【摘 要】
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提出了一种采用分层方法的解耦优化算法。外层采用多目标粒子群算法对整车动力部件参数进行优化,同时引入对电池以及逆变器的效率优化,将得到的不同优化结果实时提取并传递给
【机 构】
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合肥工业大学机械工程学院,汽车技术与装备国家地方联合工程研究中心,安徽省新能源汽车省部共建协同创新中心,陆军炮兵防空兵学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFB0103201)
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提出了一种采用分层方法的解耦优化算法。外层采用多目标粒子群算法对整车动力部件参数进行优化,同时引入对电池以及逆变器的效率优化,将得到的不同优化结果实时提取并传递给内层;内层采用Bellman动态规划算法,根据外层优化得到的动力部件参数求解,建立优化后的换挡策略。在此基础上,通过广义回归神经网络提取动态规划的换挡优化结果,利用所得到的换挡策略建立了自适应驾驶员模型和整车正向仿真模型,以动力性和经济性为目标,通过整车正向仿真分析对分层优化结果进行进一步选择。研究结果表明,该优化算法实现了换挡控制策略与动力部件
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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