【摘要】：混合動力汽車兼具傳統(tǒng)汽車和純電動汽車的優(yōu)勢,是目前應(yīng)用前景最廣闊的新能源車型。面對具有多個動力源的動力系統(tǒng),合理匹配動力部件參數(shù)和設(shè)計可行的能量管理策略,對提高車輛經(jīng)濟性意義重大。本文以同軸混聯(lián)式混合動力城市客車為研究對象,依據(jù)整車參數(shù)、性能指標以及城市客車的典型工況,基于特征工況分析法和典型工況分析法對混合動力系統(tǒng)的各個動力部件進行參數(shù)匹配與選型。針對混合動力系統(tǒng)的構(gòu)型特點,確定其主要工作模式,在此基礎(chǔ)上引入ISG起動發(fā)動機模式和離合器閉合控制模式,以分別模擬發(fā)動機起動過程和改善離合器閉合時的平順性�？紤]制動法規(guī)要求等約束條件,在現(xiàn)有機械制動系統(tǒng)的基礎(chǔ)上制定并聯(lián)再生制動策略,并引入修正因子以改善制動過程中的平順性。綜合驅(qū)動和制動兩種狀態(tài),完成能量管理策略設(shè)計工作�；贑ruise仿真軟件建立整車仿真模型并進行正向仿真,動力性仿真結(jié)果表明,車輛動力性滿足設(shè)計要求,動力參數(shù)匹配結(jié)果較合理,同時從工作模式切換過程來看,設(shè)計的工作模式切換邏輯符合預(yù)期要求。經(jīng)濟性仿真結(jié)果表明,純電動續(xù)駛里程和經(jīng)濟性均符合設(shè)計要求,同時電池SOC能夠維持在低電量水平,說明能量管理策略的保電能力是可行的。采用遺傳算法作為優(yōu)化算法,提出隨進化代數(shù)和種群適應(yīng)度變化的交叉概率和變異概率,以提高收斂速度和搜索質(zhì)量。將聯(lián)合仿真模型與改進型遺傳算法相結(jié)合,建立了能量管理策略參數(shù)優(yōu)化模型。以經(jīng)濟性為優(yōu)化目標,進行能量管理策略參數(shù)優(yōu)化。將中國典型城市公交工況和多個典型工況拼接成的綜合工況分別作為測試工況進行優(yōu)化,結(jié)果表明,兩種方法優(yōu)化之后的經(jīng)濟性均得到不同程度的改善,同時基于綜合工況優(yōu)化得到的參數(shù)在工況適應(yīng)能力方面表現(xiàn)更好。
【圖文】：

第一章 緒論約束條件，在傳統(tǒng)機械制動系統(tǒng)的基礎(chǔ)上設(shè)計并聯(lián)再生制動控制策略，并引入修正因子以改善制動感覺。綜合驅(qū)動和制動兩種狀態(tài)，完成能量管理策略的設(shè)計工作。(3) 分別基于 Cruise 軟件和 Matlab/Simulink 建立車輛仿真模型和能量管理策略模型，并在 Simulink 環(huán)境中將兩者集成為聯(lián)合仿真模型，從而進行動力性和經(jīng)濟性仿真。通過分析仿真結(jié)果，驗證動力參數(shù)匹配結(jié)果是否合理以及制定的能量管理策略是否符合預(yù)期要求。(4)選擇遺傳算法作為優(yōu)化算法，引入隨進化代數(shù)和種群適應(yīng)度變化的交叉概率和變異概率，旨在提高搜索能力。將聯(lián)合仿真模型與改進的遺傳算法相結(jié)合，通過模型在環(huán)的方式建立能量管理策略參數(shù)優(yōu)化模型。然后以經(jīng)濟性為優(yōu)化目標，采用不同的優(yōu)化方法對策略參數(shù)進行優(yōu)化，并對這些優(yōu)化方法進行對比分析。本文的技術(shù)路線如圖 1.4 所示。

合肥工業(yè)大學(xué)專業(yè)碩士研究生學(xué)位論文然而在實際工程應(yīng)用中，前后制動器制動力之比通常是固定值。(2)ECE R13 制動法規(guī)要求依據(jù) ECE R13 法規(guī)內(nèi)容，M3 類車輛的前、后軸附著系數(shù)要滿足的關(guān))和圖 3.15 所示。 (0.20.8)0.850.07(0.20.8)0.850.07(0.30.61)0.740.020.08(0.150.3)0.080.08(0.150.3)(0.150.3)zzzzzzzzzzzzrfrrffr 式中，f 、r 分別為前、后軸附著系數(shù)；z 為制動強度。
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：U469.7

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本文編號：2601038