基于量子遺傳算法的Plug-in混合動(dòng)力汽車(chē)的匹配優(yōu)化研究

【摘要】：以CVT插電式混合動(dòng)力汽車(chē)為研究對(duì)象,對(duì)動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行匹配。在matlab/simulink平臺(tái)上,建立了以整車(chē)消耗成本為目標(biāo),以動(dòng)力性設(shè)計(jì)指標(biāo)為約束,以發(fā)動(dòng)機(jī)功率、電機(jī)功率、電池容量、減速器速比為變量的優(yōu)化模型,利用量子遺傳算法進(jìn)行求解,得到了整車(chē)消耗成本最小的部件參數(shù),并建立系統(tǒng)仿真模型進(jìn)行了仿真。結(jié)果表明,在15個(gè)NEDC工況下,經(jīng)過(guò)該方法優(yōu)化后整車(chē)消耗成本降低約6.33%。 【作者單位】： 重慶長(zhǎng)安汽車(chē)股份有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 混合動(dòng)力 CVT 插電式 量子遺傳算法 整車(chē)消耗成本
【分類(lèi)號(hào)】：U469.7
【正文快照】： 張佩佩(1983-),女,山西平遙人,工程師,主要從事汽車(chē)工程的研究。--[3-5]Plug-in(可外接)插電式混合動(dòng)力電動(dòng)汽車(chē)數(shù)優(yōu)化。但是GA存在“過(guò)早收斂”的缺陷,而(簡(jiǎn)稱(chēng)PHEV)在確定整車(chē)方案和設(shè)計(jì)目標(biāo)后,需且在進(jìn)化后期搜索效率較低,種群進(jìn)化緩慢。而量要確定動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)部件的參數(shù),

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