整车模型进行验证;其次以车辆传动系参数作为设计变量,以车辆动力性和经济性作为优化目标,建立多目标优化模型;然后运用多目标粒子群算法对传动系参数进行优化计算,得到Pareto最优解集;最后运用基于信息熵的多属性决策方法,确定了最优传动系参数。研究结果表明:优化后的整车的动力性能和燃油经济性均得到提升,其中燃油经济性提高了4.83%,全负荷0~100 km/h加速性能提升了2.03%。     

基于特征选择遗传算法对混合动力汽车的研究

针对传统遗传算法优化串联式混合动力汽车时燃油经济性和排放性不佳、优化运行时间过长的问题,提出一种基于特征选择遗传算法的串联式混合动力汽车系统参数和控制策略参数的多目标优化算法,并建立以动力性能指标为约束的混合动力汽车参数优化的非线性模型,其中目标函数包含最佳的燃油消耗和排放等指标。首先对目标函数的可行解空间进行特征选择,筛选出与目标函数相关度较高的可行解,并将基于特征选择的优化方法与传统遗传算法相结合,对其控制参数进行优化。其次通过ADVISOR仿真程序,计算出目标函数的最佳燃油消耗量和排放值。仿真结果表明:与传统的遗传算法相比,燃油经济性提高9.96%,CO、HC和NOX的排放分别降低18.07%、26.71%以及15.61%,同时优化运行时间降低62.14%。     

HEV传动系统多目标优化研究

针对当前混合动力研究主要集中在燃油经济性等单目标上,对多目标研究较少的情况,提出一种基于非支配排序的多目标优化算法(multi-objective evolutionary algorithm,MOEA)。以装备5档手动变速器的并联混合动力汽车为对象,研究传动系速比匹配对燃油经济性与排放性的影响。结果表明:相比优化前,优化后燃油经济性提升了3.09%,排放性综合指标提升17.92%;得到的Pareto解集具有良好的分布性与收敛性,不仅优化了目标,更体现出目标间的冲突情况,说明提出的多目标优化算法能够体现混合动力多目标优化的本质;对解集进一步挖掘,理论上能搜寻到的全局最优解集,为混合动力多目标权衡控制策略提供了理想的控制基础。     

LNG重卡动力传动系统的匹配优化

建立了天然气重卡动力传动系统的数学优化模型,以动力性指标和变速箱、主减速器参数的选择原则作为约束条件,以多项燃油经济性指标作为目标函数,并利用权重法将多目标函数转换为单目标优化函数。利用遗传算法对目标函数进行优化,得到一组较为合理的传动系统参数匹配方案。在cruise软件中仿真,结果表明:该传动系统参数匹配方案在满足动力性要求的前提下,燃油经济性得到改善。该优化结果为以后的车辆动力参数匹配的改进提供了重要参考依据。     

某型纯电动轿车动力系统参数匹配与优化

以某款纯电动轿车为研究对象,根据其动力性与经济性设计指标,提出一种基于NEDC行驶工况的参数设计方法,对该车的电动机和动力电池进行了选型与参数匹配。为了在满足动力性指标的基础上进一步提升经济性,针对变速器和主减速器参数提出一种基于自适应模拟退火算法的多目标优化方案,利用权重法将表征汽车动力性的多目标优化问题转化为单目标优化问题,得到综合动力性优化目标函数,并将一次NEDC工况总能耗作为经济性优化目标函数,再基于自适应模拟退火算法得到多目标优化问题所需的最优解。仿真结果表明优化后车辆的综合性能有较好提升。     

液压混合动力矿用卡车系统参数多目标优化研究

以液压混合动力矿用卡车为研究对象,综合考虑能量管理控制参数与传动系参数对燃油经济性和小型化目标的影响。选取能量管理控制参数与传动系参数为优化变量,以矿用卡车的动力性能为约束条件,建立燃油经济性和小型化为目标的多目标优化评价方法。选取NSGA-II算法对混合动力系统进行多目标的优化。结果表明：在满足动力性约束的基础上,优化后等效百公里油耗下降了14.86%,爬坡度上升了12.39%。该多目标优化方法的收敛性和分布性较好,得到的pareto解集能够给液压混合动力矿用卡车的设计提供更多的方案进行选择,体现了基于NSGA-II算法的多目标优化的优势。     

基于差分进化算法的混合动力系统多目标优化

针对混合动力能量管理系统多目标优化问题通常采用加权求和等方法的缺点,采用Pareto最优原理处理燃油经济性与排放性(CO、NOx、HC)评价指标,提出一种基于非支配排序的自适应差分进化算法,并应用于混合动力能量管理多目标优化系统之中并进行仿真分析。结果表明,提出的优化方法能够得到一组非支配Pareto最优解集,且燃油经济性最大提高了5.30%,CO排放物最大下降了3.65%,NOx最大下降了14.40%,HC最大下降了3.26%。     

基于遗传算法的HEV控制策略优化

混合动力汽车控制策略参数的选取对系统性能有重大的影响。为此,建立了以动力性能为约束指标、以燃油消耗率和排放为评价指标的混合动力汽车控制策略参数优化模型,并对控制策略参数进行优化。利用加权系数法整合评价指标,结合遗传算法工具箱GATBX对控制策略参数进行多目标优化,并利用ADVISOR对优化前后的性能进行仿真。仿真结果表明:在保证动力性的前提下有效降低了混合动力汽车燃料消耗量和排放,其中油耗和NOx降低了17%,HC和CO降低了大约7%。     

载货汽车动力传动系统的优化设计

针对某一载货汽车的性能参数,提出原车整车匹配方面存在的问题。运用GT-DRIVE自带的DOE优化分析功能模块,优化汽车的传动系参数,通过改变主减速器速比和变速器各挡速比,提出了分别以整车动力性、燃油经济性以及权衡整车动力性、燃油经济性为目标的三种优化方案,通过分析结果,合理改变传动系参数,最终达到优化整车性能的目的。     

汽车动力性与燃油经济性模拟仿真与传动系参数优化设计

在对汽车动力性与燃油经济性进行研究、建立了动力性和燃油经济性的计算机模拟仿真的基础上,以动力性和燃油经济性为目标函数,绘制燃油经济性-加速时间曲线.并根据燃油经济性-加速时间曲线来优化动力传动系主减速比,从而综合改善动力性和燃油经济性.     

基于遗传算法矿用汽车动力传动系参数优化设计

在对公路汽车动力性与燃油经济性评价指标进行分析基础上,针对矿用汽车提出动力性指标及基于等速百公里燃油消耗量和矿区循环工况燃油消耗量燃油经济性评价指标。基于优化设计理论,以高效区最大爬坡度和等速百公里油耗的线性加权为目标函数,建立传动系匹配方案优化数学模型;以原地起步加速时间和等速百公里油耗线性加权为目标函数,建立矿用汽车动力传动系参数优化数学模型,并选用遗传算法进行优化求解。对改进前后矿用汽车其各项性能指标进行计算,验证可行性并对参数进行优化,验证优化模型实用性。结果可知:通过参数优化,(0～45)km/h加速时间由原来89.89s缩短为84.63s,同时等速百公里由原来125.81L降为124.78L。通过对具有可控性总速比和传动效率进行灵敏度分析,为新车设计和旧车改型提供参考。     

汽车动力性和燃油经济性的计算机仿真与传动系参数优化设计

本文建立了汽车动力性和燃油经济性仿真计算的数学模型,编制了计算机仿真程序,在此基础上,以动力性和燃油经济性为目标函数,对传动系参数进行优化设计,从而改善其动力性和燃油经济性。     

面向能耗的纯电动汽车双电机动力系统参数优化匹配

由于动力系统参数匹配会影响纯电动汽车的动力性和经济性,针对新型双电机动力系统提出一种面向能耗的双电机动力系统参数优化匹配方法。基于新欧洲行驶循环工况对双电机动力系统进行参数初步匹配;进而基于工作模式的划分和双电机的动力分配,建立以电机功率、转速、传动比为变量,以比能耗和百公里加速时间为目标的多目标优化模型,并利用多目标粒子群优化算法对优化模型进行求解。优化结果表明,优化后的动力参数能有效提高电动汽车的动力性和经济性。     

两挡纯电动汽车传动系换挡规律及速比优化研究

以提高电动汽车动力性与经济性为目标,对两挡纯电动汽车传动系速比进行优化设计。以0~80 km/h加速时间和ECE-EUDC-LOW循环工况百公里耗电量分别作为电动汽车动力性与经济性的两个分目标函数,建立了双目标函数下的速比优化模型。考虑到换挡规律在速比优化过程中的耦合效应,确定了与速比关联的兼顾动力性与经济性的换挡规律制定准则。设计一种具有非支配比较筛选功能的枚举算法,求取双目标函数的Pareto最优解集。结果表明,相对于初始速比,电动汽车采用某组优化速比时加速时间缩短了3.5%,百公里耗电量降低了2.4%,电动汽车动力性与经济性得到了提高。     

增程式电动汽车能量管理策略控制参数优化研究

为了进一步提高增程式电动汽车发动机的燃油经济性和排放性,对基本遗传算法进行改进,生成改进的自适应遗传算法,并将其应用于增程式电动汽车能量管理策略控制参数的优化。通过权值函数的方法将燃油消耗和排放多目标优化问题转化为单目标优化问题,并采用罚函数的方法对工况运行前后蓄电池荷电状态的增量进行约束,对增程式电动汽车发动机燃油经济性和排放性进行优化仿真。仿真结果表明,采用改进的自适应遗传算法能够有效优化增程式电动汽车能量管理系统的控制参数,使发动机的燃油经济性和排放性得到较大的提高。     

复合式汽车变速器最佳动力性匹配研究

以复合式汽车变速器为研究对象,对该变速器的最佳动力性速比优化匹配方法进行了研究。建立了动力传动系统的数值模型,以驱动功率为动力性目标,建立了无极变速传动装置最佳动力性速比优化目标函数模型。基于simulation X软件,建立了装有复合式变速器的汽车仿真模型,按照最佳动力性的原则对CVT的速比进行了优化,并对比分析了速比优化前后汽车的动力性和燃油经济性。仿真结果表明提出的复合式汽车变速器最佳动力性速比优化匹配算法具有良好的有效性。     

基于双状态动态规划算法的PHEV规则控制策略研究

以插电式柴电混合动力汽车(Diesel Engine Hybrid Plug-in Electric Vehicle,PHEV)燃油经济性和排放性能综合优化为研究目标,依托MATLAB/Simulink仿真平台建立包含柴油机选择性催化还原反应器(Selective Catalytic Reduction,SCR)后处理系统在内的整车动力学模型。在此基础上,建立了燃油消耗量和SCR出口NOx排放量多目标优化函数,以电池SOC和SCR温度分别作为动力系统和排气后处理系统的可观测状态变量,利用双状态动态规划算法求解控制系统全局优化问题,得到最优控制规律。从双状态动态规划算法结果的基础上拟合实时控制策略,并与基于规则的逻辑门限控制策略进行比较。结果表明,优化后的控制策略在燃油经济性和排放性能上均有所提升,油耗和NO_x分别降低1.9%和9.3%。     

考虑排放约束的汽车动力传动系的优化匹配研究

基于GT-drive软件建立汽车整车仿真模型,并利用多目标优化设计软件mode FRONTIER与GT-drive软件联合构建汽车动力性、燃油经济性的双目标优化模型,在此基础上兼顾排放约束对某中级乘用车的动力传动系进行优化匹配,得到一组关于各挡速比与主减速比的Pareto解集(多目标规则问题的有效解)。根据研究车型的具体设计选取合适的解进行分析,结果表明:优化后的汽车在动力性、经济性和排放性能方面均得到了不同程度的改善。     

矿用汽车动力传动系统参数匹配建模优化

在对公路汽车动力性与燃油经济性评价指标进行分析基础上,以Matlab/GUI为开发工具,开发矿用汽车动力传动系统计算仿真及参数优化平台。该平台以原地起步加速时间和等速百公里油耗线性加权为目标函数,采用线性加权法把他转化成单一目标函数;建立矿用汽车发动机和传动系统匹配方案优化数学模型。对矿用汽车动力性和燃油经济性进行计算,对传动系统匹配方案和传动系参数进行优化分析。以改进前后某车各项性能指标进行仿真,验证改进方案可行性,对改进后传动系参数进行优化,验证优化平台实用性。通过遗传算法优化模型分析,最后对具有可控性总速比和传动效率进行灵敏度分析,为新车设计和旧车改型提供参考。