CN108595853A - 一种基于遗传算法的并联混合动力汽车参数优化设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于遗传算法的并联混合动力汽车参数优化设计方法，旨在避免传统匹配方法在匹配完成后车身在某一车速范围内共振明显和噪声较大的现象，包括如下步骤：首先，建立多目标优化数学模型，确定0～50km/h加速时间、燃油经济性以及车身共振概率的计算公式，其次，利用权重系数法将多目标优化问题转化为单目标问题，应用遗传算法，在满足约束条件的前提下计算得到优化问题的近似最优解；最后，将传动系统参数优化前后的性能进行对比，分析优化效果的改善情况。

Description

一种基于遗传算法的并联混合动力汽车参数优化设计方法

技术领域

本发明属于混合动力汽车优化领域，具体的说涉及一种并联混合动力汽车参数优化设计方法。

背景技术

相比于传统汽车，并联混合动力汽车具有更多的动力系统部件和参数，因此其匹配优化问题更加复杂；现有混合动力汽车匹配设计方法分为两大类：约束匹配法和优化匹配法，相比于传统的约束匹配法，优化匹配法可以通过优化算法指导和改善传动系统的设计，使其在满足约束条件的同时保证多项性能指标最优。在所有优化算法中，遗传算法通过模拟生物群体特性设计迭代算式，可以并行搜索多个可能解，适合求解复杂的多目标优化问题。

现有的一些专利，如中国专利公布号CN105608299A，公布日2016-05-25，该发明以最高车速、加速时间和百公里电耗等多个性能指标作为优化目标，以传动比为优化变量，应用多目标遗传算法得到可行域内的Pareto最优解集，并最终确定合适的参数设计方案；中国专利公布号CN104517013A，公布日2015-04-15，该发明提出了一种基于遗传算法的车用电机多目标优化设计方案，缩短了电机设计周期，使电机在满足其性能需求的前提下，显著提高电机功率密度和效率。然而，当前的传动系统匹配中，主要考虑汽车动力性、经济性、排放性以及驾驶性的匹配问题，很少考虑传动系统匹配对车身共振与噪声的影响；此外，当前尚未提出清晰的评价指标表征外部激励对车身振动的影响；因此，在前期设计阶段，需要将车身的共振问题作为重要因素考虑在内。

发明内容

本发明旨在进一步完善并联混合动力汽车的参数优化设计方法，该方法综合考虑传动系统匹配对整车动力性、经济性以及车身共振的影响，应用合理的优化算法进行参数设计，避免传统匹配方法在匹配完成后车身在某一车速范围内共振明显和噪声较大的现象。

为实现上述目的，本发明通过如下的技术方案来实现：首先，建立多目标优化数学模型，确定0～50km/h加速时间、燃油经济性以及车身共振概率的计算公式，其次，利用权重系数法将多目标优化问题转化为单目标问题，应用遗传算法，在满足约束条件的前提下计算得到优化问题的近似最优解；最后，将传动系统参数优化前后的性能进行对比，分析优化效果的改善情况。具体步骤如下：

(1)多目标优化数学模型建立：首先，在原有常用的动力性指标和经济性指标的基础上，新增对车身共振的考虑，以期减少车辆在某一车速范围内车身共振的概率；考虑目标函数优化的复杂度和运算时间，仅将0～50km/h加速时间作为动力性优化指标，其计算公式为：

式中，t为加速时间，单位s；v₁、v₂为0～50km/h加速初始车速和终止车速，单位km/h；F_t为总驱动力，单位N；F_f为滚动阻力，单位N；F_w为空气阻力，单位N；

燃油经济性计算公式为：

式中，f_e为标准循环工况下百公里油耗，单位L/100km；time为循环工况总时间，单位s；b_e为发动机有效燃油消耗率，单位g/kWh；w_e为发动机转速，单位r/min；T_e为发动机转矩，单位Nm；P_e为发动机功率，单位kW；

车身共振概率计算公式为：

式中，Fre_body为车身共振概率，单位Hz；v_{max_con}、v_{min_con}分别为常用车速范围的上、下限，单位km/h；v_{min_cro}、v_{max_cro}分别为发动机激励频率与车身易共振区频率的重合车速单位km/h；

其中，车辆常用车速范围的上、下限分别为循环工况的15％位车速和85％车速；15％车速和85％车速分别代表汽车有15％和85％的时间行驶在某速度值之下；

发动机激励是传动系统的重要激励，可通过悬置系统传到车身，从而对车身振动产生影响；根据发动机激励频率与车身易共振区的重合车速，判断发生共振的可能性；发动机激励频率的计算公式为：

式中，fre_eng为发动机激励频率，单位Hz；v_con为行驶车速，单位km/h；r为车轮半径，单位m；i_g为变速器传动比，单位1；i₀为主减速器速比，单位1；

车身易共振区为固有频率的集中区域，根据实际车辆的各阶固有频率获取，易共振区频率范围为[Fre_low，Fre_high]；

应用Matlab软件的interp1函数计算发动机激励频率与车身易共振区的重合车速，其计算公式为：

v_{cro_min}＝interp1(fre_eng,v,Fre_low,'linear') (5)

v_{cro_max}＝interp1(fre_eng,v,Fre_high,'linear') (6)

式中，v_{cro_min}为发动机激励频率与车身易共振区低阶频率的重合车速，单位km/h；v_{cro_max}为发动机激励频率与车身易共振区高阶频率的重合车速，单位km/h；

得到常用车速范围和重合车速后，根据公式(3)计算车身共振概率；

其次，设置变速器一至六档传动比和主减速器速比为优化变量，并确定各优化变量的取值范围；

然后，设置电池荷电平衡为约束条件；由于混合动力汽车存在两种能量源，在进行燃油经济性计算时需要考虑电池能量的变化，即保证整个循环工况仿真前后电池电量误差在一定范围内；

最后，并联混合动力汽车多目标优化数学模型为：

式中，y为多目标优化解集；g_j为电池荷电平衡约束条件；

(2)多目标优化问题简化：在进行多目标优化时，将多目标函数分别赋予相应的权重，转变为单目标优化问题进行求解，从而实现动力性、经济性与车身共振概率的解耦，然后，通过加权方式对优化目标进行标准化处理，得到目标函数为：

式中，F_goal为综合性能指标最优解；f_{i_base}为各性能指标初始值；w_i为各性能指标权重，在优化前根据每个性能指标的重要程度进行设置；

(3)遗传算法求解：遗传算法首先对初始种群进行编码，将优化问题求解形式转化为基因的表现形式；然后，确定和评估适应度函数，从初始种群中选择最好的个体进行交叉和变异操作，最后，继续执行若干次选择、交叉和变异操作，直到满足特定的终止条件，得到优化问题的近似最优解；为避免陷入局部收敛，需要保证初始种群和进化代数满足一般要求。

(4)优化结果评价与分析：分别对混合动力汽车优化前后的加速能力、燃油经济性以及车身共振概率进行合理评价与分析，确定优化结果的改善情况。

与现有技术相比本发明的有益效果是：

(1)该发明将车身共振问题作为重要因素加入到传动系统匹配设计中，避免传统匹配方法在匹配完成后车身在某一车速范围内共振明显与噪声较大的现象。

(2)该发明提出了明确的车身共振评价指标表征外部激励对车身振动的影响，便于实现多目标优化问题求解，也容易对优化前后的性能改善情况进行分析；

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明：

图1为并联混合动力汽车参数优化设计方法流程；

图2为发动机激励频率与行驶车速关系曲线；

图3为本车型车身各阶固有频率图；

图4为遗传算法优化流程；

图5为0～50km/h加速时间与进化次数关系曲线；

图6为燃油经济性与进化次数关系曲线；

图7为车身共振概率与进化次数关系曲线；

图8为综合性能指标与进化次数关系曲线；

具体实施方式：

申请人根据某具体的并联式城市公交客车开发过程给出本发明的一个实施例，以期对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述。

本实施例中基于遗传算法的并联混合动力汽车参数优化设计方法流程如图1所示，具体包括：

(1)多目标优化数学模型建立：首先，各主要参数如表1所示，包括整车参数、发动机参数、电机参数；

表1主要参数列表

本发明在原有常用的动力性指标和经济性指标的基础上，新增对车身共振的考虑，以期减少车辆在某一车速范围内车身共振的概率；考虑目标函数优化的复杂度和计算时间，仅将0～50km/h加速时间作为动力性优化指标，其计算公式为：

式中，t为加速时间，单位s；v₁、v₂为0～50km/h加速初始车速和终止车速，单位km/h；F_t为总驱动力，单位N；F_f为滚动阻力，单位N；F_w为空气阻力，单位N；

燃油经济性计算公式为：

式中，f_e为标准循环工况下(中国典型城市工况)百公里油耗，单位L/100km；time为循环工况总时间，单位s；b_e为发动机有效燃油消耗率，单位g/kWh；w_e为发动机转速，单位r/min；T_e为发动机转矩，单位Nm；P_e为发动机功率，单位kW；

车身共振概率计算公式为：

式中，Fre_body为车身共振概率，单位Hz；v_{max_con}、v_{min_con}分别为常用车速范围的上、下限，单位km/h；v_{min_cro}、v_{max_cro}分别为发动机激励频率与车身易共振区频率的重合车速单位km/h；

其中，车辆常用车速范围的上、下限分别为循环工况的15％位车速和85％车速；15％车速和85％车速分别代表汽车有15％和85％的时间行驶在某速度值之下；通过统计学分析，计算得到中国典型城市工况的15％位车速为9.5km/h，85％位车速为34.9km/h，即常用车速范围为(9.5 34.9)km/h。

发动机激励是传动系统的重要激励，可通过悬置系统传到车身，从而对车身振动产生影响；根据发动机激励频率与车身易共振区的重合车速，判断发生共振的可能性；发动机激励频率的计算公式为：

式中，fre_eng为发动机激励频率，单位Hz；ν_con为行驶车速，单位km/h；

计算得到的发动机激励频率与行驶车速的关系如图2所示；

车身易共振区为固有频率的集中区域，根据实际车辆的各阶固有频率获取；图3为本车型车身各阶固有频率，由于第3～8阶固有频率较为集中，确定为车身的易共振区，其频率范围为(15～20)Hz；

应用Matlab软件的interp1函数计算发动机激励频率与车身易共振区的重合车速，其计算公式为：

v_{cro_min}＝interp1(fre_eng,v,Fre_low,'linear') (5)

v_{cro_max}＝interp1(fre_eng,v,Fre_high,'linear') (6)

式中，v_{cro_min}为发动机激励频率与车身易共振区低阶频率的重合车速，单位km/h；v_{cro_max}为发动机激励频率与车身易共振区高阶频率的重合车速，单位km/h；初始值条件下，v_{cro_min}为24km/h；v_{cro_max}为32km/h；

得到常用车速范围和重合车速后，根据公式(3)计算车身共振概率

其次，设置变速器一至六档传动比和主减速器速比为优化变量，并确定各优化变量的取值范围，如表2所示；

表2优化变量与取值范围

参数名称	符号	初始值	取值范围
				变速器一档传动比	ig1	6.39	[5.8,7.6]
变速器二档传动比	ig2	3.97	[3.4,4.8]
				变速器三档传动比	ig3	2.40	[2.0,2.9]
变速器四档传动比	ig4	1.48	[1.45,1.8]
				变速器五档传动比	ig5	1.00	[0.9,1.4]
变速器六档传动比	ig6	0.73	[0.5,0.8]
				主减速器速比	i0	4.88	[4.0,5.2]

然后，设置电池荷电平衡为约束条件；由于混合动力汽车存在两种能量源，在进行经济性计算时需要考虑电池能量的变化，即保证整个循环工况仿真前后电池电量误差在0.5％以内；

最后，并联混合动力汽车多目标优化数学模型为：

式中，y为多目标优化解集；g_j为电池荷电平衡约束条件；

(2)多目标优化问题简化：在进行多目标优化时，将多目标函数分别赋予相应的权重，转变为单目标优化问题进行求解，从而实现动力性、经济性与车身共振概率的解耦，然后，通过加权方式对优化目标进行标准化处理，得到目标函数为：

式中，F_goal为综合性能指标最优解；f_{i_base}为各性能指标初始值；w_i为各性能指标权重，在优化前根据每个性能指标的重要程度进行设置，w₁＝0.4、w₂＝0.4、w₃＝0.2；

(3)遗传算法求解：遗传算法的优化流程如图4所示，首先对初始种群进行编码，将优化问题求解形式转化为基因的表现形式；然后，确定和评估适应度函数，从初始种群中选择最好的个体进行交叉和变异操作，最后，继续执行若干次选择、交叉和变异操作，直到满足特定的终止条件，得到优化问题的近似最优解；为避免陷入局部收敛，需要保证初始种群和进化代数满足一般要求，设置初始种群为50，进化次数为20。

(4)优化结果评价与分析：分别对混合动力汽车优化前后的加速能力、经济性以及车身共振概率进行合理评价与分析，确定优化结果的改善情况。

图5～图8分别为0～50km/h加速时间、燃油经济性、车身共振概率以及综合性能指标随进化次数的变化曲线，随着进化次数的增加，各性能指标值逐渐趋于稳定，综合性能指标达到最优值。优化前后参数对比分析结果如表3所示，优化后的综合性能指标降低，即整车综合性能较优化前有所提高；虽然汽车的动力性有所下降，但燃油经济性有所提高，且车身共振概率降至0，即优化后的传动系统参数将激励频率“移频”到易共振区外，从而避免了车身的共振现象。

表3优化前后结果对比

参数名称	优化前(初始值)	优化后
			变速器一档传动比	6.39	6.54
变速器二档传动比	3.97	3.79
			变速器三档传动比	2.40	2.57
变速器四档传动比	1.48	1.53
			变速器五档传动比	1.00	1.23
变速器六档传动比	0.73	0.56
			主减速器速比	4.88	4.11
0～50km/h加速时间(s)	7.52	7.81
			燃油经济性(L/100km)	19.42	18.77
车身共振概率	0.32	0.00
			综合性能指标	1.00	0.80

Claims (1)

1.一种基于遗传算法的并联混合动力汽车参数优化设计方法，包括多目标优化数学模型建立、多目标优化问题简化、遗传算法求解与优化结果分析，其特征在于：

(1)多目标优化数学模型建立：首先，设置优化目标为0～50km/h加速时间、燃油经济性以及车身共振概率；其中，0～50km/h加速时间计算公式为：

式中，t为加速时间，单位s；v₁、v₂分别为0～50km/h加速初始车速和终止车速，单位km/h；m为整车质量，单位kg；F_t为总驱动力，单位N；F_f为滚动阻力，单位N；F_w为空气阻力，单位N；

燃油经济性计算公式为：

式中，f_e为标准循环工况下百公里油耗，单位L/100km；time为循环工况总时间，单位s；b_e为发动机有效燃油消耗率，单位g/kWh；w_e为发动机转速，单位r/min；T_e为发动机转矩，单位Nm；P_e为发动机功率，单位kW；

车身共振概率计算公式为：

式中，Fre_body为车身共振概率，单位Hz；v_{max_con}、v_{min_con}分别为常用车速范围的上、下限，单位km/h；v_{min_cro}、v_{max_cro}分别为发动机激励频率与车身易共振区频率的重合车速，单位km/h；

其中，车辆常用车速范围的上、下限分别为循环工况的15％位车速和85％车速；15％车速和85％车速分别代表汽车有15％和85％的时间行驶在某速度值之下；

车身共振概率由发动机激励频率与车身易共振区频率的重合车速计算；发动机激励频率的计算公式为：

式中，fre_eng为发动机激励频率，单位Hz；ν_con为行驶车速，单位km/h；r为车轮半径，单位m；i_g为变速器传动比，单位1；i₀为主减速器速比，单位1；

车身易共振区为固有频率的集中区域，根据实际车辆的各阶固有频率获取，易共振区频率范围为[Fre_low，Fre_high]；利用Matlab软件的插值函数计算发动机激励频率与车身易共振区的重合车速，其计算公式为：

v_{cro_min}＝interp1(fre_eng,v,Fre_low,'linear') (5)

v_{cro_max}＝interp1(fre_eng,v,Fre_high,'linear') (6)

式中，v_{cro_min}为发动机激励频率与车身易共振区低阶频率的重合车速，单位km/h；v_{cro_max}为发动机激励频率与车身易共振区高阶频率的重合车速，单位km/h；

得到常用车速范围和重合车速后，根据公式(3)计算车身共振概率；

其次，设置变速器一至六档传动比和主减速器速比为优化变量，确定优化变量取值范围；然后，设置电池荷电平衡为约束条件；保证循环工况仿真前后电池电量误差在一定范围内；

最后，并联混合动力汽车多目标优化数学模型为：

式中，y为多目标优化解集；g_j为电池荷电平衡约束条件；

(2)多目标优化问题简化：采用权重法将多目标问题转化为单目标问题求解，并通过加权方式将优化目标进行标准化处理，得到目标函数为：

式中，F_goal为综合性能指标最优解；f_{i_base}为各性能指标初始值；w_i为各性能指标权重，在优化前根据每个性能指标的重要程度进行设置；

(3)遗传算法求解：遗传算法首先对初始种群进行编码，将优化问题求解形式转化为基因的表现形式；然后，确定和评估适应度函数，从初始种群中选择最好的个体进行交叉和变异操作，最后，继续执行若干次选择、交叉和变异操作，直到满足特定的终止条件，得到优化问题的近似最优解；

(4)优化结果评价与分析：分别对混合动力汽车优化前后的加速能力、经济性以及车身共振概率进行合理评价与分析，确定优化结果的改善情况。