2025年10月16日
美的工业2025年10月16日
富士康2025年10月16日
PTC2025年10月15日
浩辰软件2025年10月15日
奥托立夫2025年10月16日
罗克韦尔
2025年10月16日
明珞装备
2025年10月11日
EMAG
2025年10月11日
蔡司工业
2025年10月11日
BBS
2025年10月15日
斯泰必鲁斯
2025年10月15日
PTC
2025年10月14日
佛瑞亚海拉
四、优化结果及分析
(一)动力系统的优化结果
图2所示为该优化过程的迭代图。从图2中可以看出,计算过程从初始值开始离散的改变优化参数的取值,并在每点计算当前约束,判断是否满足迭代终了条件,然后通过二次规划算法计算下次迭代的方向和步长,直至整个优化过程收敛于某一组数值。当然,当约束条件取值不当时,优化过程会得不到收敛值而超时终止。
从结果中可以看到,优化后的车型在满足仿真初期设定的动力性前提下,达到了动力系统最小化的优化目的,这样可以降低成本,一定程度上提高了整车性能。
(二)控制策略优化结果
EQ6110HEV混合动力电动汽车采用的是目前并联HEV普遍采用的电力辅助控制策略,该策略将电力驱动系统作为辅助驱动源,发动机作为汽车的主驱动源,各种工作模式下利用电机优化发动机的工作区间,在满足汽车行驶要求的条件下,保证发动机尽可能的工作于低油耗和低排放的理想工作区域,电机对发动机的输出扭矩起“削峰填谷”的作用,同时注意到将电池SOC值维持在一个合理的范围内。
五、结语与展望
本文以EQ6110HEV 为对象,系统分析了混合动力电动汽车的优化设计过程,包括目标函数的设定、优化变量的选取、约束条件的选定和优化算法的选择,并在最后给出了优化计算过程和结果。另外,在仿真研究中发现,HEV的燃油经济性不仅与整车配置和控制策略有关,而且与HEV的驾驶循环有较大关联。而对于像EQ6110这样的混合动力公交车来说,由于其行驶路线和路况较为固定,本文所进行的优化研究对于整车经济性能的提升有很实际的帮助,但是对于驾驶循环不固定的其它类型HEV来说,适用于多工况的控制策略还有待研究。