汽车发动机与传动系优化匹配的仿真研究

如何设计传动系参数以达到与汽车发动机的合理匹配是汽车设计中一个重要的组成部分.文中以汽车主减速比和各档传动比为设计变量,综合汽车动力性评价指标和经济性评价指标作为目标函数,建立了优化模型,应用优化规划理论对汽车传动系参数进行优化设计,开发出了一套汽车传动系参数优化设计的仿真软件,实现了汽车发动机与传动系的最佳匹配.文章最后以某载货汽车为例,利用该优化仿真软件进行了设计计算,仿真结果表明,该设计方法是可行的.     

基于MATLAB的轿车动力性和燃油经济性仿真

轿车的动力性和燃油经济性是其重要的使用性能之一,直接影响其商品性。计算机仿真方法为汽车动力性和燃油经济性预测提供了快速、准确、有效的工具,消除了实车道路试验中司机、道路环境、气候等因素对汽车使用性能测定的影响,具有可比性好、重复性强的优点。该文利用最小二乘法和线性回归原理建立了发动机外特性和万有特性模型,利用建立的汽车动力性和燃油经济性的数学模型,推导了汽车动力性和燃油经济性的参数灵敏度公式。用MATLAB编程,对某经济型轿车进行了动力性和燃油经济性计算机仿真,并分析了其参数灵敏度,指出了改进的方向。     

燃油汽车动力装置优化设计

本文解释了汽车动力性、燃油经济性含义。介绍了C曲线的概念、含义和作图方法。根据变速器传动比与发动机"最小燃油消耗特性"的关系、论述了汽车传动系统不同动力参数选取、对汽车燃油经济性、和动力性的影响规律。     

ISG混合动力电动汽车控制策略仿真研究

控制策略是混合动力汽车的关键技术,直接影响混合动力汽车整车性能.ISG混合动力汽车中发动机和电机输出转矩在同轴上耦合,工作要求具有独特性.通过对驱动结构和工作要求分析,以优化整车动力性和燃油经济性为目标,提出了针对ISG混合动力系统的电辅助控制策略,制定了各行驶工况下的控制逻辑.建立了相关控制模型,在Advisor软件平台上对控制策略进行了仿真.仿真结果表明,提出的电辅助控制策略完全适用于ISG混合动力汽车,与传统汽车相比,整车动力性和燃油经济性均得到进一步提高.     

综合考虑CVT动力性和经济性的整车控制策略集成优化

传统的无级变速器（Continuously Variable Transmission,CVT）的策略优化集中在CVT换挡策略优化上,因此在提升燃油经济性的同时往往损害动力性。针对这一问题,在分析换挡策略和踏板扭矩策略对整车动力性和燃油经济性影响的基础上,提出集成优化换挡策略和踏板扭矩策略的方法;设计优化流程,得到不同车速、不同加速踏板开度下换挡策略和踏板扭矩策略的优化结果。搭建整车虚拟仿真模型,并进行仿真与试验对比分析,结果表明：集成优化可在保证动力性不衰减甚至提升的条件下,燃油效率提高约4%。     

大客车动力性和燃油经济性的计算机模拟

针对客车动力匹配设计中,经常出现试验车的油耗值偏大、动力性偏低的问题,进行了分析.利用Lagrange插值、最小二乘法和线性回归等原理,建立了发动机发动机外特性、万有特性、被动式空调损失功率、消声器损失功率、冷却系统损失功率和非稳定工况发动机性能修正模型.运用Matlab软件,开发了大客车动力性与燃油经济性较为精确的计算机模拟程序,并以YBL6980C03型客车为实例,进行了程序运算,程序计算结果与试验结果基本一致,达到了对大客车动力性与燃油经济性预估的目的,加快了产品开发的速度,降低了产品开发的成本.     

客车传动系的优化及软件设计

在保证动力性的前提下降低客车的油耗,选择驱动功率损失率和混合工况油耗作为综合优化目标,以整车性能要求以及变速器各挡传动比间隔要求为约束条件,并基于Matlab与C#混合编程对传动系参数进行优化软件的设计与开发。实例计算结果表明:优化后目标函数值降低明显,且选择较大的经济性加权因数优化效果更佳。适当增大主减-速器传动比,并增大传动比范围,可以在一定程度上提高客车的性能。     

并联式混合动力汽车模糊控制策略及优化研究

能源危机和环境污染是汽车工业的两大挑战,提高发动机的运行效率是关键。在建立发动机模型及电池SOC(state of charge)计算模型的基础上对并联式混合动力汽车(PHEV,parallel hybrid electric vehicle)的控制策略进行研究,设计了模糊控制策略来合理分配发动机、电机的输出转矩。并在此基础上,对传动系统参数进行优化,得到满足PHEV加速和爬坡性能的最小废气排放的传动系统参数。最后,对设计的模糊控制策略进行仿真,并与参数优化后的模糊控制策略进行对比。结果表明传动系统参数优化后,燃油经济性有所提高。     

神经网络工况识别的混合动力电动汽车模糊控制策略

采用模糊控制可以改进混合动力电动汽车(HEV)的燃油经济性和排放性,但是对模糊控制器进行优化时通常只针对某一典型工况.不同的城市的行驶工况有一定差别,影响了模糊控制改善混合动力电动汽车性能的效果.研究中以广州和上海市主干道行驶工况为例,首先建立了一个模糊控制策略,并采用遗传算法,以汽车燃油经济性和排放性为优化目标,分别针对广州和上海主干道行驶工况对模糊控制器中隶属度函数进行优化.然后建立了一个基于模糊神经网络的行驶工况识别方法,通过识别广州和上海的主干道行驶工况,对控制策略中模糊控制器的隶属度参数进行相应调整,结果证明采用模糊神经网络识别行驶工况的HEV模糊控制策略可以进一步提高汽车的燃油经济性和排放性能.     

带效率修正的无级变速器速比控制研究

针对无级变速器速比控制问题,在分析了占传动系统损失大部分的CVT效率损失基础上,根据其效率损失模型,具体给出了参数确定步骤,并对传统目标速比在效率补偿的基础上进行了修正,最后制定了金属带式无级变速器和发动机的匹配控制策略,得出补偿效率后的整车最大传动效率的速比控制策略;搭建了CVT硬件在环仿真平台对该策略进行了验证,最后进行了实车测试.结果表明该策略能够提高CVT和发动机的整体传动效率,改善了动力性和燃油经济性.     

免疫遗传算法的混合动力汽车多目标优化

以混合动力汽车传动系统参数与控制策略参数为优化变量,以最小燃油消耗和尾气排放量（CO+HC+NOx）为优化目标,以动力性能与电池荷电状态平衡作为约束条件,建立多目标优化模型,并使用权重系数法将多目标函数优化问题转化为单目标问题。提出了基于免疫遗传算法优化混合动力汽车参数的优化方法,该算法采用实数编码,通过调用ADVISOR的后台函数,建立联合优化仿真模型。仿真结果表明,该算法可有效降低车辆的燃油消耗,减少CO与HC排放量,能够较好地解决带有约束的混合动力汽车的多目标多参数优化问题,可以获得一组具有低油耗与低污染物排放的传动系统与控制策略参数,供决策者选择。     

燃料电池有轨电车能量管理Pareto多目标优化

节能环保的出行方式得到政府的大力推广, 其中燃料电池混合动力有轨电车由于可无网运行且节能环保而备受关注.为了改善燃料电池/超级电容/动力电池大功率有轨电车的燃料经济性与系统耐久性, 提出一种有轨电车能量管理策略(Energy management strategy, EMS)的多目标优化方法. 首先以氢燃料消耗量和能量源性能衰减率作为评价指标, 建立多目标成本函数. 由于两个指标很难在同一个等式中评价, 设计了基于状态机与非支配排序的能量管理Pareto多目标优化方法, 获得了有轨电车能量管理策略Pareto非劣解集, 并分析了能量管理策略的目标功率参数对性能指标的影响规律, 进而遴选出兼顾燃料经济性与系统耐久性的综合最优解. 结果表明, 与功率跟随策略和基于遗传算法优化策略相比, 该能量管理优化方法的燃料经济性分别提高了29.4 %和2.4 %.     

基于动态规划不同优化目标的HEV转矩分配策略对比研究

双动力源的结构模式使得混合动力汽车相对于传统汽车拥有更高的燃油经济性,同时也给混合动力汽车整车控制器的设计提出了更高的要求。本文采用动态规划算法,分别以油耗最低同时电池SOC波动尽可能小、以及整车效率最高为目标,对混合动力汽车在NEDC循环工况下的最优转矩分配进行求解。并将两种转矩分配结果进行对比分析,得出选择不同优化目标对控制效果的影响以及SOC参数选择的标准,为制定更加高效的控制规则提供了理论依据。     

Multi-objective optimization for hydraulic hybrid vehicle based on adaptive simulated annealing genetic algorithm

Along with the shortage of energy and the increasingly serious pollution of environment in cities, automobile industries all over the world are exploring and developing energy saving and clean automobile. Hydraulic hybrid vehicle has better potential in medium-size and large-size passenger vehicles than its electric counterparts. The key components’ sizes have remarkable influence on the vehicle performance and fuel economy, and an optimization process is needed to find the best design parameters for maximum fuel economy while satisfying the vehicle performance constraints. Multi-Objective optimization method based on adaptive simulated annealing genetic algorithm (ASAGA) is proposed to optimize the key components in HHV. In the objective function of the optimization, all the weighting factors can be set with different values according to different requirements. The optimal results show that the proposed method effectively distinguishes the key components’ optimal parameters’ position of HHV, enhances the performance and fuel consumption.     

基于二次型性能指标的混合动力汽车实时优化控制

为解决混合动力系统实时优化控制问题,本文提出了一种基于二次型性能指标最优的混合动力汽车功率分配优化方案.通过合理的假设和近似,建立了混合动力系统的线性模型,并利用二次型最优控制理论将混合动力最优控制问题转化为二次型最优调节问题进行求解,得到了一个结构简单的实时优化控制算法.5种道路工况下的仿真结果表明,本文提出的控制方法在未来道路工况未知的情况下能够实现混合动力系统的实时优化控制,且节油率与离线计算以燃油消耗最小为性能指标的全局最优控制的节油率相近.     

质子交换膜燃料电池稳态模型及仿真

质子交换膜燃料电池(PEMFC)发电装置具有高能效,低噪音,常温启动和环境友好等特点.文中将对PEMFC进行稳态建模,使模型能正确反映电堆的实际输出性能.PEMFC实验模型主要是通过实验方法,建立描述电池输出特性(输出电压与电流密度关系)的经验公式.为了提高模型的精度,以便模型能更好地反映真实的PEMFC电对性能,则需要对模型的参数进行优化.通过不同的Matlab优化函数对所建模型进行参数辨识,比较得出其中结果较好的对模型进行仿真,以验证模型的正确性.     

整车动力经济性速比匹配优化策略

基于PIAnO优化平台,通过试验设计、近似模型和优化设计方法获得传动速比优化方案.根据测试数据对动力燃油经济性仿真模型进行标定以提高其精度.在标定后的模型上进行传动速比的优化设计,获得具有较高动力经济性能的速比匹配方案.新仿真模型的3,4和5挡加速时间和最大爬坡能力与测试数据一致,百公里加速时间的偏差从2.50％提高到0.14％,百公里综合油耗与测试数据相比由16.4％提高到0.6％;在满足所有动力性能设计的要求下,百公里综合油耗从8.450 L下降到8.172 L,下降3.29%;同时,优化时间由原来的1~2周减少到2 d,极大提高产品开发效率.     

Optimization management of hybrid energy source of fuel cell truck based on model predictive control using traffic light information

Energy optimization management can make fuel cell truck (FCT) power system more efficient, so as to improve vehicle fuel economy. When the structure of power source system and the torque distribution strategy are determined, the essence is to find the reasonable distribution of electric power between the fuel cell and other energy sources. The paper simulates the assistance of the intelligent transport system (ITS) and carries out the eco-velocity planning using the traffic signal light. On this basis, in order to further improve the energy efficiency of FCT, a model predictive control (MPC)-based energy source optimization management strategy is innovatively developed, which uses Dijkstra algorithm to achieve the minimization of equivalent hydrogen consumption. Under the scenarios of signalized intersections, based on the planned eco-velocity, the off-line simulation results show that the proposed MPC-based energy source management strategy (ESMS) can reduce hydrogen consumption of fuel cell up to 7\% compared with the existing rule-based ESMS. Finally, the Hardware-in-the-Loop (HiL) simulation test is carried out to verify the effectiveness and real-time performance of the proposed MPC-based energy source optimization management strategy for the FCT based on eco-velocity planning with the assistance of traffic light information.