基于多岛遗传算法的功率分流式双模混合动力客车参数优化丨JME封面文章
功率分流混合动力系统因其转速转矩双解耦的特点,在节能方面具有显著的优势。根据动力源与行星排连接位置关系的不同,功率分流混合动力系统可分为输入分流、输出分流和复合分流模式三种模式。将上述三种功率分流模式两两组合,即可得到功率分流式双模混合动力系统。相比于单模功率分流混合动力系统,双模系统具有两个机械点,高效区传动比范围较广,可减少功率循环现象的产生,综合性能更优。功率分流式双模混合动力系统中,动力系统设计参数与控制策略参数相互耦合,共同决定了整车的动力性、经济性和排放性能。因此,为了实现系统的燃油经济性与动力性等设计目标,应同时对动力系统设计参数和控制策略参数进行优化。
目前,业界的优化算法较为复杂,不仅增加了优化难度,难以寻找最优解,而且优化周期较长;此外,通常情况下,动力系统设计参数与控制参数建模时处于不同仿真平台上,如何实现两仿真环境下的集成优化也比较困难。
针对以上问题,吉林大学的研究人员曾小华、王振伟、宋大凤、陈琴琴、杨南南以某款功率分流式双模混合动力客车为研究对象,搭建Isight集成仿真平台,采用具有快速随机搜索能力的多岛遗传算法,对行星排设计参数与控制策略参数进行集成多目标优化,实现优化区域内的快速寻优,以提升整车燃油经济性。他们将该项科研成果以封面文章的形式刊发于《机械工程学报》2020年第2期,对本文内容感兴趣的朋友可速戳屏幕下方的“阅读原文”,可免费获取原文。
功率分流式双模式混合动力系统构型简图
系统杆模型
控制策略流程图
Cruise整车仿真模型
多岛遗传算法计算过程
Isight优化流程
Isight优化模型
曾小华,男,1977年出生,教授,博士研究生导师。主要研究方向为混合动力汽车。
宋大凤(通信作者),女,1977年出生,教授。主要研究方向为车辆地面力学与底盘电子集成控制。
编辑:恽海艳 编校:向映姣
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