演化计算在混合驱动系统优化中的应用
| 第1章 引言 | 第1-13页 |
| 第2章 混合驱动系统的计算机仿真 | 第13-23页 |
| ·HEV仿真软件概述 | 第13页 |
| ·ADVISOR的发展历史 | 第13-14页 |
| ·ADVISOR的工作原理 | 第14-17页 |
| ·ADVISOR的使用方法 | 第17-20页 |
| ·界面运行 | 第17-19页 |
| ·非界面运行 | 第19-20页 |
| ·ADVISOR的优化方法 | 第20-23页 |
| ·Autosize模块 | 第20-21页 |
| ·非界面运行的优化方法 | 第21-23页 |
| 第3章 优化方法概述 | 第23-30页 |
| ·最优化的数学定义及优化方法概述 | 第23页 |
| ·梯度算法 | 第23-26页 |
| ·无约束优化方法 | 第24-25页 |
| ·约束优化方法--SQP | 第25-26页 |
| ·非梯度算法 | 第26-30页 |
| ·非梯度算法概述 | 第26-27页 |
| ·DIRECT方法 | 第27-30页 |
| 第4章 遗传算法 | 第30-40页 |
| ·基本遗传算法 | 第30-32页 |
| ·混合算法 | 第32-33页 |
| ·算法测试 | 第33-40页 |
| ·测试函数1 | 第33-36页 |
| ·测试函数2 | 第36-37页 |
| ·测试函数3 | 第37-38页 |
| ·测试函数4 | 第38-40页 |
| 第5章 遗传算法在燃料电池车优化中的应用 | 第40-45页 |
| ·车型配置及相关参数 | 第40页 |
| ·优化目标 | 第40-41页 |
| ·优化变量 | 第41页 |
| ·约束条件 | 第41-43页 |
| ·优化结果 | 第43-45页 |
| 第6章 多目标演化算法 | 第45-60页 |
| ·多目标优化的数学定义 | 第45-47页 |
| ·多目标演化算法与NSGA-Ⅱ算法 | 第47-49页 |
| ·混合多目标演化算法 | 第49-51页 |
| ·算法测试 | 第51-60页 |
| ·双目标优化问题测试 | 第51-56页 |
| ·三目标优化问题测试 | 第56-60页 |
| 第7章 多目标演化算法在并联式HEV优化中的应用 | 第60-69页 |
| ·车型配置及相关参数 | 第61页 |
| ·并联混合电动车的控制策略 | 第61-63页 |
| ·混合电动车多目标优化模型 | 第63-64页 |
| ·优化结果和分析 | 第64-69页 |
| 第8章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 硕士期间发表论文 | 第75-76页 |
