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1.
将混合动力系统多目标优化问题转化为单目标优化问题进行求解需要设置权系数。为避免设置权系数,研究基于强度Pareto进化算法(SPEA2)的有约束并联式混合动力电动汽车(PHEV)参数优化方法。该方法基于Pareto支配性原理判定候选方案的优劣,采用ADVISOR仿真PHEV,并将仿真所得的燃油消耗量与污染物排量作为候选方案的目标值。实验结果表明,该方法所获得的控制策略与传动系统参数,在提高PHEV工作效率、整车性能及降低燃油消耗与污染物排放等方面效果显著。  相似文献   
2.
基于进化算法的带约束混合动力系统多目标优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   
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