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混合动力汽车能量管理的自适应交叉NSGA-Ⅱ优化

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为了降低混合动力汽车的油耗并减少有害气体的排放,提出了基于逻辑门限值的能量管理策略和自适应交叉NS-GA-Ⅱ算法的控制参数优化方法.介绍了混合动力系统结构和工作模式,建立了混合动力系统仿真模型.基于逻辑门限值构造了混合动力汽车能量管理策略.以控制策略参数为优化对象,以降低油耗和减少有害气体排放为优化目标建立了参数优化模型.以NSGA-Ⅱ算法为基础,加入了基于t分布的tDX交叉算子,提出了自适应交叉NSGA-Ⅱ算法的参数多目标优化方法.经验证,自适应交叉NSGA-Ⅱ算法的收敛性优于传统NSGA-Ⅱ算法.经过自适应交叉NSGA-Ⅱ算法优化,油耗降低了8.13％,等效油耗降低了6.53％,CO排放量降低了10.97％,HC排放量降低了7.64％,NOx排放量降低了10.03％,说明自适应交叉NSGA-Ⅱ算法对混合动力汽车控制参数具有较好的优化效果.
Hybrid Electric Vehicle Energy Management Parameters Optimization Based on Adaptive Crossover NSGA-Ⅱ Algorithm

张珠让、周南

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咸阳师范学院,陕西咸阳712025

湖南大学,湖南长沙410082

长沙商贸旅游职业技术学院,湖南长沙410116

混合动力汽车 能量管理策略 控制参数优化 自适应交叉NSGA-Ⅱ算法

2019年湖南省教育厅科学研究项目

19B585

2022

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)：2022.372(2)
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