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基于遗传算法的混合动力汽车多目标优化及控制策略研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第9-17页
    1.1 本课题研究目的及意义第9-10页
    1.2 国内外动力性和经济性研究现状第10-15页
        1.2.1 国外研究现状第10-12页
        1.2.2 国内研究现状第12-15页
    1.3 本文主要研究内容第15-17页
2 混合动力汽车部件及整车建模第17-36页
    2.1 混合动力汽车整车建模第18-20页
    2.2 发动机数学模型第20-25页
        2.2.1 发动机外特性数学模型第21-23页
        2.2.2 发动机万有特性数学模型第23-25页
        2.2.3 非稳定工况发动机特性第25页
    2.3 电机数学模型第25-27页
    2.4 传动系数学模型第27-34页
        2.4.1 变速器数学模型第27-29页
        2.4.2 各档传动比间隔模型第29-31页
        2.4.3 变速器换挡规律模型第31-32页
        2.4.4 传动比模型第32-34页
    2.5 行驶阻力数学模型第34页
    2.6 本章小结第34-36页
3 混合动力汽车传动系统多目标优化设计第36-49页
    3.1 多目标优化的基本概念第36-38页
        3.1.1 多目标优化的定义第36-37页
        3.1.2 决策变量的确定第37-38页
    3.2 动力性目标函数第38-39页
    3.3 燃油经济性目标函数第39-45页
        3.3.1 等速行驶工况燃油消耗量第40-41页
        3.3.2 加速行驶工况燃油消耗量第41页
        3.3.3 减速工况燃油消耗量第41-42页
        3.3.4 怠速工况燃油消耗量第42页
        3.3.5 多工况循环试验百公里油耗第42-45页
    3.4 优化约束条件的建立第45-46页
        3.4.1 动力性约束条件第45-46页
        3.4.2 速比约束条件第46页
        3.4.3 防止动力中断的约束条件第46页
    3.5 传动系统参数多目标优化数学模型第46-47页
    3.6 本章小结第47-49页
4 多目标优化算法及控制策略第49-61页
    4.1 遗传算法第49-53页
        4.1.1 遗传算法的基本原理及流程第49-51页
        4.1.2 Pareto最优解第51-52页
        4.1.3 常用的多目标遗传算法性能比较第52-53页
    4.2 带精英策略的非支配排序遗传算法第53-56页
        4.2.1 快速非支配排序第53-54页
        4.2.2 拥挤度第54-55页
        4.2.3 NSGA-Ⅱ的基本流程第55-56页
    4.3 多目标优化控制策略第56-60页
        4.3.1 驱动模式的划分第56-58页
        4.3.2 驱动转矩分配控制策略第58-60页
    4.4 本章小结第60-61页
5 多目标优化结果及仿真分析第61-71页
    5.1 发动机性能拟合第61-65页
        5.1.1 外特性拟合第61-63页
        5.1.2 万有特性拟合第63-65页
    5.2 传动系统参数多目标优化第65-67页
    5.3 动力性、燃油经济性仿真分析第67-69页
    5.4 本章小结第69-71页
6 全文总结与展望第71-73页
    6.1 全文总结第71-72页
    6.2 研究展望第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-78页
攻读学位期间取得的研究成果第78页

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