基于多目标遗传算法的纯电动汽车传动系统优化

【摘要】：进入21世纪以后,环境的恶化和油价的飞涨已成为中国汽车行业发展所必须面对的急切问题,而发展电动汽车正是解决环境和能源问题的一个可行方案,但目前我国电动汽车产业发展还存在核心技术没有突破,基础设施缺失等关键问题。纯电动汽车的动力传动系统对整车的动力性和续驶里程有着很大的影响,因此在动力电池和其他核心技术取得有效突破之前,对动力传动系统各零部件进行合理选择已成为提高纯电动汽车性能的重要手段之一。 本文结合纯电动车项目,将多目标遗传算法和计算机仿真引入到动力传动系统的参数优化设计中来,从而实现电机和传动系统的合理匹配,提高汽车的整体性能。本文主要进行了以下研究工作： 1)根据整车主要参数以及主要设计性能指标,完成驱动电机、动力电池、传动系统传动比等动力传动系统的参数匹配及选型。 2)根据汽车相关理论,建立电机数学模型和多目标优化数学模型,其中,电机数学模型包含电机扭矩外特性数学模型和电机效率模型两部分；多目标优化数学模型则以电动汽车两档位变速器的传动比及主减速器的传动比为设计变量,以原地起步连续换档加速时间和续驶里程为双目标函数,以整车的动力约束为约束条件。 3)使用带精英策略的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ),根据建立的多目标优化数学模型,对传动系统进行优化,得到了一系列均匀分布的Pareto最优解,文中选取了其中一个最优解,使得续驶里程最大。 4)用电动汽车仿真软件ADVISOR仿真整车的动力性和续驶里程,对比优化前后的整车性能,验证NSGA-Ⅱ算法的准确性及先进性。 本研究具有一定的理论意义和实际应用价值,可以为电动汽车动力传动系统的匹配优化设计提供一定的理论支持和方法指导。 【关键词】：电动汽车 动力传动系统 动力性 续驶里程 多目标优化
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：U469.72
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 本课题研究的意义10-12
• 1.2 国内外研究概况及相关趋势12-14
• 1.3 研究的主要内容14-16
• 1.3.1 课题的研究内容14-15
• 1.3.2 研究方法15
• 1.3.3 技术路线15-16
• 第二章 电动汽车动力传动系统的参数设计16-28
• 2.1 电动汽车设计要求及整车参数16-17
• 2.1.1 电动汽车设计要求16-17
• 2.1.2 电动汽车整车参数17
• 2.2 动力传动系统的参数设计17-24
• 2.2.1 电机的参数设计17-20
• 2.2.1.1 电机类型选择18
• 2.2.1.2 电机功率设计18-20
• 2.2.1.3 电机转速、转矩的选择20
• 2.2.2 变速器的参数设计20-22
• 2.2.2.1 变速器档位确定原则20-21
• 2.2.2.2 传动系统传动比设计21-22
• 2.2.3 动力电池的参数设计22-24
• 2.2.3.1 动力电池类型选择23
• 2.2.3.2 动力电池电压选择23
• 2.2.3.3 电池组容量设计23-24
• 2.3 设计实例24-27
• 2.3.1 电机的选型24-25
• 2.3.2 变速器的选型25-26
• 2.3.3 动力电池的选型26
• 2.3.4 匹配结果26-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 电动汽车传动系参数多目标优化数学模型28-41
• 3.1 多目标优化的基本概念28-30
• 3.1.1 多目标优化的定义28-29
• 3.1.2 Pareto最优解29-30
• 3.2 电机数学模型的建立30-32
• 3.2.1 电机扭矩外特性数学模型30-31
• 3.2.2 电机效率数学模型的建立31-32
• 3.3 多目标优化数学模型的建立32-40
• 3.3.1 优化设计变量的确定32
• 3.3.2 多目标优化目标函数的建立32-40
• 3.3.2.1 动力性分目标函数的建立33-35
• 3.3.2.2 经济性分目标函数的建立35-40
• 3.3.3 优化约束条件的建立40
• 3.4 优化数学模型的建立40
• 3.5 本章小结40-41
• 第4章 基于遗传算法的多目标寻优策略41-52
• 4.1 多目标优化问题的研究概况41-43
• 4.1.1 古典的多目标优化算法41-42
• 4.1.2 进化算法42-43
• 4.2 遗传算法43-47
• 4.2.1 遗传算法的基本原理43-45
• 4.2.2 遗传算法的基本流程45-47
• 4.2.3 遗传算法的特点及应用47
• 4.3 带精英策略的非支配排序遗传算法47-51
• 4.3.1 快速非支配排序方法的原理47-48
• 4.3.2 拥挤度48-49
• 4.3.3 NSGA-Ⅱ的主要原理及基本流程49-51
• 4.4 本章小结51-52
• 第五章 基于多目标遗传算法的传动系参数优化实例52-66
• 5.1 电机性能拟合52-56
• 5.1.1 电机扭矩外特性拟合52-53
• 5.1.2 电机效率曲面拟合53-56
• 5.2 电动汽车传动系统参数多目标优化56-59
• 5.3 电动汽车动力性、经济性仿真59-65
• 5.3.1 参数输入及二次开发59-60
• 5.3.2 整车动力性、经济性仿真及其分析60-65
• 5.3.2.1 仿真模型准确性分析63-64
• 5.3.2.2 优化前后的整车性能对比分析64-65
• 5.4 本章小结65-66
• 第六章 全文总结与展望66-68
• 6.1 全文总结66-67
• 6.2 展望67-68
• 致谢68-69
• 参考文献69-71

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