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混合动力汽车参数的动态重组多子群粒子群优化

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为了减少混合动力汽车油耗和有害气体排放量,提出了基于动态重组多种群粒子群算法的参数优化方法.介绍了并联式混合动力系统原理,制定了能量管理策略.以降低能耗和有害气体排放为目标,选取了动力系统参数和控制策略参数为优化变量,建立了多目标优化模型.以粒子群算法为基础,将粒子群划分为优势群、劣势群、混合群3类,同时给出了多种群动态重组策略和各种群的粒子更新方法,有效兼顾了粒子的多样性和搜索效率,在此基础上提出了动态重组多种群粒子群算法的车辆参数优化方法.经UDDS工况验证,优化后油耗减少了5.03%,CO排放量降低了20.39%,CH化合物排放量降低了8.18%,NOx化合物排放量降低了7.54%,以上数据说明了动态重组多种群粒子群算法在车辆参数优化中的有效性.
Hybrid Electric Vehicle Parameters Optimization Based on Dynamic Regroup Multi-Population PSO Algorithm

Hybrid Electric VehicleParameters OptimizationMulti-Population Dynamic Re-Group StrategyParticle Swarm AlgorithmMixed Particle

侯维春、袁志鹏

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山东交通职业学院,山东 潍坊 261206

中南林业科技大学,湖南 长沙 410004

混合动力汽车 参数优化 多种群动态重组策略 粒子群算法 混合粒子

湖南省教育厅科学研究项目

19B585

2023

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)：2023.392(10)
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