基于量子遗传算法的Plug-in混合动力汽车的匹配优化研究

【摘要】：以CVT插电式混合动力汽车为研究对象,对动力传动系统进行匹配。在matlab/simulink平台上,建立了以整车消耗成本为目标,以动力性设计指标为约束,以发动机功率、电机功率、电池容量、减速器速比为变量的优化模型,利用量子遗传算法进行求解,得到了整车消耗成本最小的部件参数,并建立系统仿真模型进行了仿真。结果表明,在15个NEDC工况下,经过该方法优化后整车消耗成本降低约6.33%。 【作者单位】： 重庆长安汽车股份有限公司;
【关键词】： 混合动力 CVT 插电式 量子遗传算法 整车消耗成本
【分类号】：U469.7
【正文快照】： 张佩佩(1983-),女,山西平遥人,工程师,主要从事汽车工程的研究。--[3-5]Plug-in(可外接)插电式混合动力电动汽车数优化。但是GA存在“过早收敛”的缺陷,而(简称PHEV)在确定整车方案和设计目标后,需且在进化后期搜索效率较低,种群进化缓慢。而量要确定动力传动系统部件的参数,

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