教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-09-0094)
- 作品数：2 被引量：11H指数：2
- 相关作者：璩晶磊钟勇李少波杨观赐郭观七更多>>
- 相关机构：中国科学院成都计算机应用研究所贵州大学湖南理工学院更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 基于进化算法的带约束混合动力系统多目标优化被引量：4
- 2012年
- 为获得无需将多目标优化问题转化为单目标优化问题的混合动力系统多目标优化方法,分析了并联混合汽车总成模型,建立了带约束混合动力系统多目标优化数学模型,并给出了优化目标、待优化参数及约束条件。设计了基于NSGA-Ⅱ的混合动力系统多目标优化算法,该算法基于Pareto支配性原理判定所得方案的优劣,不需要指定各个目标的权系数。仿真优化结果表明:优化后的系统百公里油耗平均下降了0.25%,污染物排放平均下降了2.75%,蓄电池充电效率分布由[0.8,0.9]变为[0.85,0.9],放电效率分布由[0.82,1.0]变为[0.95,1.0],作者提出的方法可以优化混合动力系统的性能。
- 杨观赐李少波璩晶磊钟勇于新宝
- 关键词：多目标优化混合动力系统混合动力汽车进化算法
- 基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化被引量：8
- 2012年
- 介绍了混合动力汽车(HEV)相关知识,建立了以最小化燃油消耗、HC+NOx排放量和CO排放量为目标的3目标优化模型,提出了基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化进化算法.该算法采用实数编码,以ADVISOR为HEV的仿真软件获得各候选方案目标值,基于Pareto支配性原理判定候选方案的优劣,并设计了可以调整待优化变量有效位的机制以保证优化所得的候选方案具有可实现性.针对不同车型的仿真实验结果表明,所提出的算法能够较好地解决混合动力汽车多目标优化问题,可以获得一组具有低燃油消耗与低污染物排放的Pareto最优解供决策者选择.
- 杨观赐李少波璩晶磊郭观七钟勇
- 关键词：混合动力汽车进化算法
