基于进化算法的带约束混合动力系统多目标优化
为获得无需将多目标优化问题转化为单目标优化问题的混合动力系统多目标优化方法,分析了并联混合汽车总成模型,建立了带约束混合动力系统多目标优化数学模型,并给出了优化目标、待优化参数及约束条件。设计了基于NSGA-Ⅱ的混合动力系统多目标优化算法,该算法基于Pareto支配性原理判定所得方案的优劣,不需要指定各个目标的权系数。仿真优化结果表明:优化后的系统百公里油耗平均下降了0.25%,污染物排放平均下降了2.75%,蓄电池充电效率分布由[0.8,0.9]变为[0.85,0.9],放电效率分布由[0.82,1.0]变为[0.95,1.0],作者提出的方法可以优化混合动力系统的性能。
多目标优化、混合动力系统、混合动力汽车、进化算法
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U469.7;TP18(汽车工程)
教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目NCET-09-0094;国家“863”计划资助项目2009AA043203;“十二五”国家科技支撑计划资助项目2012BAF12B14;贵州省科学技术基金资助项目黔科合J字[2011]2196号
2012-08-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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141-146