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文檔簡介
1、隨著汽車工業(yè)的發(fā)展,污染和能源匱乏的問題已然成為當(dāng)今汽車發(fā)展最迫切需要解決的問題。混合動(dòng)力汽車的產(chǎn)生在一定程度上緩解了這兩大危機(jī),一方面它夠繼承傳統(tǒng)汽車的特點(diǎn);另一方面又吸收了純電動(dòng)車零排放的優(yōu)點(diǎn)。因此對(duì)混合動(dòng)力汽車的研究是必要的,其動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配優(yōu)化及控制策略的設(shè)計(jì)是最核心的技術(shù)難點(diǎn),是提高混合動(dòng)力汽車動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性的主要手段。
本文將對(duì)動(dòng)力總成參數(shù)匹配作為主要研究對(duì)象,選定在相同控制策略下,對(duì)其動(dòng)力總成參數(shù)進(jìn)行研究。在選
2、定總成方案為ISG型并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車后,以原型車整車結(jié)構(gòu)尺寸參數(shù)為指導(dǎo),并在滿足車輛的動(dòng)力性能的前提下,對(duì)其動(dòng)力系統(tǒng)部件進(jìn)行參數(shù)設(shè)計(jì)和選型。在發(fā)動(dòng)機(jī)的選型中,先按一定規(guī)則選擇好電機(jī)之后,再根據(jù)整車能量需要來選定發(fā)動(dòng)機(jī),最終確定選擇一款汽油發(fā)動(dòng)機(jī)。為了更好的對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,首先在AVL Boost軟件中建立發(fā)動(dòng)機(jī)模型,對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證,然后利用Isight軟件與Boost進(jìn)行集成,為了分析各個(gè)性能參數(shù)對(duì)油耗和排放性能的影響,在分析多
3、種試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法后,確定選擇了最優(yōu)拉丁超立方設(shè)計(jì),然后分別利用響應(yīng)面法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和克里格法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行近似建模,通過對(duì)建模的誤差分析,結(jié)果顯示響應(yīng)面法建模的精度最高。
基于響應(yīng)面法建立的近似模型,利用帶精英策略的非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ),以油耗和NOx的排放為優(yōu)化目標(biāo),以壓縮比、點(diǎn)火提前角、進(jìn)氣提前角等參數(shù)為設(shè)計(jì)變量,在保證發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力性和穩(wěn)定性的前提下,對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行了多目標(biāo)優(yōu)化。
最終將優(yōu)化前后的發(fā)動(dòng)機(jī)模型嵌
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