CN107491571A - 一种整车性能仿真的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种整车性能仿真的方法，包括：利用动态规划算法建立预定参数的离散模型，建立油耗成本函数及规划目标函数；在搭建整车模型中输入循环工况，并根据循环工况计算得到对应工况下的发动机扭矩；根据发动机扭矩，利用离散模型及油耗成本函数计算得到循环油耗矩阵；根据循环油耗矩阵，利用规划目标函数计算输出最优能量分配轨迹；该方法将动态规划算法应用于整车性能仿真分析中，通过对预定参数离散化处理、模型简化、可达到状态集确定以及最优轨迹求解，避免了计算分析的机械重复工作，提高计算分析的准确度，提高研发效率，缩短开发周期，节约开发成本；本发明还公开了一种整车性能仿真的系统，具有上述效果。

Description

一种整车性能仿真的方法及系统
技术领域
本发明涉及车辆技术领域，特别涉及一种整车性能仿真的方法及系统。
背景技术
随着全球能源问题和环境问题日益加剧，降低能量消耗已成为整车厂必须面对的课题。合理的能量分配是降低燃油消耗的有效途径。然而目前整车动力系统与行驶过程中能量分配的复杂性，很难在仿真分析中实现多种因素、多种方案组合最优能量管理策略选择。
现有技术方案的分析步骤如下：(1)收集整车相关数据，并进行参数化处理；(2)搭建整车模型；(3)进行不同工况模拟计算；(4)分析计算结果。当计算结果未达到预期设计指标时，对整车相关部件进行优化设计，并重新执行步骤(1)-(4)，直至计算结果达到预设指标。已有的计算方法繁杂、重复累赘，工作量大。且机械的重复单一的操作最后得到的结果不一定是最优化的方案，也很难有创新的方案发现。当计算结果未达到预期设计指标时需要重新执行步骤(1)-(4)，直到结果达到预设指标。搭建的整车模型中，输入参数的数量很多，只靠工程师的单向输入，往复尝试就失去了CAE仿真的作用。同时在众多输入参数中不容易找到影响因子最大的参数，而且影响往往是多个参数的组合造成的，重新单一重复的执行步骤(1)-(4)这样的操作，很难找到最优解。也很难在工程师机械单一的操作下有创新的方案发现。
因此，如何改善整车性能仿真优化方法，使其能够快速、准确地获得最优化的方案，节省成本，提高整车燃油经济性能。
发明内容
本发明的目的是提供一种整车性能仿真的方法，该方法能够快速、准确地获得最优能量分配轨迹，节省成本，提高整车燃油经济性能；本发明的另一目的是提供一种整车性能仿真的系统。
为解决上述技术问题，本发明提供一种整车性能仿真的方法，包括：
利用动态规划算法建立预定参数的离散模型，建立油耗成本函数及规划目标函数；
在搭建整车模型中输入循环工况，并根据所述循环工况计算得到对应工况下的发动机扭矩；
根据所述发动机扭矩，利用所述离散模型及所述油耗成本函数计算得到循环油耗矩阵；
根据所述循环油耗矩阵，利用所述规划目标函数计算输出最优能量分配轨迹。
其中，利用动态规划算法建立预定参数的离散模型，包括：
利用动态规划算法建立预定参数的离散模型x(k+1)＝f(x(k),u(k))；
其中，k＝0,1...,N-1，u为预定参数，分别是发动机扭矩、变速箱档位、油门开度；x为系统状态量；N为循环工况持续时间。
其中，所述油耗成本函数为
其中，L为瞬时油耗，是预定参数u和状态变量x的函数，fuel(k)为第k阶段对应的油耗集合。
其中，所述规划目标函数为U＝argmin[L(x(k),u(k))+Jk+1(x(k+1))],1≤k≤N-1。
其中，根据所述发动机扭矩，利用所述离散模型及所述油耗成本函数计算得到循环油耗矩阵，包括：
根据所述发动机扭矩，利用所述离散模型及所述油耗成本函数计算得到循环油耗矩阵F＝{fuel(k)|1≤k≤N}。
本发明还提供一种整车性能仿真的系统，包括：
模型建立模块，用于利用动态规划算法建立预定参数的离散模型，建立油耗成本函数及规划目标函数；
发动机扭矩计算模块，用于在搭建整车模型中输入循环工况，并根据所述循环工况计算得到对应工况下的发动机扭矩；
油耗矩阵计算模块，用于根据所述发动机扭矩，利用所述离散模型及所述油耗成本函数计算得到循环油耗矩阵；
能量分配模块，用于根据所述循环油耗矩阵，利用所述规划目标函数计算输出最优能量分配轨迹。
其中，所述模型建立模块包括：离散模型单元，用于利用动态规划算法建立预定参数的离散模型x(k+1)＝f(x(k),u(k))；
其中，k＝0,1...,N-1，u为预定参数，分别是发动机扭矩、变速箱档位、油门开度；x为系统状态量；N为循环工况持续时间。
其中，所述油耗成本函数为
其中，L为瞬时油耗，是预定参数u和状态变量x的函数，fuel(k)为第k阶段对应的油耗集合。
其中，所述规划目标函数为U＝argmin[L(x(k),u(k))+Jk+1(x(k+1))],1≤k≤N-1。
其中，所述油耗矩阵计算模块具体为根据所述发动机扭矩，利用所述离散模型及所述油耗成本函数计算得到循环油耗矩阵F＝{fuel(k)|1≤k≤N}的模块。
本发明所提供的整车性能仿真的方法，包括：利用动态规划算法建立预定参数的离散模型，建立油耗成本函数及规划目标函数；在搭建整车模型中输入循环工况，并根据循环工况计算得到对应工况下的发动机扭矩；根据发动机扭矩，利用离散模型及油耗成本函数计算得到循环油耗矩阵；根据循环油耗矩阵，利用规划目标函数计算输出最优能量分配轨迹；
该方法将动态规划算法应用于整车性能仿真分析中，通过对预定参数离散化处理、模型简化、可达到状态集确定以及最优轨迹求解，避免了计算分析的机械重复工作，提高计算分析的准确度，提高研发效率，缩短开发周期，节约开发成本；本发明还提供了一种整车性能仿真的系统，具有上述效果，在此不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例所提供的整车性能仿真的方法的流程图；
图2为本发明实施例所提供的整车性能仿真的系统的结构框图。
具体实施方式
本发明的核心是提供一种整车性能仿真的方法，该方法能够快速、准确地获得最优能量分配轨迹，节省成本，提高整车燃油经济性能；本发明的另一核心是提供一种整车性能仿真的系统。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参考图1，图1为本发明实施例所提供的整车性能仿真的方法的流程图；该方法可以包括：
S100、利用动态规划算法建立预定参数的离散模型，建立油耗成本函数及规划目标函数；
其中，动态规划算法是一种将复杂决策问题转换成一些子阶段决策问题的全局优化方法。这里根据最优能量分配轨迹的需要可以选定影响最优能量分配轨迹的因素进行离散模型的建立；即这里离散模型的个数根据用户选定的预定参数进行确定。一般情况下可以选取发动机扭矩、变速箱档位、油门开度这三种参数。可选的，利用动态规划算法建立预定参数的离散模型x(k+1)＝f(x(k),u(k))；
其中，k＝0,1...,N-1，u为预定参数即系统控制变量，分别是发动机扭矩、变速箱档位、油门开度；x为系统状态量，即是系统对控制变量u的响应；N为循环工况持续时间。该算法采用数值迭代解法，将复杂的动态问题进行离散化处理。
在离散模型的基础上建立油耗成本函数，因为要获取油耗成本最小下的能量分配轨迹，即在循环工况持续时间内计算每个时间段中的油耗情况，并将每个时间段中的油耗情况相加得到油耗成本函数，将求取该函数的最小值作为目标。
即基于离散模型下的油耗成本函数为
其中，L为瞬时油耗，是预定参数u和状态变量x的函数，fuel(k)为第k阶段对应的油耗集合。
根据离散模型和油耗成本函数可以建立规划目标函数，规划目标函数要实现每一阶段到终止状态的累计油耗最小即可选的规划目标函数为U＝argmin[L(x(k),u(k))+Jk+1(x(k+1))],1≤k≤N-1。可以采用递归调用方式从终止状态逆推至初始状态进行规划求解，得出最佳的能量分配轨迹。
S110、在搭建整车模型中输入循环工况，并根据所述循环工况计算得到对应工况下的发动机扭矩；
其中，建立整车模型来模拟整车运行，即可以根据输入的循环工况模型运行效果；整车模型不仅提供了整车能量管理策略的设计、优化仿真平台，同时可以验证、评价策略的性能，极大提高开发效率，降低研发成本。搭建整车模型可以包括整车、发动机、变速箱、车轮、制动等模块。这里可以利用CAE(Computer Aided Engineering)建立整车模型。
其中，循环工况为整车工况，计算得到对应整车工况下的发动机扭矩可以进一步确定发动机转速，进而得到发动机工况，根据发动机工况通过查表可以得到发动机在该工况下对应的油耗值。
步骤S100与步骤S110并没有先后顺序。
S120、根据所述发动机扭矩，利用所述离散模型及所述油耗成本函数计算得到循环油耗矩阵；
其中，这里根据循环工况即整车需求，计算出对应工况发动机扭矩，利用发动机油耗模型查表获得油耗值，在整个区域内，得到油耗矩阵。
其中，x(k)为第k阶段，车速集合点；u(k)为第k阶段发动机扭矩的控制集合；P为燃油密度；fuel(k)为第k阶段对应的油耗集合；n(k)为发动机转速，T(k)为发动机扭矩，P(k)为发动机功率。
其中，根据上述计算过程可以得到在整个驾驶过程中即循环工况下循环油耗矩阵为F＝{fuel(k)|1≤k≤N}。
S130、根据所述循环油耗矩阵，利用所述规划目标函数计算输出最优能量分配轨迹。
动态规划算法就是在已知车速的前提下，以累积油耗最小为目标，求解最优的扭矩控制轨迹，进一步确定能量分配轨迹。
即通过设计规划目标，在获得油耗矩阵的基础上，将全局优化问题转化成多阶段分步计算，以每一阶段到终止状态的累计油耗最小为目标函数，采用递归调用方式，从终止状态逆推至初始状态进行规划求解，得出最佳的能量分配轨迹。
进一步该方法还可以包括对输出的最优能量分配轨迹进行验证。提高系统的可靠性。
基于上述技术方案，本发明实施例提供的整车性能仿真的方法，将动态规划算法应用于整车性能仿真分析中，通过对系统离散化处理、模型简化、可达到状态集确定以及最优轨迹求解，最终为能量管理策略的优化设计提供可行性建议。提高动态规划算法提高计算分析的准确度，提高研发效率，缩短开发周期，节约开发成本。避免了现有计算分析的机械重复工作，可以准确的提出最优化的方案建议，避免单一的机械工作造成的结果非最优化情况。在概念设计阶段、试验阶段节省成本，提高整车燃油经济性能，且在进行联合仿真的过程中还会增大发现创新方案的几率。
下面对本发明实施例提供的整车性能仿真的系统进行介绍，下文描述的整车性能仿真的系统与上文描述的整车性能仿真的方法可相互对应参照。
请参考图2，图2为本发明实施例所提供的整车性能仿真的系统的结构框图；该系统可以包括：
模型建立模块100，用于利用动态规划算法建立预定参数的离散模型，建立油耗成本函数及规划目标函数；
发动机扭矩计算模块200，用于在搭建整车模型中输入循环工况，并根据所述循环工况计算得到对应工况下的发动机扭矩；
油耗矩阵计算模块300，用于根据所述发动机扭矩，利用所述离散模型及所述油耗成本函数计算得到循环油耗矩阵；
能量分配模块400，用于根据所述循环油耗矩阵，利用所述规划目标函数计算输出最优能量分配轨迹。
可选的，所述模型建立模块100包括：离散模型单元，用于利用动态规划算法建立预定参数的离散模型x(k+1)＝f(x(k),u(k))；
其中，k＝0,1...,N-1，u为预定参数，分别是发动机扭矩、变速箱档位、油门开度；x为系统状态量；N为循环工况持续时间。
可选的，所述油耗成本函数为
其中，L为瞬时油耗，是预定参数u和状态变量x的函数，fuel(k)为第k阶段对应的油耗集合。
基于上述技术方案，可选的，所述规划目标函数具体为U＝argmin[L(x(k),u(k))+Jk+1(x(k+1))],1≤k≤N-1。
可选的，所述油耗矩阵计算模块具体为根据所述发动机扭矩，利用所述离散模型及所述油耗成本函数计算得到循环油耗矩阵F＝{fuel(k)|1≤k≤N}的模块。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上对本发明所提供的整车性能仿真的方法及系统进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种整车性能仿真的方法，其特征在于，包括：
利用动态规划算法建立预定参数的离散模型，建立油耗成本函数及规划目标函数；
在搭建整车模型中输入循环工况，并根据所述循环工况计算得到对应工况下的发动机扭矩；
根据所述发动机扭矩，利用所述离散模型及所述油耗成本函数计算得到循环油耗矩阵；
根据所述循环油耗矩阵，利用所述规划目标函数计算输出最优能量分配轨迹。
2.根据权利要求1所述的整车性能仿真的方法，其特征在于，利用动态规划算法建立预定参数的离散模型，包括：
利用动态规划算法建立预定参数的离散模型x(k+1)＝f(x(k),u(k))；
其中，k＝0,1...,N-1，u为预定参数，分别是发动机扭矩、变速箱档位、油门开度；x为系统状态量；N为循环工况持续时间。
3.根据权利要求2所述的整车性能仿真的方法，其特征在于，所述油耗成本函数为
其中，L为瞬时油耗，是预定参数u和状态变量x的函数，fuel(k)为第k阶段对应的油耗集合。
4.根据权利要求3所述的整车性能仿真的方法，其特征在于，所述规划目标函数为U＝argmin[L(x(k),u(k))+Jk+1(x(k+1))],1≤k≤N-1。
5.根据权利要求4所述的整车性能仿真的方法，其特征在于，根据所述发动机扭矩，利用所述离散模型及所述油耗成本函数计算得到循环油耗矩阵，包括：
根据所述发动机扭矩，利用所述离散模型及所述油耗成本函数计算得到循环油耗矩阵F＝{fuel(k)|1≤k≤N}。
6.一种整车性能仿真的系统，其特征在于，包括：
模型建立模块，用于利用动态规划算法建立预定参数的离散模型，建立油耗成本函数及规划目标函数；
发动机扭矩计算模块，用于在搭建整车模型中输入循环工况，并根据所述循环工况计算得到对应工况下的发动机扭矩；
油耗矩阵计算模块，用于根据所述发动机扭矩，利用所述离散模型及所述油耗成本函数计算得到循环油耗矩阵；
能量分配模块，用于根据所述循环油耗矩阵，利用所述规划目标函数计算输出最优能量分配轨迹。
7.根据权利要求6所述的整车性能仿真的系统，其特征在于，所述模型建立模块包括：离散模型单元，用于利用动态规划算法建立预定参数的离散模型x(k+1)＝f(x(k),u(k))；
其中，k＝0,1...,N-1，u为预定参数，分别是发动机扭矩、变速箱档位、油门开度；x为系统状态量；N为循环工况持续时间。
8.根据权利要求7所述的整车性能仿真的系统，其特征在于，所述油耗成本函数为
其中，L为瞬时油耗，是预定参数u和状态变量x的函数，fuel(k)为第k阶段对应的油耗集合。
9.根据权利要求8所述的整车性能仿真的系统，其特征在于，所述规划目标函数为U＝argmin[L(x(k),u(k))+Jk+1(x(k+1))],1≤k≤N-1。
10.根据权利要求9所述的整车性能仿真的系统，其特征在于，所述油耗矩阵计算模块具体为根据所述发动机扭矩，利用所述离散模型及所述油耗成本函数计算得到循环油耗矩阵F＝{fuel(k)|1≤k≤N}的模块。
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