基于遺傳算法車輛傳動系統優化

鄭宇龍

（陜西重型汽車有限公司，陜西 西安 710020）

基于遺傳算法車輛傳動系統優化

鄭宇龍

（陜西重型汽車有限公司，陜西 西安 710020）

本文采用遺傳算法，以汽車的動力性和燃油經濟性最優為目標，同時考慮一定的約束條件，對汽車的傳動系參數進行優化，并通過仿真進行驗證。

傳動系 優化 遺傳算法

CLC NO.:U463.2Docum ent Code:AArticle ID:1671-7988(2014)06-18-03

前言

汽車的動力性和燃油經濟性是汽車的重要性能。汽車動力性和燃油經濟性的好壞，很大程度上取決于發動機的特性和汽車傳動系形式及參數選擇，也就是取決于汽車動力傳動系統匹配的合理程度。汽車的動力性和燃油經濟性在傳動系參數選取中是相互矛盾的，需要優化手段來協調。本文綜合考慮了影響汽車性能的諸多因素，以動力性和燃油經濟性最優作為目標函數，以變速器的速比作為設計變量，運用遺傳算法進行優化計算，以達到合理匹配傳動系參數的目的，進而優化汽車的動力性和燃油經濟性。

1、優化設計的數學模型

1.1 設計變量

由于實際條件限制，本文發動機參數給定，優選變速器及橋速比，達到合理匹配汽車傳動系統的目的。因此設計變量取變速器各檔速比1gi、2gi……ig8和橋速比i0。

1.2 目標函數

本文以動力性和燃油經濟性最優作為目標函數。

1.2.1 動力性目標函數

動力性的諸多評價指標中，能夠綜合反映汽車極限動力性能的評價指標為原地起步連續換擋加速時間，優化中要求加速時間盡量小。原地起步連續換擋加速時間T的數學表達式為：

式中，Ft為汽車的驅動力, Ff為滾動阻力, Fw為空氣阻力,為汽車旋轉質量換算系數；G為汽車的滿載重力,uamin為汽車最低檔最低車速，ua為汽車加速終了時的速度，忽略汽車原地起步時離合器打滑的時間。

1.2.2 燃油經濟性

要盡可能準確的評價燃油經濟性，應按照多工況模式建立燃油經濟性數學模型。因此本文采用GB/T12545．2-2001中六工況循環的百公里燃油消耗量作為目標函數。

式中，Q(x1x2......xm)為循環工況中每一種工況的燃油消耗量。

1.3 約束條件

汽車在獲得較好的動力性和燃油經濟性同時，某些性能還需要滿足一定的約束條件

1.3.1 速比約束條件

為了換擋方便，同時充分利用發動機的功率，變速器各檔的傳動比大體上是按照等比級數分配。因為較高檔的利用率、行駛時間及換擋頻率均大于低檔，因此對等比級數分配方案進行修正，隨檔位升高，相鄰兩檔的傳動比也逐漸減小。相鄰兩檔之間的傳動比比值還不宜過大，否則會造成換擋困難。一般認為比值不宜大于1.7-1.8。

因此，確定速比約束條件如下：式中：ig1,ig2......ig8為變速器各檔傳動比。

1.3.2 最高檔動力因數要求

D'max-Dmax≤0

式中：Dm'ax為最高檔動力因數要求值；

Dmax為最高檔最大動力因數

1.3.3 最大車速要求

式中：ua'max為最高車速要求值；

uamax為最高車速

2、優化模型求解

早期解決多目標優化問題一般都是先通過加權法、約束法、目標規劃法等方法將多目標優化問題轉化為單目標優化問題，然后再用經典的單目標優化算法將問題解決。

但傳統的多目標優化方法存在著各目標之間定量比較困難、主觀性強等缺點，使得優化結果經常不能令人滿意。為了更好的解決實際中的多目標優化問題，研究人員又引入了多目標進化算法。如向量評價遺傳算法的多目標遺傳算法、基于Pareto排序的多目標遺傳算法、基于Pareto支配性的小生境遺傳算法、帶精英策略的非支配排序遺傳算法等。

遺傳算法具有使用范圍廣、具有良好的全局優化性、具有強的通用性、使用概率搜索技術使搜索的靈活性大大增強、易于編程實現等優點，所以廣泛應用于許多學科。

NSGA-Ⅱ（改進的帶精英策略的非支配排序遺傳算法）通過非支配排序算法保證得到比較優越的子代，通過共享函數保證了種群的多樣性，使得該算法優于其余的進化算法。本文采用NSGA-Ⅱ多對目標參數進行優化。

3、結果評價

我們用這種方法對某重型汽車傳動系參數進行優化，目標參數計算結果見圖1。

最終確定參數優化結果見表1。

表1 最終確定參數優化結果

優化前后性能對比見圖2。

優化后整車動力性和燃油經濟性對比見表2。

表2 優化后整車動力性和燃油經濟性對比

由動力特性曲線可知，優化后低檔動力因數高于優化前，說明這些檔位動力特性得到改善；由最高檔油耗曲線可以得出，在優化后油耗在低速時與優化前相當，在高速時油耗小于優化前，即最高檔燃油經濟性得到了改善。

4、結論

汽車的動力性和燃油經濟性是相互矛盾的，不可能存在一種方案，使汽車的動力性和燃油經濟性都達到最優。經過本文優化后的動力傳動系統，整車低檔位行駛時動力性得到了提高，在最高檔行駛時具有更好的燃油經濟性。因此本文匹配優化后的傳動系參數是合理的，驗證了本文優化方法的正確性。

[1] 余志生 汽車理論 北京 機械工業出版社 2000.

[2] 何仁 汽車動力性、燃油經濟性模擬計算方法及其應用北京 機械工業出版社 1996.

[3] 徐宗本，陳志平 遺傳算法基礎理論研究的新近發展 數學進展 2004（4）：91-114.

Optim ization of parameters for vehicle transm ission based on genetic algorithm

Zheng Yulong
（Shaanxi Heavy Duty Automobile Co. Ltd, Shaanxi Xi’an710020）

This thesis optimized parameters of vehicle transmission based on genetic algorithm for the best vehicle dynamic property and fuel economy. We validated the parameters of vehicle transmission on computer simulation considering some constraint condition.

Powertrain; Optim ization; Genetic algorithm

U463.2

A

1671-7988(2014)06-18-03

鄭宇龍，就職于陜西重型汽車有限公司。