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基于特征选择遗传算法对混合动力汽车的研究

Research on Feature-Based Selection Genetic Algorithm for Hybrid Electric Vehicle

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针对传统遗传算法优化串联式混合动力汽车时燃油经济性和排放性不佳、优化运行时间过长的问题,提出一种基于特征选择遗传算法的串联式混合动力汽车系统参数和控制策略参数的多目标优化算法,并建立以动力性能指标为约束的混合动力汽车参数优化的非线性模型,其中目标函数包含最佳的燃油消耗和排放等指标.首先对目标函数的可行解空间进行特征选择,筛选出与目标函数相关度较高的可行解,并将基于特征选择的优化方法与传统遗传算法相结合,对其控制参数进行优化.其次通过ADVISOR仿真程序,计算出目标函数的最佳燃油消耗量和排放值.仿真结果表明:与传统的遗传算法相比,燃油经济性提高9.96％,CO、HC和NOX的排放分别降低18.07％、26.71％以及15.61％,同时优化运行时间降低62.14％.

朱天军、胡伟、王林

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河北工程大学机械与装备工程学院,河北 邯郸 056038

串联式混合动力汽车 多目标优化 目标函数 特征选择 控制参数

国家自然科学基金资助项目河北省高等学校科学技术研究项目河北省科技计划项目引进留学人员资助项目河北省高层次人才资助项目

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2020

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2020.(3)
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