本文關(guān)鍵詞：基于智能算法的純電動客車動力系統(tǒng)參數(shù)匹配與研究

  更多相關(guān)文章： 人工魚群算法 支持向量機 純電動客車 性能預(yù)判 多目標優(yōu)化

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展與擴大,各個領(lǐng)域的專家或?qū)W者嘗試著將不同學(xué)科的知識結(jié)合在一起并應(yīng)用在其他領(lǐng)域中,其中智能理論算法就是建立在仿生物的基礎(chǔ)上,通過計算機來實現(xiàn)的一種智能算法,目前這種智能算法被應(yīng)用在不同的學(xué)科領(lǐng)域,在實現(xiàn)預(yù)判、控制、監(jiān)測以及其他方面具有快速、精確等優(yōu)勢,得到了越來越廣泛的發(fā)展與認可。因此對智能理論方法進行分析與應(yīng)用研究具有很重要的意義。本課題對人工魚群算法(AFSA)和支持向量機(SVM)進行改進,將改進后的人工魚群算法和支持向量機應(yīng)用在純電動客車變速箱速比的匹配優(yōu)化上,使用支持向量機對純電動客車的動力性和經(jīng)濟性進行預(yù)判,使用人工魚群算法來優(yōu)化動力性和經(jīng)濟性,通過對參數(shù)進行匹配優(yōu)化,在保證純電動客車動力性的基礎(chǔ)上,降低純電動客車的百公里耗電量,提高純電動客車的綜合性能,進一步證明改進的智能算法的良好應(yīng)用性。本課題首先對遺傳算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工魚群算法等優(yōu)化算法進行簡單介紹,分析各自優(yōu)劣勢,在此基礎(chǔ)上對人工魚群算法進行改進,提高人工魚群算法的多樣性、兼顧全局搜索能力和局部逼近能力;選取兩組經(jīng)典測試函數(shù),將改進后的人工魚群算法、典型人工魚群算法以及其他算法應(yīng)用在函數(shù)極值問題求解上,通過比較分析得到改進的人工魚群算法在性能上的提高。其次對支持向量機進行簡單的介紹,對支持向量機的參數(shù)選擇上進行一定的改進,將遺傳算法、粒子群算法以及改進的人工魚群算法應(yīng)用在支持向量機的參數(shù)選擇上；在UCI標準數(shù)據(jù)庫中選取若干組數(shù)據(jù),將改進之后的支持向量機應(yīng)用在數(shù)據(jù)分類和回歸上,通過比較分析得到基于改進人工魚群算法的參數(shù)選擇的支持向量機所具備的優(yōu)勢。然后將某傳統(tǒng)燃油客車改造成純電動客車,根據(jù)純電動客車性能指標的要求以及客車特有性能初步匹配電動機、電池的參數(shù),并建立純電動客車自動換擋策略；使用AVL-Cruise一維整車仿真軟件搭建純電動客車仿真模型,通過仿真驗證模型改造的準確性。最后以已建立好的純電動客車一維仿真模型為對象,使用DOE設(shè)計得到變速箱速比組合,針對不同的城市客車行駛路譜,得到相應(yīng)的動力性和經(jīng)濟性仿真數(shù)據(jù),作為樣本數(shù)據(jù)對支持向量機進行訓(xùn)練,將訓(xùn)練好的支持向量機用于純電動客車的經(jīng)濟性與動力性預(yù)判；再針對不同的城市客車行駛路譜,使用改進的多人工魚群算法進行多目標優(yōu)化,得到相應(yīng)的最優(yōu)的變速箱速比組合,并進行仿真驗證其準確性。
【關(guān)鍵詞】：人工魚群算法 支持向量機 純電動客車 性能預(yù)判 多目標優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U469.72
【目錄】：

• 摘要10-12
• ABSTRACT12-14
• 第1章 緒論14-22
• 1.1 課題研究背景及意義14-15
• 1.2 幾種典型智能算法的基本介紹15-19
• 1.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法15-17
• 1.2.2 支持向量機17-18
• 1.2.3 遺傳算法18-19
• 1.2.4 人工魚群算法19
• 1.3 智能算法在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用19-21
• 1.4 本論文主要研究內(nèi)容21-22
• 第2章 智能算法的分析與改進22-48
• 2.1 人工魚群算法的分析與改進22-38
• 2.1.1 人工魚群算法原理概括22-27
• 2.1.2 人工魚群算法的改進研究現(xiàn)狀27-29
• 2.1.3 本文對人工魚群算法的改進29-34
• 2.1.4 改進人工魚群算法與其他幾種智能算法的比較34-38
• 2.2 基于改進人工魚群算法的支持向量機的參數(shù)選擇與比較38-47
• 2.2.1 支持向量機的基本原理38-41
• 2.2.2 參數(shù)對支持向量機性能的影響分析41-45
• 2.2.3 基于改進人工魚群算法的支持向量機的參數(shù)選擇45-46
• 2.2.4 不同參數(shù)選擇方法的效果比較46-47
• 2.3 本章小結(jié)47-48
• 第3章 純電動客車仿真模型的建立與分析48-64
• 3.1 純電動汽車基本介紹48-50
• 3.2 純電動汽車的性能分析50-52
• 3.2.1 行駛阻力與驅(qū)動力分析50-51
• 3.2.2 動力性分析51-52
• 3.2.3 經(jīng)濟性分析52
• 3.3 傳動系統(tǒng)主要部件參數(shù)設(shè)計52-57
• 3.3.1 電動機參數(shù)設(shè)計53-55
• 3.3.2 電池參數(shù)設(shè)計55-56
• 3.3.3 傳動比參數(shù)設(shè)計56-57
• 3.4 自動變速控制策略的建立57-59
• 3.5 純電動客車仿真模型的搭建59-62
• 3.6 本章小結(jié)62-64
• 第4章 基于改進AFSA與SVM的變速箱速比匹配64-84
• 4.1 優(yōu)化變量的設(shè)定與仿真計算64-68
• 4.1.1 變速箱速比變量設(shè)計64-65
• 4.1.2 變速箱速比組合的DOE設(shè)計65-66
• 4.1.3 仿真結(jié)果分析66-68
• 4.2 基于改進的SVM算法的純電動客車性能預(yù)判68-71
• 4.2.1 數(shù)據(jù)歸一化處理68-69
• 4.2.2 經(jīng)濟性能預(yù)判69-70
• 4.2.3 動力性能預(yù)判70-71
• 4.3 基于改進的人工魚群算法的多目標優(yōu)化71-82
• 4.3.1 優(yōu)化函數(shù)的設(shè)計71-72
• 4.3.2 基于多人工魚群的多目標優(yōu)化72-76
• 4.3.3 仿真驗證76-82
• 4.4 本章小結(jié)82-84
• 第5章 總結(jié)與展望84-86
• 5.1 總結(jié)84-85
• 5.2 展望85-86
• 參考文獻86-92
• 致謝92-94
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文94-95
• 附件95

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本文編號：527704