基于规则修正的同轴并联混合动力客车瞬时优化能量分配策略

同轴并联混合动力客车因其动力总成构型较传统构型改动小、能量传递效率高且易于实现多模式运行而在公交客车领域得到广泛的应用。应对复杂瞬变的公交工况,如何设计高效的能量分配策略实现混合动力客车的高效节能已成为近期的研究热点。针对同轴并联构型混合动力客车建立逆向仿真模型,在分别对规则式能量分配策略和瞬时优化分配策略分析的基础上,考虑发动机切入/退出动力系统时机对于整车燃油经济性的影响,提出一种基于规则修正的瞬时优化能量分配算法。将发动机切入/退出判定引入到瞬时优化算法中,并对该策略进行仿真与道路试验验证。实车验证结果表明所提出的策略能够提升节油率约5%,是一种具有实际应用前景的并联混合动力客车能量管理方法。     

OFDMA系统资源分配算法研究

为解决正交频分多址接入（OFDMA）系统目前存在的子载波、比特和功率等资源的分配算法复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的解决方案。其中,比特分配采用香农算法,并给出了优化策略;子载波分配算法利用多用户频率分集来提高信道容量;功率分配算法基于实时性更好的路径损耗补偿法,使得算法的整体复杂度降低,最终实现了系统资源的合理分配。仿真结果表明,采用该算法可以进一步降低系统误码率,提高实时性,同时算法复杂度也有较大降低。     

基于最优功率分配因子的插电式混合动力汽车实时能量管理策略研究

插电式混合动力汽车兼顾传统混合动力汽车和纯电动汽车的优点,即具有较长的续驶里程又具有较好的燃油经济性,插电式混合动力汽车的实时能量管理策略是发挥节能潜力的关键技术。为解决具有手动行驶模式选择功能的P2构型插电式混合动力汽车的能量管理实时优化问题,定义发动机和电机功率分配因子,在任何SOC下从电量消耗模式切换到电量维持模式时,提出通过功率分配因子动态调整发动机最优工作曲线获得最佳的燃油经济性的实时能量管理策略。建立功率分配因子全局优化模型,利用自适应模拟退火算法离线优化功率分配因子,研究功率分配因子和SOC对整车燃油经济性的影响规律,得到在不同SOC的最优功率分配因子控制线。从而建立基于最优功率分配因子控制线的插电式混合动力汽车实时控制能量管理策略。在多个循环工况下对比仿真分析不同SOC下的燃油经济性,结果表明基于最优功率分配因子的能量管理策略使得燃油经济性改善幅度最大可达16.99%。     

基于多目标连续蚁群算法的热精轧过程负荷分配策略研究

本文通过对蚁群算法的进一步研究,提出了多目标连续蚁群算法（MOCACO）。算法中,蚂蚁能够在连续空间内爬行,蚂蚁分泌的信息素只留存于当前位置并且通过蚂蚁移动前后的Pareto支配关系对信息素进行更新,每次优化计算后可得到一组非支配最优解。在此基础上,提出了基于MOCACO算法的热精轧负荷分配优化策略,并通过仿真实验证明了MOCACO算法在解决热精轧负荷分配问题上的有效性与优越性。     

基于滑移率的线控制动系统制动力分配策略研究

为提高制动安全性和稳定性,针对四轮独立制动的线控制动系统,提出了基于滑移率的制动力最优分配策略及其约束优化问题的实时求解方法,并建立了Simulink与CarSim的联合仿真实验。仿真结果表明,所提出的制动力最优分配策略在不同的制动工况下始终能保证前轮滑移率大于后轮滑移率且后轮滑移率最优,既提高了汽车制动稳定性又能获得较短的制动距离。最后对最优制动力分配策略算法的实时性进行了实验验证,实验结果表明,所提出算法能够满足控制的实时性要求。     

嵌套分区算法框架下基于序的优化方法研究

为有效解决随机资源分配问题,提出了一种嵌套分区算法框架下基于序的优化方法.该方法将序优化与最优计算量分配技术融入嵌套分区算法框架,利用"序比较"思想进行算法的局部寻优,极大地降低了算法的计算负担,而最优计算量分配技术则能够智能地对有限的计算量进行合理的分配,进一步提高序优化的收敛速度及结果的可靠性.嵌套分区方法保证了每一步均对全体可行域进行采样,从而保证了算法的全局收敛性.给出了算法实施的具体步骤并证明了收敛性.用该算法解决标准作业车间调度问题,并将仿真结果与其他算法进行比较,证明了本文算法的收敛速度与优化质量均优于其他算法.     

基于有约束多目标进化算法的冷轧负荷分配分析

冷轧负荷分配问题可以抽象为一个有约束多目标优化问题。为解决此问题,提出了基于环境Pareto支配选择策略的有约束多目标进化算法。该算法更加客观地评价了两个不同解的优劣,利用优秀不可行解加速算法收敛。以等功率裕量、最小轧制能耗、最小综合打滑函数、末机架板形良好轧制力为优化目标,利用有约束多目标进化算法得到了4个目标函数之间的定量关系,使决策者不需要掌握复杂的轧制理论知识就可以直观地掌握轧制规律,并进一步说明了多目标策略在压下负荷分配中的必要性。     

多目标野山羊算法的动压滑动轴承优化设计

野山羊算法结合不同的搜索策略，弥补了多个著名元启发式算法在解决优化问题中的固有缺陷。针对传统野山羊算法不能有效解决多目标优化问题，提出了多目标野山羊算法并应用于多目标优化当中。首先该算法在野山羊算法基础上提出了改进的多种群策略，提升了种群多样性；其次将该策略与提出的动态进化策略和领头羊派遣策略结合，进一步增强了个体之间的信息交流，防止算法局部收敛。再者将该算法与其他经典多目标优化算法比较，实验结果表明提出的算法在解决多目标优化问题中具有明显优势。最后将该算法应用到动压滑动轴承的多目标优化设计当中。     

基于改进萤火虫算法的压力容器离散变量优化设计

针对压力容器优化设计问题,建立以压力容器壳体质量最小为优化目标,内径和壁厚为离散设计变量的优化数学模型。提出一种改进的萤火虫算法,该算法通过采用自适应步长策略、跳出局部最优策略及空间域约束策略,改善算法的全局寻优能力和收敛性能。仿真结果表明所提出的改进萤火虫算法比基本萤火虫算法可以更快的收敛得到最优解,可有效解决压力容器优化设计问题。     

冗余驱动Tricept并联机构的驱动优化

对冗余驱动3自由度Tricept并联机构的逆运动学和逆动力学进行分析,基于牛顿—欧拉法建立机构的逆动力学方程。针对冗余驱动方式下机构主动关节之间驱动力分配不唯一的特点,研究机构按预期轨迹运动时的驱动优化问题,提出最小化驱动器最大瞬时驱动功率和最大瞬时驱动力的优化方法。结合实例分析机构驱动力2范数优化、最小化最大驱动力优化和最小化最大驱动功率优化的效果,并与非冗余驱动方式进行对比。分析显示,冗余驱动能够较显著地降低驱动器的瞬时负载和瞬时输出功率,并可结合驱动力2范数优化、最小化最大驱动力以及最小化最大驱动功率的优化效果分析,选取适当的驱动方式以实现驱动器瞬时负载与瞬时输出功率的均衡与优化。     

两挡纯电动汽车多目标参数解耦优化方法

提出了一种采用分层方法的解耦优化算法。外层采用多目标粒子群算法对整车动力部件参数进行优化,同时引入对电池以及逆变器的效率优化,将得到的不同优化结果实时提取并传递给内层;内层采用Bellman动态规划算法,根据外层优化得到的动力部件参数求解,建立优化后的换挡策略。在此基础上,通过广义回归神经网络提取动态规划的换挡优化结果,利用所得到的换挡策略建立了自适应驾驶员模型和整车正向仿真模型,以动力性和经济性为目标,通过整车正向仿真分析对分层优化结果进行进一步选择。研究结果表明,该优化算法实现了换挡控制策略与动力部件参数的解耦,有效提高了优化效率,同时能够获得全局优化结果,明显提高了整车经济性。     

Multiobjective optimization of three-stage spur gear reduction units using interactive physical programming

The preliminary design optimization of multi-stage spur gear reduction units has been a subject of considerable interest, since many high-performance power transmission applications (e.g., automotive and aerospace) require high-performance gear reduction units. There are multiple objectives in the optimal design of multi-stage spur gear reduction unit, such as minimizing the volume and maximizing the surface fatigue life. It is reasonable to formulate the design of spur gear reduction unit as a multi-objective optimization problem, and find an appropriate approach to solve it. In this paper an interactive physical programming approach is developed to place physical programming into an interactive framework in a natural way. Class functions, which are used to represent the designer’s preferences on design objectives, are fixed during the interactive physical programming procedure. After a Pareto solution is generated, a preference offset is added into the class function of each objective based on whether the designer would like to improve this objective or sacrifice the objective so as to improve other objectives. The preference offsets are adjusted during the interactive physical programming procedure, and an optimal solution that satisfies the designer’s preferences is supposed to be obtained by the end of the procedure. An optimization problem of three-stage spur gear reduction unit is given to illustrate the effectiveness of the proposed approach.     

Synthetical efficiency-based optimization for the power distribution of power-split hybrid electric vehicles

Now the optimization strategies for power distribution are researched widely, and most of them are aiming to the optimal fuel economy and the driving cycle must be preknown. Thus if the actual driving condition deviates from the scheduled driving cycle, the effect of optimal results will be declined greatly. Therefore, the instantaneous optimization strategy carried out on-line is studied in this paper. The power split path and the transmission efficiency are analyzed based on a special power-split scheme and the efficiency models of the power transmitting components are established. The synthetical efficiency optimization model is established for enhancing the transmission efficiency and the fuel economy. The identification of the synthetical efficiency as the optimization objective and the constrain group are discussed emphatically. The optimization is calculated by the adaptive simulated annealing （ASA） algorithm and realized on-line by the radial basis function （RBF）-based similar models. The optimization for power distribution of the hybrid vehicle in an actual driving condition is carried out and the road test results are presented. The test results indicate that the synthetical efficiency optimization method can enhance the transmission efficiency and the fuel economy of the power-split hybrid electric vehicle （HEV） observably. Compared to the rules-based strategy the optimization strategy is optimal and achieves the approximate global optimization solution for the power distribution. The synthetical efficiency optimization solved by ASA algorithm can give attentions to both optimization quality and calculation efficiency, thus it has good application foreground for the power distribution of power-split HEV.     

基于驾驶性能优化的混合动力车辆动态控制策略研究

针对混合动力车辆在动态过程中的最优控制问题,提出了一种基于驾驶性能优化的动态控制策略。根据功率分流混合动力系统的结构特点,建立了面向控制问题的功率流动态分配模型。根据驾驶员的期望状态与车辆的实际状态,提出了驾驶性能的指标函数。阐述了优先满足驾驶性能的综合控制策略,在优化模型中充分考虑了各部件的动态响应特性和发动机的转速跟踪要求,并且提出了驾驶性能实时优化算法。仿真结果表明,与传统的优化策略相比,该控制策略在不牺牲燃油经济性的同时显著提升了驾驶性能。     

独立运行方式下的微电网能量优化管理

针对独立运行方式下的微电网经济运行和管理问题,提出了独立运行方式下的微电网能量优化管理方法,该方法通过缩减下垂控制单元的基点运行功率范围,使其具有类似于传统发电机组自动发电量控制(AGC)的功率调节裕量,以吸纳实时调度周期内的非计划瞬时波动功率;在每次调度时刻,根据系统净负荷功率大小和可控型微电源的基点运行功率范围之间的关系,采用不同的能量调度策略,并引入负荷竞价策略,增加了切负荷和卸荷控制作为功率调节手段,建立了所涉及的负荷优化分配模型和负荷可中断优化模型。最后,通过一个微电网系统算例验证了该方法的有效性。     

Multi-objective optimization of cycloidal gear based on segmental modification of pressure angle

In order to get the optimal profile of cycloid gear after sectional modification, a multi-objective optimization design method is proposed that considers both the modification parameters and macro-parameters of the cycloid gear. An algorithm of meshing force, meshing efficiency and anti-gluing ability between the cycloid gear and the pin gear was derived, and the related independent parameters were extracted as optimization variables. Taking high efficiency, high strength and light weight as the objective, the mathematical models of double-objective and three-objective optimization were established, and the influence of key design variable on the objective function was analyzed, and NSGA-II multi-objective genetic algorithm was used to solve the Pareto optimal solution of the optimization mathematical model. Results show that the optimized parameters can significantly improve the meshing efficiency, reduce the volume and meet the design requirements of high strength, high efficiency and lightweight on the premise of ensuring the strength of cycloid gear surface.

     

考虑产品运行大数据的装载机变速箱优化设计

准确获知产品运行大数据对于产品研发与创新具有重要意义。传感网、物联网和CPS等技术的发展使得越来越多的产品运行数据获取成为可能,在此基础上,提出基于运行大数据采集、分析和应用的装载机变速箱优化设计流程。首先选取原生土、铁矿石、细沙和煤渣四种作业对象的典型作业工况,设计采集方案并完成运行大数据采集;然后将获取的挡位信号转化为累积挡位利用率,液压泵压力信号转化为液压系统分流功率,并以此作为轮式装载机动力性和燃油经济性的建模优化因素;最后利用MOPSO和NSAG-Ⅱ两种优化算法权衡动力性、经济性及约束条件的多目标竞争与冲突关系,最终获得保证最优动力性基础上,实现最佳经济性的可行域解集。两种算法获得的最优解集相对于原始设计,在同等仿真条件下,分别使功率损失率降低8.83%、4.80%,工况油耗降低0.19%、0.34%。研究表明,将在役产品运行大数据反馈应用于产品研发前端的设计方法,是实现产品升级和创新设计的一个有效途径。     

蚁群算法求电动汽车最优行驶路径与充电方案

针对目前电动汽车动力电池容量有限、充电时间较长的问题,为缓解用户出行顾虑,提出蚁群算法优化电动汽车行驶路径与充电方案。在基本路网结构中加入了对充电站分布的考虑,应用蚁群算法分别对分段路线和全局充电方案进行优化,最终将两部分结合形成全局的最优行驶路径。试验结果表明,算法推荐的行驶路线可以做到所需的充电时间最短且全局的耗电值最小,算法是有效的。     

PWM整流器基于虚拟磁链的新型直接功率协调控制研究

提出了一种基于虚拟磁链的新型协调控制策略,它通过负载功率前馈控制得到瞬时有功功率,然后利用功率误差产生整流器参考电压。该策略可有效抑制直流母线电压的波动,减少母线电容容值,降低控制系统的复杂性。此外,采用虚拟磁链可以解决控制系统的硬件成本和可靠性问题。