本文選題：純電動汽車 + 傳動比優(yōu)化��； 參考：《計算機(jī)仿真》2016年01期

【摘要】：為提高兩擋純電動汽車的能耗經(jīng)濟(jì)性和續(xù)駛里程,采用粒子群算法,以整車NEDC循環(huán)工況能量消耗最小為目標(biāo),以動力性要求為約束條件,分別在動力性換擋規(guī)律下和經(jīng)濟(jì)性換擋規(guī)律下對原車傳動系統(tǒng)傳動比進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計,并對兩種換擋規(guī)律下的傳動比優(yōu)化前與優(yōu)化后的續(xù)駛里程及動力性進(jìn)行了仿真分析。仿真結(jié)果表明了經(jīng)濟(jì)性換擋規(guī)律比動力性換擋規(guī)律有更好的能量利用率,但整車動力性能會稍差于動力性換擋規(guī)律,同時仿真結(jié)果也驗(yàn)證了以工況能耗最小為目標(biāo)的傳動比優(yōu)化算法的有效性。
[Abstract]:In order to improve the energy economy and driving range of two-gear pure electric vehicle, particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to minimize the energy consumption in the NEDC cycle of the whole vehicle and to take the power requirement as the constraint condition.The transmission ratio of the original vehicle transmission system is optimized under the dynamic shift law and the economic shift law, and the driving distance and dynamic performance before and after the optimization of the transmission ratio under the two shifting laws are simulated and analyzed.The simulation results show that the economic shift law has better energy utilization than the power shift law, but the dynamic performance of the whole vehicle will be slightly worse than that of the dynamic shift law.At the same time, the simulation results also verify the effectiveness of the transmission ratio optimization algorithm aiming at the minimum energy consumption.
【作者單位】： 長安大學(xué)電子與控制工程學(xué)院;長安大學(xué)汽車學(xué)院;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)資助項目(2012AA111106) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)專項經(jīng)費(fèi)(2013G3322009,20141321040)
【分類號】：U469.72;U463.2

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本文編號：1741921