基于遺傳算法的混合動力汽車參數(shù)多目標優(yōu)化

【摘要】：針對混合動力汽車設(shè)計參數(shù)眾多的狀況,提出了一種對混合動力汽車傳動系統(tǒng)參數(shù)和控制參數(shù)同時進行優(yōu)化的多目標優(yōu)化新方法——自適應(yīng)遺傳算法。在ADVISOR平臺上,以一輛使用邏輯門限控制策略的并聯(lián)混合動力汽車為例,分析并建立了以動力性能指標為約束的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化的非線性規(guī)劃模型,其目標函數(shù)包含最小油耗和最佳排放性能。針對遺傳算法容易早熟等不足,采用帶自適應(yīng)交叉和變異算子的遺傳算法和模擬退火技術(shù)相結(jié)合進行求解。仿真結(jié)果表明了所提出方法的有效性。 【作者單位】： 同濟大學汽車學院;
【關(guān)鍵詞】： 混合動力汽車 多目標優(yōu)化 遺傳算法 模擬退火
【基金】：國家863高技術(shù)研究發(fā)展計劃(2007AA04Z132) 上海市科委重點項目(062512030)資助。
【分類號】：U469.7;TP18
【正文快照】： 前言混合動力汽車(HEV)設(shè)計參數(shù)眾多,如果對所有的設(shè)計參數(shù)進行優(yōu)化并不現(xiàn)實,只能選擇部分主要參數(shù)作為優(yōu)化變量,其中傳動系統(tǒng)部件的主要參數(shù)以及控制策略參數(shù)對HEV的性能影響最為關(guān)鍵[1-3]。HEV系統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化屬于不可微、不連續(xù)、多維、有條件約束和高度非線性的優(yōu)化問題,

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