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基于遗传算法的PHEV动力参数优化与仿真 被引量:5
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作者 陈峥 +1 位作者 申江卫 肖仁鑫 《昆明理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第1期46-51,共6页
分析了插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,简称PHEV)的动力系统结构,提出了将发动机功率、电机功率、动力电池功率、动力电池容量作为变量来优化PHEV动力系统.将3大动力部件成本总和作为目标函数,整车质量及动力性能... 分析了插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,简称PHEV)的动力系统结构,提出了将发动机功率、电机功率、动力电池功率、动力电池容量作为变量来优化PHEV动力系统.将3大动力部件成本总和作为目标函数,整车质量及动力性能作为限制条件,建立数学模型,运用遗传算法进行优化.运用Autonomie汽车仿真软件建立PHEV仿真模型,进行仿真实验.结果表明:发动机、电机、动力电池参数与遗传算法最优解基本相符,验证了所用遗传算法匹配动力参数的适用性. 展开更多
关键词 插电式混合动力汽车 遗传算法 成本优化 仿真
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基于聚类分析算法电动汽车在线安全性研究 被引量:4
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作者 李晓宇 肖仁鑫 +1 位作者 陈峥 《昆明理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2017年第2期107-112,共6页
在不断成熟的电动汽车技术推动下,电动汽车被越来越多的人们所接受,因此保证电动汽车在无人值守充电、久置停车或在运行过程中的安全性尤为重要.本文针对电动汽车远程监控平台系统,通过聚类算法分析远程监控平台电池包数据,实现实时预... 在不断成熟的电动汽车技术推动下,电动汽车被越来越多的人们所接受,因此保证电动汽车在无人值守充电、久置停车或在运行过程中的安全性尤为重要.本文针对电动汽车远程监控平台系统,通过聚类算法分析远程监控平台电池包数据,实现实时预警电池包内电池安全故障,故障分级,并将电池包安全信息在线反馈到电动汽车终端.该方法在后台服务器能够快速分析汽车运行过程中的安全性问题,实时监测和反馈电池包安全信息,提高电动汽车运行和维护的安全性. 展开更多
关键词 故障报警 聚类分析 监控平台
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汽车悬架LQR控制的差分进化算法研究 被引量:2
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作者 陈小兵 《小型内燃机与车辆技术》 2015年第4期56-60,共5页
基于LQR控制器的汽车悬架能很大程度上改善悬架性能,但是控制器加权系数矩阵Q与R没有确定的解析方法,由先验知识决定,难以得到全局最优的LQR控制器。因此,利用差分进化算法设计DE-LQR悬架最优控制算法求解控制器加权系数矩阵,在Simulin... 基于LQR控制器的汽车悬架能很大程度上改善悬架性能,但是控制器加权系数矩阵Q与R没有确定的解析方法,由先验知识决定,难以得到全局最优的LQR控制器。因此,利用差分进化算法设计DE-LQR悬架最优控制算法求解控制器加权系数矩阵,在Simulink中建立悬架仿真模型联合算法进行仿真。结果表明,DE-LQR悬架最优控制算法能大大提高悬架性能,车身加速度减小了2.144%,悬架动位移减小了31.336%,轮胎位移减小了12.25%;设计的DE-LQR算法无需先验知识,避免了人为主观因素,实现悬架最优控制,同时算法能够自适应调整全局最优解与局部最优解的关系,最快速度求解理论的全局最优解,大大提高了DE-LQR优化算法性能。 展开更多
关键词 汽车悬架 LQR控制 差分进化算法 DE-LQR 系数优化
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基于ADVISOR的并联PHEV动力参数匹配的研究 被引量:1
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作者 申江卫 肖仁鑫 《新技术新工艺》 2016年第1期70-74,共5页
分析了并联PHEV动力系统的基本结构,表明动力参数匹配对PHEV的设计研发具有重要的作用。总结得到了PHEV动力参数匹配的基本原则、方法和步骤,主要根据汽车动力学方程、整车基本参数,在满足整车动力性、经济性和纯电动续驶里程要求前提下... 分析了并联PHEV动力系统的基本结构,表明动力参数匹配对PHEV的设计研发具有重要的作用。总结得到了PHEV动力参数匹配的基本原则、方法和步骤,主要根据汽车动力学方程、整车基本参数,在满足整车动力性、经济性和纯电动续驶里程要求前提下,通过计算匹配得到了电动机峰值和额定功率、发动机峰值功率和额定功率、纯电动模式下车速与动力电池功率和动力电池能量关系以及传动系统的最大传动比和最小传动比等重要的动力参数。应用ADVISOR汽车仿真软件搭建了PHEV仿真模型,在CYC-HWFET行驶工况下进行了仿真试验。仿真结果表明,动力性、经济性以及纯电动续驶里程均满足整车开发设计要求,进一步验证了所使用的PHEV动力参数匹配方法的有效性和所匹配得到的PHEV动力参数的准确性。 展开更多
关键词 PHEV 参数匹配 ADVISOR 行驶工况 仿真模型
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基于神经网络建模和K-均值算法的电池健康状态评估 被引量:1
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作者 苏晓波 孙猛猛 +4 位作者 舒星 李沛森 张海洋 李晓宇 《价值工程》 2016年第2期102-105,共4页
锂离子宽的电压平台和严重的两端极化不利于SOH的估算,但电池的健康状态对电池寿命有着重要的影响。为了解决锂离子电池寿命预测困难的问题,通过对锂离子电池外特性进行的分析,在安时积分法的基础上,采用BP神经网络算法对锂离子电池进... 锂离子宽的电压平台和严重的两端极化不利于SOH的估算,但电池的健康状态对电池寿命有着重要的影响。为了解决锂离子电池寿命预测困难的问题,通过对锂离子电池外特性进行的分析,在安时积分法的基础上,采用BP神经网络算法对锂离子电池进行建模,并将此模型带入K-均值算法中。系统的实现功能是对电池健康状况进行准确的评估。经过实验数据的验证,证明了这种算法的准确度,为电池管理系统稳定工作提供保证。 展开更多
关键词 电动汽车 锂离子电池 健康状态 K-均值算法
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