插電式混合動(dòng)力汽車多目標(biāo)部件的尺寸優(yōu)化
在插電式混合動(dòng)力汽車(PHEV)設(shè)計(jì)過(guò)程中,諸如發(fā)動(dòng)機(jī)功率、電機(jī)功率、電池容量的選擇會(huì)對(duì)車輛整車成本、燃油消耗、廢氣排放產(chǎn)生很大影響。提出了一種基于粒子群優(yōu)化解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的算法(MOPSO),對(duì)PHEV多個(gè)目標(biāo)部件進(jìn)行優(yōu)化,使得車輛在滿足整車性能需求的前提下,整車成本、燃油消耗及廢氣排放達(dá)到最優(yōu)。
還提出了一種基于模糊算法的PHEV混合型能量控制策略,通過(guò)模糊算法綜合考慮電池SOC和車輛需求功率,最優(yōu)分配電機(jī)和發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出功率,使得車輛能源消耗達(dá)到最優(yōu)。在對(duì)PHEV部件尺寸進(jìn)行目標(biāo)優(yōu)化過(guò)程中,優(yōu)化函數(shù)共有2個(gè)。第1個(gè)是整車驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)目標(biāo)成本函數(shù)。在考慮成本時(shí),只考慮發(fā)動(dòng)機(jī)、電機(jī)、電池組以及電池組更換這4個(gè)部分,不考慮因這些部件尺寸變化對(duì)整車其它部位帶來(lái)的成本影響。第2個(gè)是包含燃油消耗和發(fā)動(dòng)機(jī)尾氣排放的成本函數(shù)。該部分包括燃料消耗、HC和NOx排放、CO排放這3個(gè)部分,通過(guò)不同的權(quán)重因子組合在一起。通過(guò)將帕累托最優(yōu)和多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法共同應(yīng)用到PHEV部件尺寸的多目標(biāo)優(yōu)化過(guò)程中,解決了各優(yōu)化目標(biāo)之間的沖突問(wèn)題。
采用ADVISOR軟件建立PHEV模型,在UDDS和THE-CAR工況下,應(yīng)用MOPSO方法對(duì)整車部件尺寸進(jìn)行優(yōu)化。仿真優(yōu)化結(jié)果表明,MOPSO方法可以有效地提高整車的經(jīng)濟(jì)性;在THE-CAR工況下,車輛成本提高25%可以減少燃油消耗和尾氣排放36%,而車輛成本提高4%可以減少燃油消耗和廢氣排放27%;綜合利用MOPSO方法和帕累托最優(yōu)法可以得到不同優(yōu)化選擇條件下各部件的最優(yōu)尺寸。
刊名:Clean Technologies& Environmental Policy(英)
刊期:2016年第18期
作者:Vahid Madanipour et al
編譯:孫志祥