[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

摘要

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。

主权项

1.一种基于遗传算法的并联混合动力汽车参数优化设计方法，包括多目标优化数学模型建立、多目标优化问题简化、遗传算法求解与优化结果分析，其特征在于：(1)多目标优化数学模型建立：首先，设置优化目标为0～50km/h加速时间、燃油经济性以及车身共振概率；其中，0～50km/h加速时间计算公式为：式中，t为加速时间，单位s；v1、v2分别为0～50km/h加速初始车速和终止车速，单位km/h；m为整车质量，单位kg；Ft为总驱动力，单位N；Ff为滚动阻力，单位N；Fw为空气阻力，单位N；燃油经济性计算公式为：式中，fe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；be为发动机有效燃油消耗率，单位g/kWh；we为发动机转速，单位r/min；Te为发动机转矩，单位Nm；Pe为发动机功率，单位kW；车身共振概率计算公式为：式中，Frebody为车身共振概率，单位Hz；vmax_con、vmin_con分别为常用车速范围的上、下限，单位km/h；vmin_cro、vmax_cro分别为发动机激励频率与车身易共振区频率的重合车速，单位km/h；其中，车辆常用车速范围的上、下限分别为循环工况的15％位车速和85％车速；15％车速和85％车速分别代表汽车有15％和85％的时间行驶在某速度值之下；车身共振概率由发动机激励频率与车身易共振区频率的重合车速计算；发动机激励频率的计算公式为：式中，freeng为发动机激励频率，单位Hz；νcon为行驶车速，单位km/h；r为车轮半径，单位m；ig为变速器传动比，单位1；i0为主减速器速比，单位1；车身易共振区为固有频率的集中区域，根据实际车辆的各阶固有频率获取，易共振区频率范围为[Frelow，Frehigh]；利用Matlab软件的插值函数计算发动机激励频率与车身易共振区的重合车速，其计算公式为：vcro_min＝interp1(freeng,v,Frelow,'linear')    (5)vcro_max＝interp1(freeng,v,Frehigh,'linear')     (6)式中，vcro_min为发动机激励频率与车身易共振区低阶频率的重合车速，单位km/h；vcro_max为发动机激励频率与车身易共振区高阶频率的重合车速，单位km/h；得到常用车速范围和重合车速后，根据公式(3)计算车身共振概率；其次，设置变速器一至六档传动比和主减速器速比为优化变量，确定优化变量取值范围；然后，设置电池荷电平衡为约束条件；保证循环工况仿真前后电池电量误差在一定范围内；最后，并联混合动力汽车多目标优化数学模型为：式中，y为多目标优化解集；gj为电池荷电平衡约束条件；(2)多目标优化问题简化：采用权重法将多目标问题转化为单目标问题求解，并通过加权方式将优化目标进行标准化处理，得到目标函数为：式中，Fgoal为综合性能指标最优解；fi_base为各性能指标初始值；wi为各性能指标权重，在优化前根据每个性能指标的重要程度进行设置；(3)遗传算法求解：遗传算法首先对初始种群进行编码，将优化问题求解形式转化为基因的表现形式；然后，确定和评估适应度函数，从初始种群中选择最好的个体进行交叉和变异操作，最后，继续执行若干次选择、交叉和变异操作，直到满足特定的终止条件，得到优化问题的近似最优解；(4)优化结果评价与分析：分别对混合动力汽车优化前后的加速能力、经济性以及车身共振概率进行合理评价与分析，确定优化结果的改善情况。