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基于多目标遗传算法的增程式电动汽车动力系统参数匹配优化研究
引用本文:黄欣,陈凌珊,程伟,孙逸神,张晓杰. 基于多目标遗传算法的增程式电动汽车动力系统参数匹配优化研究[J]. 计算机测量与控制, 2015, 23(10): 85-85
作者姓名:黄欣  陈凌珊  程伟  孙逸神  张晓杰
作者单位:上海工程技术大学汽车工程学院,上海工程技术大学汽车工程学院,上海汽车集团股份有限公司前瞻技术研究部,上海汽车集团股份有限公司前瞻技术研究部,上海汽车集团股份有限公司前瞻技术研究部
基金项目:上海市科委“面向商业化的强混动力系统开发”课题
摘    要:在完成增程式电动汽车(E-REV)动力匹配与性能仿真基础上,针对E-REV动力系统参数匹配优化问题,以整车制造成本、汽车两种运行模式下等效百公里油耗以及百公里加速时间为目标,以驱动电机峰值功率、发动机额定功率以及电池能量为变量,设计了基于线性加权的多目标遗传算法。结果表明,适当牺牲汽车动力性可最大降低制造成本5.19%,并降低等效油耗9.61%以上。可以得出,通过改善匹配方案能进一步提高整车的动力经济性并降低制造成本,研究对E-REV市场推广及量产化具有重要意义。

关 键 词:增程式电动汽车  参数匹配  多目标优化
收稿时间:2015-04-14
修稿时间:2015-05-09

Optimal Study on Extended-Range Electric Vehicle's Powertrain Parameter Matching Based on Multi-objective Genetic Algorithm
Chen Wei,Sun Yishen and Zhang Xaojie. Optimal Study on Extended-Range Electric Vehicle's Powertrain Parameter Matching Based on Multi-objective Genetic Algorithm[J]. Computer Measurement & Control, 2015, 23(10): 85-85
Authors:Chen Wei  Sun Yishen  Zhang Xaojie
Affiliation:College of Automotive Engineering,Shanghai University of Engineering Science,,Research & Advanced Technology Dept,SAIC Motor Co,Ltd,Research & Advanced Technology Dept,SAIC Motor Co,Ltd,Research & Advanced Technology Dept,SAIC Motor Co,Ltd
Abstract:
Keywords:Extended-range electric vehicle   Powertrain parameter matching   Multi-objective optimization
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