[發明專利]一種基于多目標規劃的電動汽車動力匹配優化方法

在審

• 申請號: 201810691121.3
• 申請日: 2018-06-28
• 公開（公告）號: CN109033531A
• 公開（公告）日: 2018-12-18
• 發明（設計）人: 朱紹鵬;童宇翔;王燕然;厲蔣
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 傅朝棟;張法高

本發明公開了一種基于多目標規劃的電動汽車動力匹配優化方法。方法首先確定電動汽車的整車性能指標及關鍵參數；接下來通過物理公式進行動力系統初步選型計算，并結合市場等因素確定多種動力系統選型方案；接下來，使用Cruise軟件仿真，評價不同動力匹配方案對應的整車性能；最后，綜合考慮各匹配方案的動力性能、經濟性能、成本等多方面因素，使用多目標規劃優序解法確定綜合最優的動力匹配方案。本發明根據企業備選電機、電池等部件的參數計算出最高車速、續航里程等整車性能指標，并結合成本等因素從多個方案中篩選出最優匹配方案，對電動汽車實際研發具有重要指導作用。

技術領域

本發明涉及電動汽車領域，尤其涉及一種基于多目標規劃的電動汽車動力匹配優化方法。

背景技術

電動汽車的動力系統匹配設計，是電動汽車產品研發中關鍵的一步，動力系統匹配設計對電動汽車的最高車速、最大爬坡度、加速能力、行駛效率、續駛里程等整車性能起著決定性的作用。

目前，電動汽車的動力系統匹配研究，主要是從整車的性能指標出發，計算所需的電機、電池相關參數。但在企業實際的汽車研發過程中，往往是先有某幾款電機、電池的備選方案，再根據每個匹配方案的成本及對應的整車性能進行篩選。因此，如何根據企業備選電機、電池等部件的參數計算出最高車速、續航里程等整車性能指標，并結合成本等因素從多個方案中篩選出最優匹配方案，需要進行基于多目標優化的動力匹配，這對電動汽車實際研發具有重要指導作用。

發明內容

針對現有的技術空白和缺點，本發明旨在解決現有匹配方法中不能兼顧企業對于電動汽車整車動力性、經濟性、成本控制等多方面需求問題，提供一種基于多目標規劃的電動汽車動力匹配優化方法。本發明具體采用的技術方案如下：

一種基于多目標規劃的電動汽車動力匹配優化方法包括以下步驟：

1)對電機進行選型，選型要求為：根據電機峰值功率與動力性能的關系，電機峰值功率P_max要不小于電動汽車最高車速時所需電機功率P_max,v、最大爬坡度時所需電機功率P_max,a和加速時間所需電機功率P_max,t；根據電機峰值轉矩與動力性能的關系，電機峰值轉矩T_max不小于電動汽車最高車速時所需電機轉矩T_max,v、最大爬坡度時所需電機轉矩T_max,a和加速時間所需電機轉矩T_max,t；根據電機峰值轉速與動力性能的關系，確定最高車速下的電機峰值轉速n_max；電機選型完成后，確定符合要求的所有備選電機的參數；

2)對電池進行選型，選型要求為：根據勻速行駛時的電機輸出功率及能達到的最大續駛里程確定動力電池的容量C_b；根據電機能夠達到峰值功率與扭矩確定電池組的最大放電電流I_b,max和額定電壓U_m,e；電池選型完成后，確定符合要求的所有備選電池的參數；

3)匹配減速器的傳動比范圍：減速器的傳動比i必須不小于由電機峰值轉速與電動汽車最高車速決定的傳動比i_min，也必須不大于由電機峰值轉速點對應的最大轉矩與電動汽車最高車速時的行駛阻力決定的傳動比i_max1，也必須不大于由電機峰值轉矩與電動汽車最大爬坡度時的行駛阻力決定的傳動比i_max2；匹配完成后，確定符合要求的所有備選減速器的參數；

4)根據步驟1)、2)、3)確定的動力系統零部件參數，組合形成q種備選動力系統匹配方案；

5)在Cruise軟件中搭建電動汽車的整車模型，輸入每種備選動力系統匹配方案的動力系統零部件參數，通過仿真計算獲得每種方案下電動汽車的性能參數，所述性能參數包括最高車速、百公里加速時間、最大爬坡度、NEDC循環工況續駛里程；