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基于粒子群算法的汽车传动系参数多目标优化 被引量:4

Multi-objective Optimization of Vehicle Power Train Parameters Based on PSO Algorithm
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摘要 对单轴并联式混合动力汽车进行传动系多目标参数优化分析,通过ADVISOR仿真软件建立整车模型,选取加速时间和百公里油耗为优化目标,传动系主减速器速比和变速器各档速比为优化变量,动力性能相关要求为约束条件,采用粒子群算法(PSO)结合ADVISOR软件进行优化,并对优化结果进行对比分析。仿真实例表明,优化后可以有效地解决传动系参数优化问题,对动力系统其他部件的参数优化也有一定的指导意义。 To optimize and analyze the multi-objectiues of hybrid vehicle,this paper uses ADVISOR simulation software to establish the vehicle model and takes acceleration time and oil comsumption/one hundred kilometres as object of optimization,speed reducing ratio and shifting gear as variables of optimization and functional requirement as constraint condition. It also uses PSO algorithm with ADVISOR software to optimize the power train parameters,thus improving the power performance and fuel economy.
作者 钱娟 王东方 缪小东 QIAN Juan;WANG Dongtang;MIAO Xiaodong(Mechanical Academy,Nanjing Technological University,Nanjing 211800,China)
出处 《机械制造与自动化》 2018年第3期168-170,共3页 Machine Building & Automation
关键词 混合动力汽车 传动系 参数优化 粒子群算法 hybrid vehicle gear train parameter optimization PSO algorithm
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