JOURNAL OF LIGHT INDUSTRY

CN 41-1437/TS  ISSN 2096-1553

基于PSO算法的ISG混合动力汽车传动系参数优化

王东方 ,  邢艺文

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王东方, 邢艺文. 基于PSO算法的ISG混合动力汽车传动系参数优化[J]. 轻工学报, 2017, 32(5): 57-65. doi: 10.3969/j.issn.2096-1553.2017.5.008
引用本文: 王东方, 邢艺文. 基于PSO算法的ISG混合动力汽车传动系参数优化[J]. 轻工学报, 2017, 32(5): 57-65. doi: 10.3969/j.issn.2096-1553.2017.5.008
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WANG Dong-fang and XING Yi-wen. Optimization of transmission parameters for ISG hybrid electric vehicle based on PSO algorithm[J]. Journal of Light Industry, 2017, 32(5): 57-65. doi: 10.3969/j.issn.2096-1553.2017.5.008
Citation: WANG Dong-fang and XING Yi-wen. Optimization of transmission parameters for ISG hybrid electric vehicle based on PSO algorithm[J]. Journal of Light Industry, 2017, 32(5): 57-65. doi: 10.3969/j.issn.2096-1553.2017.5.008
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基于PSO算法的ISG混合动力汽车传动系参数优化

  • 南京工业大学 机械与动力工程学院, 江苏 南京 211800

  • 基金项目: 江苏省自然科学基金项目（BK20130941）

  • 中图分类号: TH12

Optimization of transmission parameters for ISG hybrid electric vehicle based on PSO algorithm

  • School of Mechanical and Power Engineering, Nanjing Tech University, Nanjing 211800, China

  • Received Date: 2016-07-03
    Accepted Date: 2017-02-23
    Available Online: 2017-09-15

    CLC number: TH12

  • 摘要: 为了进一步提高ISG混合动力汽车的整车动力性与燃油经济性，在完成动力系统参数匹配之后，利用Advisor软件建立了仿真顶层模型，以验证参数匹配与部件选取的可行性；在此基础上，选取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，采用粒子群优化（PSO）算法对传动系参数进行优化.仿真结果表明，优化后的最大爬坡度增加了4.3%，100 km燃油消耗降低了0.8 L，0~100 km/h加速时间减少了1.4 s.
    Abstract: In order to further improve the vehicle dynamic performance and fuel economy of ISG hybrid electric vehicle,after parameters matching of powertrain system,advisor software was used to build the vehicle simulation model to verify the feasibility of parameters matching and parts selection.On this basis,transmission main reduction ratio of transmission ratio and transmission of the file were selected as the optimization variables,the related dynamic performance requirements as the constraint conditions,particle swarm optimization (PSO)was used to optimize transmission parameters.Simulation results showed that the maximum climble gradient after optimization increased by 4.3%,fuel consumption per 100 km decreased by 0.8 L,0~100 km/h acceleration time decreased by 1.4 s.
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  • 收稿日期:  2016-07-03
  • 修回日期:  2017-02-23
  • 刊出日期:  2017-09-15
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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王东方, 邢艺文. 基于PSO算法的ISG混合动力汽车传动系参数优化[J]. 轻工学报, 2017, 32(5): 57-65. doi: 10.3969/j.issn.2096-1553.2017.5.008
引用本文: 王东方, 邢艺文. 基于PSO算法的ISG混合动力汽车传动系参数优化[J]. 轻工学报, 2017, 32(5): 57-65. doi: 10.3969/j.issn.2096-1553.2017.5.008
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WANG Dong-fang and XING Yi-wen. Optimization of transmission parameters for ISG hybrid electric vehicle based on PSO algorithm[J]. Journal of Light Industry, 2017, 32(5): 57-65. doi: 10.3969/j.issn.2096-1553.2017.5.008
Citation: WANG Dong-fang and XING Yi-wen. Optimization of transmission parameters for ISG hybrid electric vehicle based on PSO algorithm[J]. Journal of Light Industry, 2017, 32(5): 57-65. doi: 10.3969/j.issn.2096-1553.2017.5.008
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基于PSO算法的ISG混合动力汽车传动系参数优化

  • 南京工业大学 机械与动力工程学院, 江苏 南京 211800
  • 收稿日期: 2016-07-03
  • 录用日期: 2017-02-23
  • 网络出版日期: 2017-09-15
基金项目:  江苏省自然科学基金项目（BK20130941）

摘要: 为了进一步提高ISG混合动力汽车的整车动力性与燃油经济性，在完成动力系统参数匹配之后，利用Advisor软件建立了仿真顶层模型，以验证参数匹配与部件选取的可行性；在此基础上，选取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，采用粒子群优化（PSO）算法对传动系参数进行优化.仿真结果表明，优化后的最大爬坡度增加了4.3%，100 km燃油消耗降低了0.8 L，0~100 km/h加速时间减少了1.4 s.

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