基于改进遗传算法电动汽车变速器参数设计与优化

发布时间：2021-11-16 22:53

　　为增加纯电动车行驶里程,以某款只匹配主减速比的纯电动物流车为原型,改为两挡传动比配置,对传动比参数进行优化以提高电机工作效率。通过Cruise与Isight联合仿真,利用2种改进遗传算法优化得到2种不同方案。利用多岛遗传算法（MIGA）优化获得经济性最优方案1,利用带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）优化获得兼顾经济性和动力性的方案2,为电动汽车变速器设计与速比优化提供了参考。 

【文章来源】：重庆理工大学学报(自然科学). 2020,34(02)北大核心

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【部分图文】：

整车仿真模型

Isight有着专业软件集成性能，通过Isight提供的接口程序可与各种软件集成。由于没有提供与Cruise直接集成模块，通过Simcode模块后台调用Cruise软件进行仿真计算，建立Cruise与Isight集成优化模型。Isight对每组不同的输入和输出参数进行提取评估，同时Optimization进行算法的选取，模块变量设置、目标函数等的约束。建立的基于Isight软件环境的联合仿真模型如图2所示。3.1 联合仿真优化原理、步骤

方案1将多目标优化问题简化，以动力性指标为约束条件，实现经济性目标为最优的单目标优化，参数以百公里加速时间为约束条件，NEDC循环电耗为目标函数。方案2是以百公里加速时间、NEDC循环电耗为目标函数的多目标优化。3.3 优化算法的选取

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3499712