摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
目录 | 第7-9页 |
第一章 绪论 | 第9-19页 |
1.1 混合动力汽车的研发背景及意义 | 第9-10页 |
1.2 混合动力汽车的分类与发展状况 | 第10-14页 |
1.2.1 混合动力汽车的分类 | 第10-13页 |
1.2.2 国内外混合动力汽车的研究和发展现状 | 第13-14页 |
1.3 混合动力汽车控制策略与优化研究现状 | 第14-17页 |
1.3.1 关于混合动力汽车控制策略的研究 | 第14-16页 |
1.3.2 关于混合动力汽车控制策略的优化研究 | 第16-17页 |
1.4 本文研究的主要内容及章节安排 | 第17-19页 |
第二章 PHEV 动力系统模型与能量管理控制策略 | 第19-34页 |
2.1 PHEV 整车基本参数和性能指标 | 第19-20页 |
2.2 ADVISOR 仿真软件 | 第20-23页 |
2.3 PHEV 动力总成各部件的选型与模型建立 | 第23-29页 |
2.3.1 发动机选型、参数选择与模型建立 | 第23-25页 |
2.3.2 电动机选型、参数选择与模型建立 | 第25-27页 |
2.3.3 电池选型、参数选择与模型建立 | 第27-29页 |
2.4 PHEV 整车模型的建立 | 第29-31页 |
2.4.1 整车动力学模型 | 第30页 |
2.4.2 整车模型的搭建 | 第30-31页 |
2.5 PHEV 的能量管理控制策略及其优化方法 | 第31-33页 |
2.5.1 能量管理控制方法 | 第31-32页 |
2.5.2 混合动力系统优化技术 | 第32-33页 |
2.6 本章小结 | 第33-34页 |
第三章 基于规则的 PHEV 能量管理控制策略及其参数优化 | 第34-49页 |
3.1 PHEV 的能量流动模式 | 第34-35页 |
3.2 基于规则的控制策略设计 | 第35-39页 |
3.2.1 最优设计目标 | 第35-36页 |
3.2.2 控制变量的确定 | 第36-37页 |
3.2.3 能量管理控制策略规则的制定 | 第37-39页 |
3.3 应用 Simulink/stateflow 实现基于规则的控制策略 | 第39-42页 |
3.3.1 stateflow 介绍 | 第39-40页 |
3.3.2 在 stateflow 下对控制策略建模 | 第40-42页 |
3.4 基于规则的控制策略参数优化 | 第42-48页 |
3.4.1 免疫遗传算法 | 第42-43页 |
3.4.2 免疫遗传算法优化基于规则的控制策略参数 | 第43-48页 |
3.5 本章小结 | 第48-49页 |
第四章 基于免疫遗传的 PHEV 模糊逻辑能量管理控制策略 | 第49-63页 |
4.1 模糊逻辑控制 | 第49-51页 |
4.2 PHEV 模糊逻辑能量管理控制系统的设计 | 第51-58页 |
4.2.1 设计目标与原理 | 第51-53页 |
4.2.2 模糊逻辑 PHEV 能量管理控制系统的设计 | 第53-58页 |
4.3 免疫遗传 PHEV 模糊逻辑能量管理控制策略参数优化 | 第58-61页 |
4.3.1 优化参数的确定 | 第59页 |
4.3.2 优化的目标函数 | 第59-60页 |
4.3.3 免疫遗传 PHEV 参数优化的实现 | 第60-61页 |
4.4 本章小结 | 第61-63页 |
第五章 PHEV 能量管理控制策略整车仿真实验与性能分析 | 第63-82页 |
5.1 仿真实验设置 | 第63-64页 |
5.2 基于规则的能量管理控制策略整车性能及优化 | 第64-71页 |
5.2.1 基于规则的能量管理控制策略整车性能仿真分析 | 第64-66页 |
5.2.2 免疫遗传优化后的整车性能仿真分析 | 第66-71页 |
5.3 基于模糊逻辑的能量管理控制策略整车性能及优化 | 第71-78页 |
5.3.1 基于模糊逻辑的能量管理控制策略整车性能仿真分析 | 第71-73页 |
5.3.2 免疫遗传优化后的整车性能仿真分析 | 第73-78页 |
5.4 仿真结果对比分析 | 第78-80页 |
5.5 本章小结 | 第80-82页 |
第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
6.1 总结 | 第82-83页 |
6.2 展望 | 第83-84页 |
参考文献 | 第84-87页 |
附录 | 第87-93页 |
发表论文和参加科研情况说明 | 第93-94页 |
致谢 | 第94页 |