基于遗传算法的轻度混合动力汽车动力传动系参数优化

【摘要】：在研究某ISG型轻度混合动力汽车(Mild Hybrid Electric Vehicle,MHV)控制策略的基础上,选择对动力性和经济性有较大影响的主减速器传动比、变速器各挡传动比以及变速器换挡规律为优化参数,以加速时间和等效燃油消耗为优化目标,通过GT-SUITEMP建立整车仿真模型。采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II),基于mode FRonTIER(MF)建立了多目标优化模型。通过联合仿真分析,得到了Pareto最优解,与优化前相比,加速时间减少了3.5%,等效燃油消耗降低了9.4%。 【作者单位】： 重庆交通大学机电与汽车工程学院;
【关键词】： 轻度混合动力汽车(MHV) 动力传动系 遗传算法 多目标优化
【基金】：重庆市科技计划项目(CSTC2011GGC250)
【分类号】：U469.7
【正文快照】： 混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle,HEV)配备了两套动力系统,采用电力储能-电机驱动技术与传统的内燃机驱动相结合。理论和实践证明,通过合理设计和精确控制,HEV能够在保证动力性的基础上,大幅度提高燃油经济性和降低排放。由于HEV是一个结构复杂、影响参数较多的非线性系

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