基于遗传算法的混合动力汽车参数多目标优化

【摘要】：针对混合动力汽车设计参数众多的状况,提出了一种对混合动力汽车传动系统参数和控制参数同时进行优化的多目标优化新方法——自适应遗传算法。在ADVISOR平台上,以一辆使用逻辑门限控制策略的并联混合动力汽车为例,分析并建立了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规划模型,其目标函数包含最小油耗和最佳排放性能。针对遗传算法容易早熟等不足,采用带自适应交叉和变异算子的遗传算法和模拟退火技术相结合进行求解。仿真结果表明了所提出方法的有效性。 【作者单位】： 同济大学汽车学院;
【关键词】： 混合动力汽车 多目标优化 遗传算法 模拟退火
【基金】：国家863高技术研究发展计划(2007AA04Z132) 上海市科委重点项目(062512030)资助。
【分类号】：U469.7;TP18
【正文快照】： 前言混合动力汽车(HEV)设计参数众多,如果对所有的设计参数进行优化并不现实,只能选择部分主要参数作为优化变量,其中传动系统部件的主要参数以及控制策略参数对HEV的性能影响最为关键[1-3]。HEV系统的参数优化属于不可微、不连续、多维、有条件约束和高度非线性的优化问题,

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