[发明专利]一种基于遗传算法的并联混合动力汽车参数优化设计方法

说明书

本发明提供一种基于遗传算法的并联混合动力汽车参数优化设计方法，旨在避免传统匹配方法在匹配完成后车身在某一车速范围内共振明显和噪声较大的现象，包括如下步骤：首先，建立多目标优化数学模型，确定0～50km/h加速时间、燃油经济性以及车身共振概率的计算公式，其次，利用权重系数法将多目标优化问题转化为单目标问题，应用遗传算法，在满足约束条件的前提下计算得到优化问题的近似最优解；最后，将传动系统参数优化前后的性能进行对比，分析优化效果的改善情况。

技术领域

本发明属于混合动力汽车优化领域，具体的说涉及一种并联混合动力汽车参数优化设计方法。

背景技术

相比于传统汽车，并联混合动力汽车具有更多的动力系统部件和参数，因此其匹配优化问题更加复杂；现有混合动力汽车匹配设计方法分为两大类：约束匹配法和优化匹配法，相比于传统的约束匹配法，优化匹配法可以通过优化算法指导和改善传动系统的设计，使其在满足约束条件的同时保证多项性能指标最优。在所有优化算法中，遗传算法通过模拟生物群体特性设计迭代算式，可以并行搜索多个可能解，适合求解复杂的多目标优化问题。

现有的一些专利，如中国专利公布号CN105608299A，公布日2016-05-25，该发明以最高车速、加速时间和百公里电耗等多个性能指标作为优化目标，以传动比为优化变量，应用多目标遗传算法得到可行域内的Pareto最优解集，并最终确定合适的参数设计方案；中国专利公布号CN104517013A，公布日2015-04-15，该发明提出了一种基于遗传算法的车用电机多目标优化设计方案，缩短了电机设计周期，使电机在满足其性能需求的前提下，显著提高电机功率密度和效率。然而，当前的传动系统匹配中，主要考虑汽车动力性、经济性、排放性以及驾驶性的匹配问题，很少考虑传动系统匹配对车身共振与噪声的影响；此外，当前尚未提出清晰的评价指标表征外部激励对车身振动的影响；因此，在前期设计阶段，需要将车身的共振问题作为重要因素考虑在内。

发明内容

本发明旨在进一步完善并联混合动力汽车的参数优化设计方法，该方法综合考虑传动系统匹配对整车动力性、经济性以及车身共振的影响，应用合理的优化算法进行参数设计，避免传统匹配方法在匹配完成后车身在某一车速范围内共振明显和噪声较大的现象。

为实现上述目的，本发明通过如下的技术方案来实现：首先，建立多目标优化数学模型，确定0～50km/h加速时间、燃油经济性以及车身共振概率的计算公式，其次，利用权重系数法将多目标优化问题转化为单目标问题，应用遗传算法，在满足约束条件的前提下计算得到优化问题的近似最优解；最后，将传动系统参数优化前后的性能进行对比，分析优化效果的改善情况。具体步骤如下：

(1)多目标优化数学模型建立：首先，在原有常用的动力性指标和经济性指标的基础上，新增对车身共振的考虑，以期减少车辆在某一车速范围内车身共振的概率；考虑目标函数优化的复杂度和运算时间，仅将0～50km/h加速时间作为动力性优化指标，其计算公式为：

式中，t为加速时间，单位s；v₁、v₂为0～50km/h加速初始车速和终止车速，单位km/h；F_t为总驱动力，单位N；F_f为滚动阻力，单位N；F_w为空气阻力，单位N；

燃油经济性计算公式为：

式中，f_e为标准循环工况下百公里油耗，单位L/100km；time为循环工况总时间，单位s；b_e为发动机有效燃油消耗率，单位g/kWh；w_e为发动机转速，单位r/min；T_e为发动机转矩，单位Nm；P_e为发动机功率，单位kW；

车身共振概率计算公式为：