本文關鍵詞：XH2純電動汽車動力系統(tǒng)匹配與多目標優(yōu)化研究

  更多相關文章： 純電動汽車 動力系統(tǒng) 參數(shù)匹配及優(yōu)化 多目標優(yōu)化 非支配排序遺傳算法

【摘要】：隨著能源與環(huán)境問題的惡化,國家高度重視電動汽車的發(fā)展,期望電動汽車的發(fā)展能緩解能源與環(huán)境問題。而電動汽車的性能提升卻是緩慢的,電動汽車在滿足廣大人民群眾的切實需求上存在著很大的距離。目前電動汽車性能提升主要受限于關鍵零部件核心技術尚無革命性突破,在已有的零部件條件下,進行高效匹配是提升電動汽車動力性與經濟性的重要手段之一。結合我校研發(fā)XH2型純電動汽車項目,對該車動力系統(tǒng)關鍵部件進行匹配選型與優(yōu)化。以滿足行業(yè)標準為基本要求,為發(fā)揮部件最大效用,實現(xiàn)整車動力性與經濟性最佳為目標進行研究。主要研究內容如下:1)通過對電動汽車行業(yè)標準以及對標車型整車參數(shù)的研究,設定了XH2純電動汽車基本目標性能參數(shù),根據(jù)基本目標參數(shù)進行了主要部件選型研究。通過選型匹配,確定了以動力系統(tǒng)傳動比為可優(yōu)化變量。2)對匹配優(yōu)化算法進行了深入研究。其中主要為標準遺傳算法的研究,以及針對多目標問題的非支配排序遺傳算法(NSGAⅡ)的分析研究。3)對動力系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)學模型的研究。主要為目標函數(shù)與優(yōu)化約束條件的數(shù)學模型研究。4)對目標函數(shù)求解的研究。主要為百公里電耗求解,通過動力系統(tǒng)仿真建模求解。仿真模型中主要包括了汽車循環(huán)工況、電機效率與整車控制策略、以及II檔變速器換擋策略。5)對約束條件的求解研究。對基于NSGAⅡ遺傳算法的非線性約束條件處理方式進行了對比研究。主要為罰函數(shù)方式與基因修復方式的對比研究。通過匹配選型研究得到了電機、電池的選型參數(shù);通過多目標優(yōu)化研究,最終得到了XH2純電動汽車的最佳傳動比組合方案集。
【關鍵詞】：純電動汽車 動力系統(tǒng) 參數(shù)匹配及優(yōu)化 多目標優(yōu)化 非支配排序遺傳算法
【學位授予單位】：西華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U469.72
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-17
• 1.1 課題背景與意義8-10
• 1.2 國內外電動汽車發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢10-12
• 1.2.1 國外電動汽車發(fā)展現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國內電動汽車的發(fā)展11-12
• 1.3 純電動汽車優(yōu)化技術研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3.1 動力系統(tǒng)匹配及優(yōu)化技術研究現(xiàn)狀12-14
• 1.4 本文研究內容及結構安排14-17
• 1.4.1 主要研究內容14-15
• 1.4.2 論文結構安排15-17
• 2 電動車動力系統(tǒng)匹配選型17-24
• 2.1 整車性能目標參數(shù)17-18
• 2.2 電機選型與計算18-20
• 2.2.1 電機需求功率計算18-20
• 2.3 電池參數(shù)選型計算20-21
• 2.3.1 動力電池能量20
• 2.3.2 電池組容量20-21
• 2.3.3 電池組額定/峰值放電電流21
• 2.3.4 電池組持續(xù)/短時放電率21
• 2.4 傳動裝置參數(shù)匹配21-22
• 2.4.1 傳動比上限21
• 2.4.2 傳動比下限21-22
• 2.5 匹配結果22
• 2.6 本章小結22-24
• 3 多目優(yōu)化與多目標遺傳算法原理24-34
• 3.1 多目標優(yōu)化概念24-25
• 3.1.1 帕雷托(Pareto)最優(yōu)24
• 3.1.2 最佳動力性與最佳經濟性概念24-25
• 3.2 標準遺傳算法25-27
• 3.2.1 GA數(shù)學模型26
• 3.2.2 GA基本遺傳算子(Genetic Operator)26-27
• 3.3 非支配排序遺傳算法(NSGA)及NSGA-Ⅱ27-33
• 3.3.1 Pareto支配關系28
• 3.3.2 基本原理28-29
• 3.3.3 一般流程29
• 3.3.4 帶精英策略的非支配排序的遺傳算法(NSGA-Ⅱ)29-30
• 3.3.5 快速非支配排序方法30-31
• 3.3.6 擁擠度計算31-32
• 3.3.7 擁擠度比較算子32
• 3.3.8 NSGA-Ⅱ算法主流程32-33
• 3.4 本章小結33-34
• 4 多目標動力系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)學模型34-45
• 4.1 目標函數(shù)34-42
• 4.1.1 最高車速34-35
• 4.1.2 0-80km/h加速時間35-38
• 4.1.3 等速百公里電耗38-39
• 4.1.4 循環(huán)工況百公里電耗39-42
• 4.2 約束條件42-44
• 4.2.1 爬坡約束條件42
• 4.2.2 最高車速約束42
• 4.2.3 加速時間約束42-43
• 4.2.4 換擋條件約束43-44
• 4.2.5 其他約束44
• 4.2.6 約束總結44
• 4.3 本章小結44-45
• 5 目標函數(shù)仿真建模與非線性約束求解45-74
• 5.1 經濟性目標仿真建模45-58
• 5.1.1 工況模型46-47
• 5.1.2 整車動力學模型47-49
• 5.1.3 電機與整車控制策略模型49-52
• 5.1.4 電池模塊52-54
• 5.1.5 變速器控制策略模塊54-56
• 5.1.6 仿真模型驗證56-58
• 5.2 各目標函數(shù)計算分析驗證58-65
• 5.2.1 最高車速分析驗證59
• 5.2.2 加速時間分析驗證59-61
• 5.2.3 等速百公里電耗分析驗證61-63
• 5.2.4 循環(huán)工況百公里電耗驗證分析63-65
• 5.3 非線性求解方式對比分析65-73
• 5.3.1 非線性約束條件求解65-72
• 5.3.2 非線性約束條件求解方式總結與選擇72-73
• 5.4 本章小結73-74
• 6 優(yōu)化結果與分析74-81
• 6.1 最優(yōu)解集方案74-78
• 6.2 結果對比分析78-80
• 6.3 本章小結80-81
• 7 全文總結與展望81-83
• 7.1 總結81
• 7.2 展望81-83
• 參考文獻83-85
• 致謝85-86

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