【摘 要】
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为了减少混合动力汽车(HEV)油耗和有害气体排放量,提出了基于交叉—变异蜂群算法的参数优化方法,通过建立车辆的动力学模型、关键部件模型,综合运用发动机、电机及动力电池的效率,制定了能量管理策略。以动力系统参数和能量控制策略参数为优化变量,建立了多目标优化模型。在蜂群算法基础上,使用交叉—变异策略加深局部搜索方法的优化深度,使用半随机半保留方法提高了全局搜索效率。结果表明:经美国城市循环工况(UDDS)工况验证,优化后油耗减少了4.85%,CO排放量降低了19.83%,碳氢化合物(CH)排放量降低了8.08
【机 构】
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黄河交通学院汽车工程学院,郑州新大方重工科技有限公司
【基金项目】
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河南省科学技术攻关计划项目(112102110027)。
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为了减少混合动力汽车(HEV)油耗和有害气体排放量,提出了基于交叉—变异蜂群算法的参数优化方法,通过建立车辆的动力学模型、关键部件模型,综合运用发动机、电机及动力电池的效率,制定了能量管理策略。以动力系统参数和能量控制策略参数为优化变量,建立了多目标优化模型。在蜂群算法基础上,使用交叉—变异策略加深局部搜索方法的优化深度,使用半随机半保留方法提高了全局搜索效率。结果表明:经美国城市循环工况(UDDS)工况验证,优化后油耗减少了4.85%,CO排放量降低了19.83%,碳氢化合物(CH)排放量降低了8.08
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