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遗传算法在混合动力汽车能量管理策略及匹配优化中的应用
| 论文题名： | 遗传算法在混合动力汽车能量管理策略及匹配优化中的应用 |
| 关键词： | 遗传算法;混合动力汽车;能量管理;燃油经济性 |
| 摘要： | 混合动力汽车是短期内汽车工业的发展方向，近年来已在市场上取得了成功。本文以中华1.8T并联式混合动力轿车为平台，深入研究了混合动力汽车能量管理策略及其优化，同时还研究了混合动力汽车发动机匹配及再生制动策略等内容。 首先本文针对混合动力汽车能量管理策略开发的需要，在MATLAB/Simulink环境中建立了多能源动力总成的模型和整车纵向动力学模型。接着以混合动力系统的工作模式为基础，以发动机、电机的效率特性和电池的内阻特性为依据，深入研究了并联式混合动力汽车的能量管理策略及其设计方法，并在MATLAB/Simulink及stateflow环境下建立了一套基于规则的逻辑门限混合动力汽车能量管理策略。然后通过联合能量管理策略模型、多能源动力总成的模型和整车纵向动力学模型为整车能量管理策略的研究和开发提供了必要的仿真平台。在完成能量管理策略离线验证后，又将其策略移植到实车中，通过实车实验验证了能量管理策略的有效性。 针对已经得到验证的混合动力汽车能量管理策略，研究其控制参数的优化，并分析优化后的混合动力汽车系统各功能对节油的贡献率。由于混合动力汽车能量管理策略的参数优化本质上是个大规模、高度非线性的不连续多元多峰函数的有约束优化问题，为解决这个问题，本文采用一种现代最优化方法--遗传算法进行优化，取得了较为满意的结果。 单离合器ISG结构型式混合动力汽车与双离合器ISG结构型式混合动力汽车在性能上表现不同。本文着眼于其再生制动策略的区别，并基于遗传算法优化后的混合动力汽车能量管理策略，深入分析两者在整车燃油经济性上的差异。 引入混合动力汽车关键零部件参数--发动机功率大小，使用遗传算法将其同能量管理策略参数结合进行优化。即实现了考虑关键零部件匹配参数的能量管理策略遗传算法优化。优化结果表明对于混合动力汽车减小发动机可以提高整车燃油经济性，但其带来的弊端是整车动力性变差。为解决混合动力汽车设计中燃油经济性与动力性的矛盾，提出了重新设计发动机万有特性的想法。 |
| 作者： | 乐文峰 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 余卓平 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 同济大学汽车学院 |
| 学位年度： | 2007 |
| 正文语种： | 中文 |
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