基于仿真優化的汽車動力總成系統設計研究

胡明飛

摘 要：本文介紹了仿真優化基本原理與方法，并對仿真優化技術應用于汽車動力總成系統設計的研究現狀進行分析，描述了一種基于仿真和優化的汽車動力組件系統的設計方法，主要包括建立動力組件系統仿真模型，進行需求分析和目標設定以及對仿真結果進行分析和優化、多目標遺傳算法參數設定和優化流程，并進行仿真優化案例分析。通過對比優化前，后系統性能，分析優化參數對系統性能影響以及驗證仿真優化穩定性與可靠性，表明仿真優化對于汽車動力總成系統設計具有實際作用。

關鍵詞：仿真優化 汽車動力總成 多目標遺傳算法

就汽車工業而言，動力總成系統設計優化對提高車輛性能、節能減排具有重要意義。隨著計算機仿真技術不斷提高，仿真優化方法由于具有高效性、經濟性等特點而被廣泛地應用于動力總成系統設計。本課題的研究目的是通過對動力總成系統仿真模型的構建，需求分析及目標設定并利用多目標遺傳算法對其進行優化研究，論證仿真優化對于增強系統性能，降低成本，提高可靠性等方面所取得的實際應用效果。

1 仿真優化的基本原理和方法

1.1 建模與仿真過程

建模和仿真過程作為仿真優化的首要環節，旨在建立能夠正確反映現實世界的計算模型。在這一過程中要對其進行系統的分析，確定建模的對象與范圍，再選擇合適的方法進行建模，例如物理建模，基于方程建模或者代理建模。采集所需數據及資料，主要是系統工作原理、參數、約束等，便于模型構建。以汽車動力總成系統的設計為例，必須采集發動機性能，傳動系統特性和車輛動力學方面的信息。借助軟件工具使用這些數據搭建了模型并進行了仿真實驗。仿真實驗時，對模型參數進行了調整、操作仿真、對實驗結果進行了觀測與分析，驗證了其準確性與可靠性。比如通過設定不同發動機轉速及負載條件來觀測發動機燃油消耗率及排放水平以檢驗仿真結果與實際情況相符。若檢測到模型偏離實際情況較多，則需返回建模階段對模型的結構或者參數進行調整，直至仿真結果符合實際觀測數據。

1.2 優化算法及其特點

優化算法是一系列在給定約束條件下，尋求某個特定目標（例如，最大化輸出，最小化成本等）的最優解的數學方法。仿真優化方面，常見優化算法有遺傳算法，模擬退火算法和粒子群優化。這些算法都有其獨特之處，比如遺傳算法模仿了自然選擇的流程，并通過選擇、交叉和變異等手段在解的范圍內尋找最佳答案；模擬退火算法的工作原理是先對模擬物質進行加熱，然后逐漸冷卻，以實現能量的最小化，并尋找到全局的最佳解決方案；粒子群優化是通過模仿鳥群的飛行行為，使每一個粒子都能朝著它們認為的最佳位置進行移動。這些算法用于仿真優化時可根據優化問題特點及復雜度來選取。比如在對復雜動力總成系統進行優化時，由于遺傳算法適用于處理變量較多、目標較多的優化問題，所以可能選用遺傳算法。通過上述算法，能夠在高維度復雜參數空間中高效搜索到最優解，顯著改善系統性能，例如降低燃料消耗，降低排放或者增加動力輸出等。

2 仿真優化技術在汽車動力總成系統設計中的應用現狀

2.1 現有應用領域及成果

在汽車工業飛速發展的今天，仿真優化技術已成為汽車動力總成系統設計中最核心的手段之一。該技術通過對汽車動力系統工作環境及運行條件進行仿真研究，有助于工程師們在實際投產前對系統性能進行預測、優化設計方案、降低開發成本、縮短開發周期。當前仿真優化技術已經被廣泛地應用于發動機設計、傳動系統優化、排放控制和燃料經濟性改善等諸多領域。以發動機設計為例，利用仿真軟件能夠準確地對燃燒過程及熱力循環進行仿真，并對發動機結構參數進行優化，從而提高燃燒效率。就傳動系統而言，仿真技術有助于設計出效率更高的變速箱及驅動系統來實現動力傳輸效率的提升及能耗降低。除此之外，仿真優化方法也被運用在汽車的噪音、振動以及平順性（NVH）的分析上，這是通過模擬汽車在不同路況下的行駛狀況來實現的，對該車動力總成布局及懸掛系統進行了優化設計，以改善駕駛舒適性。

2.2 存在的問題及挑戰

盡管仿真優化技術在汽車動力總成系統設計中取得了顯著成果，但仍然面臨著一些問題和挑戰。首先，已有仿真模型及優化算法還存在復雜性與精確性上的局限。對某些高度非線性系統及復雜工作環境而言，已有模型難以對實際情況進行全面精確地仿真，從而會造成優化結果和實際效果之間的偏差。其次，仿真優化過程數據處理與計算量巨大且計算資源需求量大，在一定程度制約了仿真優化技術應用范圍與效率。然后，隨著新能源汽車技術的發展，動力總成系統的設計變得更加復雜多樣，傳統的仿真優化方法和工具需要進一步發展和更新，以適應新的設計需求和挑戰。最后，仿真優化過程中的多學科綜合優化能力有待增強，如何對發動機性能，傳動效率和電池管理系統幾個子系統進行統籌優化是當前仿真技術亟待解決的一個重要課題。

3 基于仿真優化的汽車動力總成系統設計方法

3.1 動力總成系統仿真模型的建立

在以仿真優化為核心的汽車動力總成系統的設計方法上，必須建立全面、準確的動力總成系統仿真模型。這一流程包括對汽車動力系統的各個組件，如發動機、變速器、驅動軸等，進行深入的模型構建。為此，工程師必須收集和分析大量數據，如材料屬性、組件尺寸、質量特性以及操作條件等。利用MATLAB/Simulink，AMESim或者GT-Power先進軟件工具并結合多物理場仿真技術建立動力總成數學模型。該模型要求能正確地反映真實系統動態行為及性能特點，為之后仿真分析奠定可靠基礎。模型建立過程中充分考慮了模型計算效率問題，保證了既能保持較高精度又能以合理時間完成繁瑣仿真計算。

3.2 需求分析與目標設定

需求分析及目標設定階段的關鍵是準確了解市場需求及用戶期望、法規對于汽車動力總成的性能需求。其中包括，但不僅限于燃油效率，排放標準，動力性能以及可靠性。工程師們根據這些要求與目標制定了一系列特定性能指標，例如：最大功率、最大扭矩、燃油消耗率、CO2排放量。這些性能指標既要滿足現行行業標準，又要順應市場趨勢，同時還要兼顧今后開發的可能，才能保證所設計出的動力總成系統有一定前瞻性與競爭力。在目標設定中還應考慮到成本、制造可行性等因素，以保證設計出的系統經濟、實用、易于規模化生產。

3.3 仿真結果分析與優化

對仿真結果進行分析和優化，是汽車動力總成系統基于仿真優化設計方法的關鍵環節。現階段，仿真模型經過大量模擬計算可得到系統性能細節。工程師們有必要深入分析這些仿真結果并確定系統性能瓶頸及優化空間。其中可能包括對不同設計方案進行性能比較或調節模型參數來尋求最優配置。這一過程可能需要使用多目標優化算法以平衡性能指標間的沖突，例如在最大限度地降低排放的情況下改善燃油效率。另外需要兼顧設計穩健性以保證動力總成系統在各種工況下均能夠保持較好性能。經過反復仿真與優化，終于確定了一套即滿足性能要求又經濟實用、效率更高的動力總成系統設計方案。

3.4 多目標遺傳算法的參數設定與優化流程

在多目標遺傳算法實現過程中，參數設置是第一步。其中包括種群大小，交叉概率，變異概率和選擇機制等方面的決定。種群大小對算法的搜索能力及計算效率有直接影響，大種群可以探索出更大范圍的解空間卻增加了計算成本。交叉與變異概率共同決定下一代個體多樣性，通常交叉概率定為0.6～0.9，變異概率定為0.1～0.3，可有效兼顧算法探索與利用能力。選擇機制主要是確定哪些個體有資格遺傳給下一代，常見的方法包括輪盤賭選擇和錦標賽選擇等。優化流程開始于隨機生成初始種群，每個個體代表一個可能的解。通過評估每個個體對應的目標函數值，算法能夠識別出表現較好的個體。接著，通過選擇、交叉和變異操作生成新一代種群，新一代中將包含來自上一代表現優秀個體的特征。請持續執行這個步驟，直到滿足特定的終止條件，例如達到最大的迭代次數或解的改進程度低于設定的閾值。算法全程不斷更新帕累托前沿——目標函數之間呈現最佳權衡的解集合。如表1所示。

3.5 仿真優化案例分析

通過仿真優化案例分析，進一步顯示多目標遺傳算法對汽車動力總成系統設計具有一定的參考價值。以降低燃料消耗與排放為目標的優化設計為例，設計組采用MOGA優化發動機參數。初始種群設置為100個個體，交叉概率為0.8，變異概率為0.2，采用錦標賽選擇機制，并設置迭代次數為500。優化結果顯示：算法通過幾輪迭代成功地尋找到一套參數，這套參數可以使燃料消耗與排放分別比原來的設計減少。另外，在優化過程中發現多個關鍵參數對于優化目標具有顯著影響，這為之后的設計迭代奠定重要基礎。

4 基于仿真優化的汽車動力總成系統設計結果與分析

4.1 優化前后的系統性能對比

通過對汽車動力總成系統設計仿真優化前和優化后性能比較表明有明顯提升。設計團隊通過建立準確的仿真模型并采用先進優化算法可以使總成系統性能得到顯著改善。經過優化后，該系統在部分運行條件下可能會表現出燃油效率偏低，排放偏高，動力輸出不充分等問題。通過系統優化不但燃油經濟性得到提高、排放得到降低，而且汽車加速性能、負載適應能力也得到提高。例如，經過優化的系統在標準測試條件下的燃油消耗可能會從6.5升/100公里減少到5.8升/100km，同時CO2的排放量也可能從150g/km降至130g/km，而加速時間也可能從0到100km/小時從8秒縮短到7秒。如此改進，通過優化燃燒過程，提高傳動效率，降低系統內部摩擦損失。

4.2 優化參數對系統性能的影響分析

汽車動力總成系統設計仿真優化時關鍵參數對系統性能有顯著影響。如改變燃油噴射時機及噴射壓力，調節進排氣門開閉時機，優化渦輪增壓器響應特性等等參數將顯著影響系統動力輸出，燃油消耗及排放水平。數據分析表明：適當提高噴射壓力、優化噴射時機能顯著改善燃燒效率，從而降低燃料消耗與排放。調節進排氣門相位可提高發動機呼吸效率和動力性能。優化渦輪增壓器則能提供較好的加速響應，而不會以燃油經濟性為代價。通過仔細調整與優化上述參數，既能提高動力總成整體性能又能為具體駕駛場景下提供最優動力輸出與燃油經濟性。

4.3 仿真優化的穩定性和可靠性驗證

為驗證仿真優化對汽車動力總成系統設計的穩定性與可靠性，開展系列仿真測試與實車驗證。在仿真優化中所使用的許多算法及模型都設計成能應對復雜非線性問題及系統在各種運行工況下動態響應。將優化結果與實際測量數據進行對比，表明一致性較高，驗證仿真模型準確性及優化策略有效性。例如，模擬預測的燃油效率和排放水平與實際車輛測試結果的偏差被控制在2%以內，動力輸出的模擬結果與實際測量值的一致性超過了95%。該高匹配度不但證明仿真優化方法可靠，而且為之后設計迭代及性能提升打下堅實基礎。這樣，設計團隊可以在產品開發早期階段對動力總成系統進行精確的性能預測，極大地減少實物原型測試要求、縮短開發周期、降低成本。

5 結束語

總之，本論文通過將仿真優化運用到汽車動力總成系統設計當中進行綜合論述與分析，既說明仿真優化的原理與方法，并對動力總成系統仿真模型建立，需求分析及目標設定，仿真結果分析及優化等關鍵環節進行了詳細描述。通過對多目標遺傳算法參數設定及優化流程的研究和仿真優化案例的分析，論文表明仿真優化在實踐中是行之有效的。優化前與優化后系統性能對比，優化參數對系統性能影響分析以及仿真優化后系統穩定性與可靠性驗證進一步表明仿真優化對于汽車動力總成系統設計具有重要意義。在未來，隨著仿真技術的持續發展和優化算法的不斷創新，仿真優化將在汽車動力總成系統設計中起到更加關鍵的作用，為汽車工業的可持續發展做出貢獻。

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