基于多目标遗传算法的汽车动力传动系统参数优化设计  被引量:11

Parametric Optimization Design of Automobile Powertrain Based on Multi-objective Genetic Algorithm

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作  者:颜伏伍[1] 胡峰[1] 田韶鹏[1,2] 袁智军 

机构地区:[1]武汉理工大学 [2]上汽通用五菱汽车股份有限公司

出  处:《汽车技术》2009年第12期20-23,共4页Automobile Technology

摘  要:建立了汽车动力性和燃油经济性仿真模型,并在此基础上建立了汽车动力传动系统参数多目标优化模型,引入了带精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ作为优化算法。以某微型车为例,对其进行了性能仿真计算和传动系统参数优化设计。结果表明,仿真结果与道路试验结果基本吻合,该仿真模型具有较高的精度;优化后整车动力性和燃油经济性结果令人满意。A simulation model of automobile power performance and fuel economy is established in the paper,and on this basis a multi-objective model for automobile powertrain is set up.The elitist non-dominated sorting genetic algorithm NSGA-Ⅱ has been adopted to do the optimization.The paper takes a mini car as example to carry out performance simulation calculation and powertrain parametric optimization design.The results show that the simulation results basically agree with the road test results,the simulation mode...

关 键 词:动力传动系统 参数 多目标遗传算法 优化设计 

分 类 号:U463.2[机械工程—车辆工程]

 

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