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原文传递一种基于遗传算法的单级减速器动力总成匹配优化方法

专利名称：	一种基于遗传算法的单级减速器动力总成匹配优化方法
摘要：	本发明公开一种基于遗传算法的单级减速器动力总成匹配优化方法，通过对对获取的整车参数进行整理进行整体电机的限值计算，设定为整体电机的下限值；并采用搭建基于基因遗传算法的整车参数优化模型，对整体电机的参数进行优化，实现对驱动电机参数，变速器参数的优化选型，使整车在满足动力性需求的同时可以提高驱动效率，增加续驶里程，并降低制造成本。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	江苏;32
申请人：	南京越博动力系统股份有限公司
发明人：	李占江;高超;蒋元广;李麟;杨清宇
专利状态：	有效
申请日期：	2019-02-13T00:00:00+0800
发布日期：	2019-07-09T00:00:00+0800
申请号：	CN201910112801.X
公开号：	CN109986973A
代理机构：	北京中海智圣知识产权代理有限公司
代理人：	白凤武
分类号：	B60L15/20(2006.01);B;B60;B60L;B60L15
申请人地址：	210019 江苏省南京市建邺区嘉陵江东街18号4栋410
主权项：	1.一种基于遗传算法的单级减速器动力总成匹配优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：收集测试车辆的整车参数及动力性要求，对获取的整车参数进行整理，其中，动力性要求包括：爬坡度、0-50km/h加速时间、最高车速及30min最高车速；步骤2：将步骤1中获取的整车参数和不同的动力性要求导入动力学公式进行整体电机的限值计算；步骤2.1：通过整车参数及爬坡度求出满足车辆爬坡性能要求的最低整体电机的功率限值；步骤2.2：通过整车参数及0-50km/h加速时间求出满足车辆加速性能要求的最低整体电机的功率限值；步骤2.3：通过整车参数及最高车速求出满足车辆最高车速要求的最低整体电机的功率限值；步骤3：将不同的动力性要求得出的整体电机的限值的最大值设定为整体电机的下限值；步骤4：通过整车参数及最高车速求出满足最高车速要求的最低整体电机中电机的转速限值，将其设定为最低电机转速下限值；步骤5：根据步骤4中电机的转速限值求出需求的扭矩，作为最低整体电机中电机的扭矩的下限值；步骤6：搭建基于基因遗传算法的整车参数优化模型，并且在优化器中确定惩罚函数及目标函数的范围，采用基于NEDC、WTVC、等速40km/h、等速60km/h的仿真能耗值为目标的多目标加权系数法，对整体电机的参数进行优化；步骤7：对整体电机中电机的参数通过基因遗传算法优化；步骤8：通过现有蓝牌物流车型所使用的电机的峰值扭矩确定总成中电机所使用电机的峰值扭矩，将大电机的峰值扭矩除以总成中电机峰值扭矩得到速比值；步骤9：将得到速比值乘以整体电机峰值转速值，便可得到动力总成电机峰值转速；步骤10：通过电机峰值转速和电机峰值扭矩求出电机峰值功率；步骤11：将整体电机的峰值功率、峰值转速、峰值扭矩分别与各参数的额定系数相除，求出电机的额定功率、额定转速、额定扭矩；步骤12：将求得的动力总成中的电机参数填入仿真模型中，完成对单级减速器总成中电机参数、单级减速器速比的匹配优化。 2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的单级减速器动力总成匹配优化方法，其特征在于，整车参数包括：最大质量、滚动阻力系数、迎风面积、风阻系数、主减速器速比。 3.根据权利要求1所述的基于遗传算法的单级减速器动力总成匹配优化方法，其特征在于，步骤6中，首先搭建优化模型框架，优化模型由优化器、计算器、限制条件和匹配优化仿真组件组成，其中优化器主要负责算法及目标参数输入与接收优化结果，计算器主要负责计算目标参数的计算结果，限制条件主要负责筛选符合计算结果的目标参数，匹配优化仿真组件主要负责将目标参数改入仿真模型中并启动仿真软件得出不同工况条件下的仿真结果，然后将结果输出给优化器，优化模型搭建完毕后，将计算好的目标参数范围、限制条件、NEDC、C-WTVC、等速40km/h、等速60km/h四组工况条件分别输入优化模型中并设定每个工况条件仿真结果的权重系数。 4.根据权利要求1所述的基于遗传算法的单级减速器动力总成匹配优化方法，其特征在于，整体电机由电机和变速箱构成。
所属类别：	发明专利