混合动力汽车参数的交叉—变异蜂群算法优化

作者：刘建辉; 姚方方; 张彦

来源：汽车安全与节能学报, 2021, 12(02): 186-192.

• 混合动力汽车(HEV)
• 能量管理策略
• 有害气体排放
• 参数优化
• 交叉—变异策略
• 蜂群算法

为了减少混合动力汽车(HEV)油耗和有害气体排放量,提出了基于交叉—变异蜂群算法的参数优化方法,通过建立车辆的动力学模型、关键部件模型,综合运用发动机、电机及动力电池的效率,制定了能量管理策略。以动力系统参数和能量控制策略参数为优化变量,建立了多目标优化模型。在蜂群算法基础上,使用交叉—变异策略加深局部搜索方法的优化深度,使用半随机半保留方法提高了全局搜索效率。结果表明:经美国城市循环工况(UDDS)工况验证,优化后油耗减少了4.85%,CO排放量降低了19.83%,碳氢化合物(CH)排放量降低了8.08%,氮氧化物(NOx)排放量降低了7.08%。这说明了交叉—变异蜂群算法在车辆参数优化中的有效性。

• 单位
  黄河交通学院; 郑州新大方重工科技有限公司