混合动力汽车参数的交叉—变异蜂群算法优化

• 作者: 刘建辉 姚方方 张彦
• 来源期刊: 汽车安全与节能学报
• 关键词: 混合动力汽车(HEV) 能量管理策略 有害气体排放 参数优化 交叉—变异策略 蜂群算法
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 汽车安全|Automotive Safety
• 页码范围: 186-192
• 页数: 7页
• 分类号: U461.8
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8484.2020.02.006

摘要

为了减少混合动力汽车(HEV)油耗和有害气体排放量,提出了基于交叉—变异蜂群算法的参数优化方法,通过建立车辆的动力学模型、关键部件模型,综合运用发动机、电机及动力电池的效率,制定了能量管理策略.以动力系统参数和能量控制策略参数为优化变量,建立了多目标优化模型.在蜂群算法基础上,使用交叉—变异策略加深局部搜索方法的优化深度,使用半随机半保留方法提高了全局搜索效率.结果表明:经美国城市循环工况(UDDS)工况验证,优化后油耗减少了4.85％,CO排放量降低了19.83％,碳氢化合物(CH)排放量降低了8.08％,氮氧化物(NOx)排放量降低了7.08％.这说明了交叉—变异蜂群算法在车辆参数优化中的有效性.