基于正交试验设计和多目标遗传算法的H EV参数优化

• 作者: 周云山 贾杰锋
• 来源期刊: 汽车安全与节能学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 混合动力汽车 正交试验设计 多目标遗传算法 Pareto最优 参数优化
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 汽车安全
• 页码范围: 324-330
• 页数: 7页
• 分类号: U469.72
• 字数: 5199字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8484.2014.04.002

摘要

为在满足动力性前提下，降低混合动力汽车（HEV）的油耗和排放，提出了一种新的参数优化方法。以ADVISOR为仿真平台，应用正交试验设计，找出了对油耗和排放性能影响最显著的5个动力系统部件及控制策略的系统参数。建立了HEV多目标优化模型。用多目标遗传算法和最小二乘意义下的主客观组合赋权法，得到该模型的Pareto最优解集合，并从中选出了最优参数组合。结果表明：与优化前相比较，优化后的参数下，每100 km 的油耗降低25.3%，每1 km的CO的排放质量降低35.5%，每1 km的HC+NOx的排放质量降低13.7%。因而，验证了该方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周云山	湖南大学汽车电子与控制技术教育部工程研究中心	78	591	13.0	18.0
2	贾杰锋	湖南大学汽车电子与控制技术教育部工程研究中心	3	34	3.0	3.0