| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第15-34页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究课题的提出 | 第16-18页 |
| 1.3 国内外相关研究现状 | 第18-32页 |
| 1.3.1 车辆出行特征研究现状 | 第18-22页 |
| 1.3.2 能量管理策略研究现状 | 第22-30页 |
| 1.3.3 电池容量优化研究现状 | 第30-32页 |
| 1.4 本文研究内容与结构 | 第32-34页 |
| 第2章 PHEV 能耗评价方法研究 | 第34-50页 |
| 2.1 能耗评价体系 | 第34-38页 |
| 2.1.1 美国能耗评价体系 | 第34-37页 |
| 2.1.2 中国能耗评价体系 | 第37页 |
| 2.1.3 PHEV 能耗评价方法框架 | 第37-38页 |
| 2.2 车辆测试方法 | 第38-46页 |
| 2.2.1 测试工况 | 第38-40页 |
| 2.2.2 两阶段判定 | 第40-42页 |
| 2.2.3 续驶里程测试 | 第42-43页 |
| 2.2.4 燃油消耗测试 | 第43-44页 |
| 2.2.5 电能消耗测试 | 第44-46页 |
| 2.3 指标计算方法 | 第46-49页 |
| 2.3.1 人工选择模式的加权 | 第46-47页 |
| 2.3.2 两阶段的加权 | 第47-48页 |
| 2.3.3 不同工况的加权 | 第48-49页 |
| 2.3.4 油耗电耗的加权 | 第49页 |
| 2.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第3章 北京市乘用车出行特征研究 | 第50-69页 |
| 3.1 乘用车出行特征数据库 | 第50-55页 |
| 3.1.1 基于 GPS 的数据采集流程 | 第50-51页 |
| 3.1.2 数据库结构 | 第51-53页 |
| 3.1.3 样本特征 | 第53-55页 |
| 3.2 北京市乘用车出行特征 | 第55-59页 |
| 3.2.1 出行里程调研结果 | 第55-57页 |
| 3.2.2 出行里程分布拟合 | 第57-59页 |
| 3.3 基于里程分布的利用因子计算方法 | 第59-68页 |
| 3.3.1 出行里程对油耗的影响 | 第59-61页 |
| 3.3.2 基于里程分布方法的推导 | 第61-63页 |
| 3.3.3 与美国标准对标验证 | 第63-65页 |
| 3.3.4 典型里程分布与利用因子曲线 | 第65-68页 |
| 3.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第4章 典型 PHEV 构型分析及建模 | 第69-109页 |
| 4.1 典型 PHEV 动力系统构型解析 | 第69-81页 |
| 4.1.1 串联式构型解析 | 第70-71页 |
| 4.1.2 并联式构型解析 | 第71-73页 |
| 4.1.3 混联式构型解析 | 第73-77页 |
| 4.1.4 构型仿真对比 | 第77-81页 |
| 4.2 通用 Volt 动力系统道路测试 | 第81-93页 |
| 4.2.1 Volt 动力系统基本结构 | 第81-85页 |
| 4.2.2 测试设备与方案 | 第85-88页 |
| 4.2.3 动力模式测试结果 | 第88-93页 |
| 4.3 并联 PHEV 动力系统建模 | 第93-107页 |
| 4.3.1 动力系统选型 | 第93-95页 |
| 4.3.2 动力系统部件模型 | 第95-101页 |
| 4.3.3 基准控制策略 | 第101-103页 |
| 4.3.4 Simulink 模型 | 第103-105页 |
| 4.3.5 仿真结果 | 第105-107页 |
| 4.4 本章小结 | 第107-109页 |
| 第5章 基于已知里程的 A-PMP 能量管理策略研究 | 第109-142页 |
| 5.1 基于极值原理的 PMP 策略 | 第110-113页 |
| 5.1.1 优化问题建模 | 第110-111页 |
| 5.1.2 PMP 策略 | 第111-113页 |
| 5.2 A-PMP 策略 | 第113-123页 |
| 5.2.1 PMP 优化结果特点 | 第113-115页 |
| 5.2.2 汉密尔顿算子的分段线性拟合 | 第115-117页 |
| 5.2.3 发动机启停优化控制 | 第117-119页 |
| 5.2.4 汉密尔顿算子的优化 | 第119-121页 |
| 5.2.5 A-PMP 策略控制流程图 | 第121-123页 |
| 5.3 结果与讨论 | 第123-132页 |
| 5.3.1 结果比较 | 第123-125页 |
| 5.3.2 能流图对比分析 | 第125-128页 |
| 5.3.3 分段线性拟合分析 | 第128-130页 |
| 5.3.4 不同转矩需求分析 | 第130-132页 |
| 5.4 硬件在环实验验证 | 第132-141页 |
| 5.4.1 实验设计 | 第132-133页 |
| 5.4.2 CAN 协议制定 | 第133-134页 |
| 5.4.3 模型调整 | 第134-138页 |
| 5.4.4 实验结果 | 第138-141页 |
| 5.5 本章小结 | 第141-142页 |
| 第6章 基于未知里程的 RADOC 能量管理策略研究 | 第142-158页 |
| 6.1 利用因子加权油耗 | 第142-144页 |
| 6.2 优化问题建模及求解 | 第144-149页 |
| 6.2.1 出行特征与整车模型 | 第144-145页 |
| 6.2.2 动态规划建模 | 第145-148页 |
| 6.2.3 优化结果 | 第148-149页 |
| 6.3 情景分析 | 第149-157页 |
| 6.3.1 出行里程的影响 | 第150-153页 |
| 6.3.2 电池容量的影响 | 第153-155页 |
| 6.3.3 驾驶循环的影响 | 第155-157页 |
| 6.4 本章小结 | 第157-158页 |
| 第7章 TCO 模型与电池容量优化 | 第158-183页 |
| 7.1 PHEV 全寿命成本模型 | 第158-164页 |
| 7.1.1 模型总览 | 第158-160页 |
| 7.1.2 电池购置成本 | 第160页 |
| 7.1.3 燃油使用成本 | 第160-161页 |
| 7.1.4 电能使用成本 | 第161页 |
| 7.1.5 回馈成本 | 第161-163页 |
| 7.1.6 支撑模型与数据库 | 第163-164页 |
| 7.2 电池容量优化结果 | 第164-169页 |
| 7.3 情景分析 | 第169-182页 |
| 7.3.1 参数敏感性分析 | 第169-172页 |
| 7.3.2 北京与美国情景对比 | 第172-173页 |
| 7.3.3 补贴政策影响 | 第173-176页 |
| 7.3.4 电池种类影响 | 第176-182页 |
| 7.4 本章小结 | 第182-183页 |
| 第8章 结论 | 第183-187页 |
| 参考文献 | 第187-198页 |
| 致谢 | 第198-200页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第200-201页 |