随着汽车工业的飞速发展,日益匮乏的能源和环境污染问题已经变得十分严峻。新能源汽车是摆脱当前困境的曙光,其中最突出的便是混合动力汽车。它具有续航里程长、能源消耗小及尾气排放少等优点,是当今世界各国的研究热点。本文以混合动力汽车为研究对象,主要围绕着混合动力汽车参数匹配和优化方法展开研究。论文通过对混合动力汽车不同结构的优缺点进行分析,确定本文研究的混合动力汽车为双轴并联式。在此结构的基础上,根据目标车型的设计要求,应用理论计算和经验公式对汽车动力总成系统的主要部件进行了参数匹配。从鲁棒性和实用性的角度出发,制定并联电辅助控制策略并设置相关参数。基于软件ADVISOR对主要部件建模分析,最终建立整车模型并进行仿真,仿真结果验证了所匹配的各个系统参数能够满足整车动力性的要求,为后文的优化研究奠定了基础。针对混合动力汽车参数优化变量过多的问题,采用最优拉丁超立方法的实验设计甄别影响目标响应的关键变量,依据试验结果的Pareto图和主效应图挑选出涉及到三个系统的9个变量作为本文研究的优化变量。然后对优化过程中的约束条件、优化目标和优化算法进行了详细的分析,随后在优化软件Isight上搭建智能优化平台并采用多岛遗传算法对混合动力汽车进行多目标优化,优化后整车性能有了一定的改善,但存在优化效率低的问题。对于上述传统优化方法存在优化效率低的缺点,从优化算法和优化模型两个角度出发,提出两种改进的优化方法:组合优化法和近似模型优化法。组合优化法组合多岛遗传算法和二次规划算法,近似模型优化法采用响应面法拟合整车模型。分别对两种改进优化方法的原理、实现过程进行了详细的分析,然后对混合动力汽车进行多目标优化。优化结果表明:两者在优化效率方面都有很大的改善,但在准确性上近似模型优化法存在一定的误差。最终综合考虑选择组合优化法作为本文最终的优化方法。将整车优化前、后的仿真结果对比分析,优化后整车燃油经济性和排放性能有了较大的提高。本文提出的混合动力汽车参数优化方法,对解决混合动力汽车多系统参数优化和提高优化计算效率方面提供了思路参考,具有一定的实用价值。