本文關(guān)鍵詞：XH2純電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力系統(tǒng)匹配與多目標(biāo)優(yōu)化研究

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【摘要】：隨著能源與環(huán)境問(wèn)題的惡化,國(guó)家高度重視電動(dòng)汽車(chē)的發(fā)展,期望電動(dòng)汽車(chē)的發(fā)展能緩解能源與環(huán)境問(wèn)題。而電動(dòng)汽車(chē)的性能提升卻是緩慢的,電動(dòng)汽車(chē)在滿(mǎn)足廣大人民群眾的切實(shí)需求上存在著很大的距離。目前電動(dòng)汽車(chē)性能提升主要受限于關(guān)鍵零部件核心技術(shù)尚無(wú)革命性突破,在已有的零部件條件下,進(jìn)行高效匹配是提升電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力性與經(jīng)濟(jì)性的重要手段之一。結(jié)合我校研發(fā)XH2型純電動(dòng)汽車(chē)項(xiàng)目,對(duì)該車(chē)動(dòng)力系統(tǒng)關(guān)鍵部件進(jìn)行匹配選型與優(yōu)化。以滿(mǎn)足行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)為基本要求,為發(fā)揮部件最大效用,實(shí)現(xiàn)整車(chē)動(dòng)力性與經(jīng)濟(jì)性最佳為目標(biāo)進(jìn)行研究。主要研究?jī)?nèi)容如下:1)通過(guò)對(duì)電動(dòng)汽車(chē)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)以及對(duì)標(biāo)車(chē)型整車(chē)參數(shù)的研究,設(shè)定了XH2純電動(dòng)汽車(chē)基本目標(biāo)性能參數(shù),根據(jù)基本目標(biāo)參數(shù)進(jìn)行了主要部件選型研究。通過(guò)選型匹配,確定了以動(dòng)力系統(tǒng)傳動(dòng)比為可優(yōu)化變量。2)對(duì)匹配優(yōu)化算法進(jìn)行了深入研究。其中主要為標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的研究,以及針對(duì)多目標(biāo)問(wèn)題的非支配排序遺傳算法(NSGAⅡ)的分析研究。3)對(duì)動(dòng)力系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的研究。主要為目標(biāo)函數(shù)與優(yōu)化約束條件的數(shù)學(xué)模型研究。4)對(duì)目標(biāo)函數(shù)求解的研究。主要為百公里電耗求解,通過(guò)動(dòng)力系統(tǒng)仿真建模求解。仿真模型中主要包括了汽車(chē)循環(huán)工況、電機(jī)效率與整車(chē)控制策略、以及II檔變速器換擋策略。5)對(duì)約束條件的求解研究。對(duì)基于NSGAⅡ遺傳算法的非線(xiàn)性約束條件處理方式進(jìn)行了對(duì)比研究。主要為罰函數(shù)方式與基因修復(fù)方式的對(duì)比研究。通過(guò)匹配選型研究得到了電機(jī)、電池的選型參數(shù);通過(guò)多目標(biāo)優(yōu)化研究,最終得到了XH2純電動(dòng)汽車(chē)的最佳傳動(dòng)比組合方案集。
【關(guān)鍵詞】：純電動(dòng)汽車(chē) 動(dòng)力系統(tǒng) 參數(shù)匹配及優(yōu)化 多目標(biāo)優(yōu)化 非支配排序遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：西華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U469.72
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-17
• 1.1 課題背景與意義8-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外電動(dòng)汽車(chē)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)10-12
• 1.2.1 國(guó)外電動(dòng)汽車(chē)發(fā)展現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)電動(dòng)汽車(chē)的發(fā)展11-12
• 1.3 純電動(dòng)汽車(chē)優(yōu)化技術(shù)研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3.1 動(dòng)力系統(tǒng)匹配及優(yōu)化技術(shù)研究現(xiàn)狀12-14
• 1.4 本文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排14-17
• 1.4.1 主要研究?jī)?nèi)容14-15
• 1.4.2 論文結(jié)構(gòu)安排15-17
• 2 電動(dòng)車(chē)動(dòng)力系統(tǒng)匹配選型17-24
• 2.1 整車(chē)性能目標(biāo)參數(shù)17-18
• 2.2 電機(jī)選型與計(jì)算18-20
• 2.2.1 電機(jī)需求功率計(jì)算18-20
• 2.3 電池參數(shù)選型計(jì)算20-21
• 2.3.1 動(dòng)力電池能量20
• 2.3.2 電池組容量20-21
• 2.3.3 電池組額定/峰值放電電流21
• 2.3.4 電池組持續(xù)/短時(shí)放電率21
• 2.4 傳動(dòng)裝置參數(shù)匹配21-22
• 2.4.1 傳動(dòng)比上限21
• 2.4.2 傳動(dòng)比下限21-22
• 2.5 匹配結(jié)果22
• 2.6 本章小結(jié)22-24
• 3 多目?jī)?yōu)化與多目標(biāo)遺傳算法原理24-34
• 3.1 多目標(biāo)優(yōu)化概念24-25
• 3.1.1 帕雷托(Pareto)最優(yōu)24
• 3.1.2 最佳動(dòng)力性與最佳經(jīng)濟(jì)性概念24-25
• 3.2 標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法25-27
• 3.2.1 GA數(shù)學(xué)模型26
• 3.2.2 GA基本遺傳算子(Genetic Operator)26-27
• 3.3 非支配排序遺傳算法(NSGA)及NSGA-Ⅱ27-33
• 3.3.1 Pareto支配關(guān)系28
• 3.3.2 基本原理28-29
• 3.3.3 一般流程29
• 3.3.4 帶精英策略的非支配排序的遺傳算法(NSGA-Ⅱ)29-30
• 3.3.5 快速非支配排序方法30-31
• 3.3.6 擁擠度計(jì)算31-32
• 3.3.7 擁擠度比較算子32
• 3.3.8 NSGA-Ⅱ算法主流程32-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 4 多目標(biāo)動(dòng)力系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型34-45
• 4.1 目標(biāo)函數(shù)34-42
• 4.1.1 最高車(chē)速34-35
• 4.1.2 0-80km/h加速時(shí)間35-38
• 4.1.3 等速百公里電耗38-39
• 4.1.4 循環(huán)工況百公里電耗39-42
• 4.2 約束條件42-44
• 4.2.1 爬坡約束條件42
• 4.2.2 最高車(chē)速約束42
• 4.2.3 加速時(shí)間約束42-43
• 4.2.4 換擋條件約束43-44
• 4.2.5 其他約束44
• 4.2.6 約束總結(jié)44
• 4.3 本章小結(jié)44-45
• 5 目標(biāo)函數(shù)仿真建模與非線(xiàn)性約束求解45-74
• 5.1 經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)仿真建模45-58
• 5.1.1 工況模型46-47
• 5.1.2 整車(chē)動(dòng)力學(xué)模型47-49
• 5.1.3 電機(jī)與整車(chē)控制策略模型49-52
• 5.1.4 電池模塊52-54
• 5.1.5 變速器控制策略模塊54-56
• 5.1.6 仿真模型驗(yàn)證56-58
• 5.2 各目標(biāo)函數(shù)計(jì)算分析驗(yàn)證58-65
• 5.2.1 最高車(chē)速分析驗(yàn)證59
• 5.2.2 加速時(shí)間分析驗(yàn)證59-61
• 5.2.3 等速百公里電耗分析驗(yàn)證61-63
• 5.2.4 循環(huán)工況百公里電耗驗(yàn)證分析63-65
• 5.3 非線(xiàn)性求解方式對(duì)比分析65-73
• 5.3.1 非線(xiàn)性約束條件求解65-72
• 5.3.2 非線(xiàn)性約束條件求解方式總結(jié)與選擇72-73
• 5.4 本章小結(jié)73-74
• 6 優(yōu)化結(jié)果與分析74-81
• 6.1 最優(yōu)解集方案74-78
• 6.2 結(jié)果對(duì)比分析78-80
• 6.3 本章小結(jié)80-81
• 7 全文總結(jié)與展望81-83
• 7.1 總結(jié)81
• 7.2 展望81-83
• 參考文獻(xiàn)83-85
• 致謝85-86

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本文編號(hào)：746092