CN105678429B - 一种实现电动汽车空调系统多学科多目标优化的方法 - Google Patents

一种实现电动汽车空调系统多学科多目标优化的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种实现电动汽车空调系统多学科多目标优化的方法，基于车内环境与制冷系统之间的关系，在此基础上完成汽车车厢内温度子系统、汽车车厢风道布局、汽车车厢环境(CO2浓度)子系统、空调本体制冷、制热子系统等多学科多目标仿真分析。基于模拟退火算法等对其进行多学科，多目标优化设计。从而得到汽车空调系统的最优解，实现车内温度、CO2浓度、空调系统换热性能、空调系统能耗等多目标的综合最优。其可以用于指导并实现汽车空调系统的高效开发和设计改进。

Description

一种实现电动汽车空调系统多学科多目标优化的方法
技术领域
本发明专利涉及到一种汽车空调系统优化设计方法。尤其涉及汽车空调系统在结构设计和控制器设计的多学科目标的优化设计方法。
背景技术
随着科技的进步和经济的发展，汽车作为一种必不可少的交通工具正日益走进人们日常生活的方方面面。汽车空调作为影响汽车舒适性和安全性能的主要部件之一，它主要是对汽车车厢内的空气质量进行调节。为汽车提供制冷、取暖、除霜、除雾、空气过滤和湿度控制等功能，使驾驶员与乘客在车内感觉舒适。
汽车车厢温度控制，借助于温度传感器并结合其他辅助传感器采集必要的信息传输给控制器，控制器通过预先设置的控制算法对执行机构进行控制，从而达到车内温度的有效控制，满足车内乘客舒适度的需求。
汽车车厢空气质量控制，伴随着现代汽车的发展，对汽车密封性要求较高，与之相对的汽车空调自动换气系统的发展。车内环境污染源较多，其中主要有车内乘客呼吸产生的、车内蒸发器、冷凝器由于长时间工作于潮湿环境所滋生的细菌、车内装饰所产生的甲醛和苯类物质等。车内换气系统一般以车内浓度为指标，对车内浓度进行控制，满足车内对新风的要求，改善车内环境质量。
通常需要对汽车空调系统(压缩机、冷凝器、蒸发器、换热器)进行结构优化与参数匹配。以提高汽车空调本体制冷/制热效率，提高制冷剂的利用率进而减少环境污染。
汽车空调风道系统是汽车空调系统与汽车车厢的连接结构，其结构将直接影响车内流场分布，进而影响乘客的舒适性。优化汽车空调风道结构对汽车车厢舒适性和客户满意度有着非常重要的作用。
但是，上述4条均只是对汽车空调个子系统进行优化，并未进行系统级别的优化，由于汽车空调系统是一种多学科交叉，相互耦合的系统，在这种情况下很难采用传统的优化方法实现汽车空调系统的整体优化，故而本发明专利采用了基于协同优化算法CO(Collaborative optimization)的多学科优化MDO(Multidisciplinary DesignOptimization)理论和方法、设计变量灵敏度分析等手段对汽车空调系统进行分析，并在此基础上设计了汽车空调系统的多学科优化模型，为后续汽车空调系统的设计应用建立了基础。。
发明内容
本发明专利所要解决的技术问题是要提供汽车空调系统级设计，改善汽车空调系统控制精度，完善汽车空调风道结构设计，实现汽车空调系统的多学科多目标优化设计方法。
本发明所采用的技术方案是：
一种实现电动汽车空调系统多学科多目标优化的方法，基于车内环境与制冷系统之间的关系，在此基础上完成汽车车厢内温度子系统、汽车车厢风道布局、汽车车厢环境浓度子系统、空调本体制冷、制热子系统多学科多目标仿真分析,基于模拟退火算法等对其进行多学科，多目标优化设计得到汽车空调系统的最优解，实现车内温度、浓度、空调系统换热性能、空调系统能耗等多目标的综合最优；包括如下的步骤：
(1)开始，读取目标汽车空调系统统的综合指标，包括:乘客舒适度、能源消耗控制，空调制冷/制热效率控制目标；
(2)依照学科标准对汽车空调系统进行分类，其主要可分为如下几部分：车厢温度子系统、车内环境子系统、制冷/制热系统子系统以及车内流场子系统；
(3)根据(1)定义乘客舒适度、压缩机及其他电动部件的功率损耗、制冷效率为全局设计变量，并针对各个子系统单独设计局部变量，考虑各子系统之间的耦合关系，设计中间变量；
(4)将系统中的设计变量和状态变量分配到各子系统中，并制定实验方案。保存仿真实验数据。对涉及到子系统的变量均只在各子系统内部进行独立的优化，各子系统保留独立的学科目标和设计变量。并根据子系统最优解确定系统级优化设计变量的初始值和上下限；
(5)加载实验或仿真数据；
(6)构建各个子系统需考察的目标响应量的多项式响应面代理模型；
(7)采用相对均方根误差方法对该响应面代理模型进行检验，判断结果是否满足精度要求；否，则返回第⑹步骤；是，则进入下一步骤；
(8)根据设计要求，综合考虑人体舒适性(温度、环境浓度、迎风阻力)、功率损耗、制冷效率等性能指标，构建汽车空调系统优化的评价目标函数；
(9)根据各子系统的设计过程，选择汽车空调系统的优化设计变量；
(10)根据(6)设定汽车空调系统的多学科优化的约束条件；
(11)采用多目标模拟退火算法对汽车空调系统进行多目标优化，得到汽车空调系统各项性能的最优解集；
(12)从系统级最优解集，选取合适的最优解，并对其进行仿真分析或实验验证，判断是否到达设计要求；否，则返回步骤⑵；是，则进入下一步骤；
(13)结束。
本发明基于车内环境与制冷系统之间的关系，在此基础上完成汽车车厢内温度子系统、汽车车厢风道布局、汽车车厢环境(浓度)子系统、空调本体制冷、制热子系统等多学科多目标仿真分析。基于模拟退火算法等对其进行多学科，多目标优化设计。从而得到汽车空调系统的最优解，实现车内温度、浓度、空调系统换热性能、空调系统能耗等多目标的综合最优。其可以用于指导并实现汽车空调系统的高效开发和设计改进。
本发明专利的有益效果在于：有效的避免了汽车空调设计阶段，过分陷入局部子系统最优化，忽略了系统角度的综合最优。同时采用协同优化算法并行计算，又可大大节约时间成本，提高工作效率，同时提高了设计精度，兼顾了人体对汽车空调的舒适性要求与空调自身节能环保的需求，改善了汽车空调整体综合性能。
附图说明
图1为本发明的汽车空调系统多学科优化模型图；
图2为本发明汽车空调多学科多目标优化的流程图。。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。
如图1和图2所示,本发明提供了一种实现汽车空调系统多学科多目标优化的方法，该优化方法步骤如下：
(1)开始，确立系统的综合目标，在汽车空调系统中以乘客舒适度、减少能源消耗，提高空调制冷/制热效率为最终目标；
(2)依照学科标准对汽车空调系统进行分类，其主要可分为如下几部分：传热子模块、环境控制子模块、流体子模块以及其他子模块。其中传热子模块主要体现在两方面，其一是车厢传热，主要考察车厢内温度变化情况，研究不同工况下的车内热负荷与冷负荷；其二是制冷系统，主要考察制冷系统中制冷剂与空气侧的传热变化，考察蒸发器出口处的温度、湿度；制冷剂流量的多少，进而考察制冷效率。环境子模块主要考察车内环境的好坏，其主要以车内CO2浓度为标准，综合考虑车内细菌浓度、有害气体浓度等多个指标，控制新风的进入，改善车内环境。流体子模块主要考察车内风道的布局，车内空气流动分布，乘客(主要是头部和脚部)的空气阻力，改善乘客乘坐舒适性。其他子模块则主要考察制冷系统各部件的寿命、压缩机振动噪声等；
(3)根据(1)定义乘客舒适度、压缩机及其他电动部件的功率损耗、制冷效率为全局设计变量，并针对各个子系统单独设计局部变量，考虑个子系统之间的耦合关系，设计中间变量；
(4)将系统中的设计变量和状态变量分配到各子系统中，并制定实验方案。保存仿真实验数据。对涉及到子系统的变量均只在各子系统内部进行独立的优化，各子系统保留独立的学科目标和设计变量。并根据子系统最优解确定系统级优化设计变量的初始值和上下限；
(5)加载实验或仿真数据；
(6)构建各个子系统需考察的目标响应量的多项式响应面代理模型；
(7)采用相对均方根误差方法对该响应面代理模型进行检验，判断结果是否满足精度要求；否，则返回第⑹步骤；是，则进入下一步骤；
(8)根据设计要求，综合考虑人体舒适性(温度、环境CO2浓度、迎风阻力)、功率损耗、制冷效率等性能指标，构建汽车空调系统优化的评价目标函数；
(9)根据各子系统的设计过程，选择汽车空调系统的优化设计变量；
(10)根据(6)设定汽车空调系统的多学科优化的约束条件；
(11)采用多目标模拟退火算法对汽车空调系统进行多目标优化，得到汽车空调系统各项性能的最优解集；
(12)从系统级最优解集，选取合适的最优解，并对其进行仿真分析或实验验证，判断是否到达设计要求；否，则返回步骤⑵；是，则进入下一步骤；
(13)结束。
由于汽车空调系统的设计涉及到热力学、流体力学、环境科学等多学科，在计算过程中会产生大量的数据，建立高精度模型，这会导致计算量过大难以实现，工程应用中，我们采取多项式响应面代理模型。该代理模型可有效去除汽车空调系统计算中的数值噪声，剔除系统模型残差和收敛不稳定所带来的计算结果抖动。其相应面模型的基本形式为：
式中：yi是m维自变量的第i个分量，βm,k是所求未知数。
响应面模型拟合精度检验的准则为相对均方根误差RMSE(Root Mean SquaredError)，其定义如下：
式中，nc为模型验证的样本量，yi为真实响应量值，为响应面模型得到的观测值，为真实响应量的均值。RMSE表示响应面与真实值之间的差异程度。
汽车空调系统多学科优化的数学模型：
min:F(x)＝[F1(x),F2(x),......,Fn(x)]T
S.t G1(Z)≤0,i＝1,2,...,n
H(Z)＝0
xiL≤xi≤xiU i＝1,2,...,n
式中，xi为汽车空调系统设计变量；xiL、xiU分别为设计变量下限和上限；F(x)为汽车空调系统设计总目标。Fj(x)为汽车空调子系统考察目标，其中主要包括汽车车厢温度、车箱内CO2浓度、空调制冷效率、车厢乘员区空气阻力。G1(Z)为汽车空调系统不等式约束条件；H(Z)为汽车空调系统等式约束条件。
出于工程实际考虑，常规寻优算法已难以满足复杂程度越来越高的研究对象。本发明专利采用模拟退火算法求解，得到汽车空调系统设计与控制的最优解集。
模拟退火算法中首先要确定初始解、初温以及马尔科夫链长度，其中初温的选取要尽量大一些，具体可根据下式进行选取：
式中：|Δmax|为初值之间最大的目标差值；p0为初始接受概率；
在此温度下按照模拟退火状态函数产生新解，并计算新解与期望值之间的差值是否满足收敛条件。如若满足，则记录汽车空调系统结构参数和控制参数；否则，继续迭代直到满足循环终止条件。
用上步产生的新解作为初始解，继续进行迭代计算，并判断是否满足程序终止条件，若满足则输出汽车空调系统结构参数和控制参数，反之则返回上一步继续进行迭代计算。

Claims (2)

1.一种实现电动汽车空调系统多学科多目标优化的方法，基于车内环境与制冷系统之间的关系，在此基础上完成汽车车厢内温度子系统、汽车车厢风道布局、汽车车厢环境CO2浓度子系统、空调本体制冷/制热子系统多学科多目标仿真分析，基于模拟退火算法对其进行多学科，多目标优化设计得到汽车空调系统的最优解，实现车内温度、CO2浓度、空调系统换热性能、空调系统能耗多目标的综合最优；包括如下的步骤：
(1)开始，读取目标汽车空调系统的综合指标，包括：乘客舒适度、能源消耗控制，空调制冷/制热效率控制目标；
(2)依照学科标准对汽车空调系统进行分类，其可分为如下几部分：车厢温度子系统、车内环境子系统、制冷/制热系统子系统以及车内流场子系统；
(3)根据(1)定义乘客舒适度、压缩机的功率损耗、制冷效率为全局设计变量，并针对各个子系统单独设计局部变量，考虑各子系统之间的耦合关系，设计中间变量；
(4)将系统中的设计变量、局部变量和中间变量分配到各子系统中，并制定实验方案，保存仿真实验数据，对涉及到子系统的变量均只在各子系统内部进行独立的优化，各子系统保留独立的学科目标和设计变量，并根据子系统最优解确定系统级优化设计变量的初始值和上下限；
(5)加载实验或仿真数据；
(6)构建各个子系统需考察的目标响应量的多项式响应面代理模型；
(7)采用相对均方根误差方法对该响应面代理模型进行检验，判断结果是否满足精度要求；否，则返回第⑹步骤；是，则进入下一步骤；
(8)根据设计要求，综合考虑人体对温度、环境CO2浓度、迎风阻力的舒适性、功率损耗、制冷效率性能指标，构建汽车空调系统优化的评价目标函数；
(9)根据各子系统的设计过程，选择汽车空调系统的优化设计变量；
(10)根据(6)设定汽车空调系统的多学科优化的约束条件；
(11)采用多目标模拟退火算法对汽车空调系统进行多目标优化，得到汽车空调系统各项性能的最优解集；
(12)从系统级最优解集，选取合适的最优解，并对其进行仿真分析或实验验证，判断是否达到设计要求；否，则返回步骤⑵；是，则进入下一步骤；
(13)结束。
2.根据权利要求1所述的实现电动汽车空调系统多学科多目标优化的方法，其特征在于模拟退火算法中首先要确定初始解、初温以及马尔科夫链长度，其中初温的选取要尽量大一些，具体可根据下式进行选取：
式中：|Δmax|为初值之间最大的目标差值；p0为初始接受概率；在此温度下按照模拟退火状态函数产生新解，并计算新解与期望值之间的差值是否满足收敛条件；如若满足，则记录汽车空调系统结构参数和控制参数；否则，继续迭代直到满足循环终止条件。
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