本文關(guān)鍵詞：基于智能算法的純電動(dòng)客車動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配與研究

  更多相關(guān)文章： 人工魚群算法 支持向量機(jī) 純電動(dòng)客車 性能預(yù)判 多目標(biāo)優(yōu)化

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展與擴(kuò)大,各個(gè)領(lǐng)域的專家或?qū)W者嘗試著將不同學(xué)科的知識(shí)結(jié)合在一起并應(yīng)用在其他領(lǐng)域中,其中智能理論算法就是建立在仿生物的基礎(chǔ)上,通過計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)的一種智能算法,目前這種智能算法被應(yīng)用在不同的學(xué)科領(lǐng)域,在實(shí)現(xiàn)預(yù)判、控制、監(jiān)測以及其他方面具有快速、精確等優(yōu)勢,得到了越來越廣泛的發(fā)展與認(rèn)可。因此對(duì)智能理論方法進(jìn)行分析與應(yīng)用研究具有很重要的意義。本課題對(duì)人工魚群算法(AFSA)和支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行改進(jìn),將改進(jìn)后的人工魚群算法和支持向量機(jī)應(yīng)用在純電動(dòng)客車變速箱速比的匹配優(yōu)化上,使用支持向量機(jī)對(duì)純電動(dòng)客車的動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行預(yù)判,使用人工魚群算法來優(yōu)化動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性,通過對(duì)參數(shù)進(jìn)行匹配優(yōu)化,在保證純電動(dòng)客車動(dòng)力性的基礎(chǔ)上,降低純電動(dòng)客車的百公里耗電量,提高純電動(dòng)客車的綜合性能,進(jìn)一步證明改進(jìn)的智能算法的良好應(yīng)用性。本課題首先對(duì)遺傳算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工魚群算法等優(yōu)化算法進(jìn)行簡單介紹,分析各自優(yōu)劣勢,在此基礎(chǔ)上對(duì)人工魚群算法進(jìn)行改進(jìn),提高人工魚群算法的多樣性、兼顧全局搜索能力和局部逼近能力;選取兩組經(jīng)典測試函數(shù),將改進(jìn)后的人工魚群算法、典型人工魚群算法以及其他算法應(yīng)用在函數(shù)極值問題求解上,通過比較分析得到改進(jìn)的人工魚群算法在性能上的提高。其次對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行簡單的介紹,對(duì)支持向量機(jī)的參數(shù)選擇上進(jìn)行一定的改進(jìn),將遺傳算法、粒子群算法以及改進(jìn)的人工魚群算法應(yīng)用在支持向量機(jī)的參數(shù)選擇上；在UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中選取若干組數(shù)據(jù),將改進(jìn)之后的支持向量機(jī)應(yīng)用在數(shù)據(jù)分類和回歸上,通過比較分析得到基于改進(jìn)人工魚群算法的參數(shù)選擇的支持向量機(jī)所具備的優(yōu)勢。然后將某傳統(tǒng)燃油客車改造成純電動(dòng)客車,根據(jù)純電動(dòng)客車性能指標(biāo)的要求以及客車特有性能初步匹配電動(dòng)機(jī)、電池的參數(shù),并建立純電動(dòng)客車自動(dòng)換擋策略；使用AVL-Cruise一維整車仿真軟件搭建純電動(dòng)客車仿真模型,通過仿真驗(yàn)證模型改造的準(zhǔn)確性。最后以已建立好的純電動(dòng)客車一維仿真模型為對(duì)象,使用DOE設(shè)計(jì)得到變速箱速比組合,針對(duì)不同的城市客車行駛路譜,得到相應(yīng)的動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性仿真數(shù)據(jù),作為樣本數(shù)據(jù)對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練,將訓(xùn)練好的支持向量機(jī)用于純電動(dòng)客車的經(jīng)濟(jì)性與動(dòng)力性預(yù)判；再針對(duì)不同的城市客車行駛路譜,使用改進(jìn)的多人工魚群算法進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,得到相應(yīng)的最優(yōu)的變速箱速比組合,并進(jìn)行仿真驗(yàn)證其準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】：人工魚群算法 支持向量機(jī) 純電動(dòng)客車 性能預(yù)判 多目標(biāo)優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U469.72
【目錄】：

• 摘要10-12
• ABSTRACT12-14
• 第1章 緒論14-22
• 1.1 課題研究背景及意義14-15
• 1.2 幾種典型智能算法的基本介紹15-19
• 1.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法15-17
• 1.2.2 支持向量機(jī)17-18
• 1.2.3 遺傳算法18-19
• 1.2.4 人工魚群算法19
• 1.3 智能算法在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用19-21
• 1.4 本論文主要研究內(nèi)容21-22
• 第2章 智能算法的分析與改進(jìn)22-48
• 2.1 人工魚群算法的分析與改進(jìn)22-38
• 2.1.1 人工魚群算法原理概括22-27
• 2.1.2 人工魚群算法的改進(jìn)研究現(xiàn)狀27-29
• 2.1.3 本文對(duì)人工魚群算法的改進(jìn)29-34
• 2.1.4 改進(jìn)人工魚群算法與其他幾種智能算法的比較34-38
• 2.2 基于改進(jìn)人工魚群算法的支持向量機(jī)的參數(shù)選擇與比較38-47
• 2.2.1 支持向量機(jī)的基本原理38-41
• 2.2.2 參數(shù)對(duì)支持向量機(jī)性能的影響分析41-45
• 2.2.3 基于改進(jìn)人工魚群算法的支持向量機(jī)的參數(shù)選擇45-46
• 2.2.4 不同參數(shù)選擇方法的效果比較46-47
• 2.3 本章小結(jié)47-48
• 第3章 純電動(dòng)客車仿真模型的建立與分析48-64
• 3.1 純電動(dòng)汽車基本介紹48-50
• 3.2 純電動(dòng)汽車的性能分析50-52
• 3.2.1 行駛阻力與驅(qū)動(dòng)力分析50-51
• 3.2.2 動(dòng)力性分析51-52
• 3.2.3 經(jīng)濟(jì)性分析52
• 3.3 傳動(dòng)系統(tǒng)主要部件參數(shù)設(shè)計(jì)52-57
• 3.3.1 電動(dòng)機(jī)參數(shù)設(shè)計(jì)53-55
• 3.3.2 電池參數(shù)設(shè)計(jì)55-56
• 3.3.3 傳動(dòng)比參數(shù)設(shè)計(jì)56-57
• 3.4 自動(dòng)變速控制策略的建立57-59
• 3.5 純電動(dòng)客車仿真模型的搭建59-62
• 3.6 本章小結(jié)62-64
• 第4章 基于改進(jìn)AFSA與SVM的變速箱速比匹配64-84
• 4.1 優(yōu)化變量的設(shè)定與仿真計(jì)算64-68
• 4.1.1 變速箱速比變量設(shè)計(jì)64-65
• 4.1.2 變速箱速比組合的DOE設(shè)計(jì)65-66
• 4.1.3 仿真結(jié)果分析66-68
• 4.2 基于改進(jìn)的SVM算法的純電動(dòng)客車性能預(yù)判68-71
• 4.2.1 數(shù)據(jù)歸一化處理68-69
• 4.2.2 經(jīng)濟(jì)性能預(yù)判69-70
• 4.2.3 動(dòng)力性能預(yù)判70-71
• 4.3 基于改進(jìn)的人工魚群算法的多目標(biāo)優(yōu)化71-82
• 4.3.1 優(yōu)化函數(shù)的設(shè)計(jì)71-72
• 4.3.2 基于多人工魚群的多目標(biāo)優(yōu)化72-76
• 4.3.3 仿真驗(yàn)證76-82
• 4.4 本章小結(jié)82-84
• 第5章 總結(jié)與展望84-86
• 5.1 總結(jié)84-85
• 5.2 展望85-86
• 參考文獻(xiàn)86-92
• 致謝92-94
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文94-95
• 附件95

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本文編號(hào)：527704