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纯电动汽车动力参数匹配与仿真研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 15:42:57
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纯电动汽车动力参数匹配与仿真研究【摘要】:传统燃油汽车是现代工业文明的重要标志,但它也给人类社会带来了石油能源匮乏、全球变暖、噪声污染、空气污染等一系列的负面影响,这些问题已经逐渐

【摘要】:传统燃油汽车是现代工业文明的重要标志,但它也给人类社会带来了石油能源匮乏、全球变暖、噪声污染、空气污染等一系列的负面影响,这些问题已经逐渐影响到人类的生存与发展。而纯电动汽车作为一种零排放的新能源汽车,普遍被人们认为是解决上述问题的有效方法之一。 纯电动汽车的发展越来越受到关注。动力系统的参数匹配是纯电动汽车研发的主要内容之一,其主要包括电机的选型、电池的选型、传动比的确定以及空间布置。合理的参数匹配对汽车的动力性有很大的影响,同时对续航里程也有显著的影响。 本文以纯电动汽车为研究对象,进行动力参数匹配与仿真研究。其主要研究工作包括: 首先,借鉴传统汽车的动力学研究方法,对纯电动汽车进行受力分析,并且讨论了纯电动汽车的动力性和经济性。 其次,对纯电动汽车动力系统参数进行了初步设计匹配。 接着,以仿真软件ADVISOR为平台,建立了纯电动汽车的动力系统各部件(包括驱动电机、电池、主减速器、差速器、车轮等)的仿真模型,对纯电动汽车的动力性能和续航里程进行了动态仿真。通过分析ADVISOR仿真结果,研究了动力系统各部件参数对纯电动汽车性能的影响。 最后,利用蚁群遗传算法对初步确定的动力系统参数进行优化。并将优化前后的设计方案利用ADVISOR进行仿真对比分析,结果表明优化效果明显,验证了蚁群遗传算法应用到纯电动汽车动力系统参数匹配是可行的。 【关键词】:纯电动汽车 动力系统 参数匹配 蚁群遗传算法 优化
【学位授予单位】:重庆交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:U469.72
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 第一章 绪论8-21
  • 1.1 课题研究背景8-12
  • 1.1.1 纯电动汽车的国内外发展现状8-10
  • 1.1.2 我国发展纯电动汽车的意义和优势10-12
  • 1.2 纯电动汽车概况12-19
  • 1.2.1 纯电动汽车优点12
  • 1.2.2 纯电动汽车的结构原理12-14
  • 1.2.3 纯电动汽车研发的核心技术14-19
  • 1.3 本课题的研究意义及研究现状19-20
  • 1.3.1 课题研究的意义19
  • 1.3.2 课题研究的现状19-20
  • 1.4 本文的主要研究内容20-21
  • 第二章 纯电动汽车动力系统参数匹配21-37
  • 2.1 纯电动汽车的受力分析21-24
  • 2.2 纯电动汽车动力性分析24-25
  • 2.2.1 最高车速分析24
  • 2.2.2 爬坡能力分析24-25
  • 2.2.3 加速性能分析25
  • 2.3 续航里程分析25-26
  • 2.4 纯电动汽车动力系统参数设计26-30
  • 2.4.1 驱动电机的参数设计26-28
  • 2.4.2 传动系统参数的设计28-30
  • 2.4.3 电池组参数设计30
  • 2.5 纯电动汽车动力系统的布置30-33
  • 2.5.1 影响动力系统布置的主要因素31-32
  • 2.5.2 纯电动汽车驱动系统的结构形式32-33
  • 2.6 设计实例33-37
  • 第三章 纯电动汽车仿真模型的建立与分析37-53
  • 3.1 仿真软件 ADVISOR 简介37-41
  • 3.1.1 ADVISOR 主要特点37-38
  • 3.1.2 ADVISOR 工作原理38
  • 3.1.3 ADVISOR 仿真过程38-41
  • 3.2 车辆模型的建立41-50
  • 3.2.1 循环工况的选择42
  • 3.2.2 车辆模块的建立42-44
  • 3.2.3 车轮模块的建立44-45
  • 3.2.4 主减速器模块的建立45-46
  • 3.2.5 变速器模块的建立46
  • 3.2.6 电机模块的建立46-48
  • 3.2.7 能量存储(电池)模块的建立48-50
  • 3.3 仿真结果及分析50-53
  • 第四章 纯电动汽车动力系统参数优化53-66
  • 4.1 蚁群算法的简介53-58
  • 4.1.1 蚁群算法基本原理53-54
  • 4.1.2 基本蚁群算法的数学模型54-56
  • 4.1.3 基本蚁群算法实现的步骤和流程56-57
  • 4.1.4 基本蚁群算法的优缺点57-58
  • 4.2 多目标优化问题连续域蚁群算法58-59
  • 4.2.1 基于信息素交流的寻优方法58-59
  • 4.2.2 基于全局最优经验指导的寻优方法59
  • 4.2.3 蚂蚁行进策略59
  • 4.3 基于遗传算法的蚁群算法改进59-62
  • 4.4 纯电动动力系统参数的优化匹配62-66
  • 4.4.1 优化变量的选取62
  • 4.4.2 目标函数的建立62-63
  • 4.4.3 求解结果63-64
  • 4.4.4 对优化后的参数进行仿真分析64-66
  • 第五章 总结与展望66-67
  • 5.1 总结66
  • 5.2 展望66-67
  • 致谢67-68
  • 参考文献68-71
  • 攻读硕士期间发表的论文及参加科研情况的说明71


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