一种混合动力汽车部件参数优化选型方法、系统及介质

本技术涉及车辆参数选型，具体而言，涉及一种混合动力汽车部件参数优化选型方法、系统及介质。

背景技术：

1、现在，大部分车企选择利用经验对混合动力汽车的部件选型进行设计，需要大量的尝试，大量消耗财力、物力和时间。雪融优化器受雪的升华与融化行为的启发，以其独特的双种群机制，使搜索代理可以同时兼具开发与探索两种行为，且随着迭代优化的进行，它们的种群数目以及它们各自的迭代公式的参数都发生变化，实现了勘探和开发之间的巨大平衡，从而可以很好的在车辆参数约束范围之内寻找到一个最优的混动汽车动力总成关键部件参数选型方案，针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。

技术实现思路

1、本技术实施例的目的在于提供一种混合动力汽车部件参数优化选型方法、系统及介质，通过输入车辆结构参数、导入各部件性能参数，同时设定寻优取向，构建出不同的目标函数，进而为雪融算法提供适应度值计算，得到最终优化解集，从而得到参数选型部件最优组合。

2、本技术实施例还提供了一种混合动力汽车部件参数优化选型方法，包括：

3、通过输入车辆结构参数、导入各部件性能参数，并设定寻优取向，构建出不同的目标函数；

4、根据数学模型求解变量的约束条件，设置变量的取值范围；

5、在变量取值范围内，随机产生初始群体，计算其适应度值，设定为目标函数基准，基于目标函数基准筛选出最佳个体；

6、执行雪融优化算法，求解最佳适应度的参数组合，输出参数选型优化的结果。

7、可选地，在本技术实施例所述的混合动力汽车部件参数优化选型方法中，通过输入车辆结构参数、导入各部件性能参数，并设定寻优取向，构建出不同的目标函数，具体包括：

8、收集各类具有潜力的零部件数据，包括性能指标与价格等内容，生成整车结构参数，得到车辆结构参数，

9、基于零部件性能影响因素，包括成本控制、动力性能或综合性能得到各部件性能参数；

10、基于车辆结构参数与各部件性能参数设定寻优取向，寻优取向包括经济性寻优、动力性寻优与综合性寻优；

11、基于寻优取向构建不同的目标函数。

12、可选地，在本技术实施例所述的混合动力汽车部件参数优化选型方法中，根据数学模型求解变量的约束条件，设置变量的取值范围，具体包括：

13、给定行驶工况下的各项性能包括设计要求参数、负载及电机或发动机相关参数、发动机经验值参数、电机经验值参数、变速箱经验值参数、主减速器经验值参数、电机或电池成本估算相关参数、高压供电系统供电电压参数与优化算法所需要的参数；

14、设计要求参数包括三种驱动形式，包括混合动力驱动，发动机单独驱动，电机单独驱动；

15、负载及电机或发动机相关参数包括发动机附件功率、开启电动空调/功率、其他电气附件功率、电机/发动机扭矩裕量系数；

16、发动机经验值参数包括最大功率上限、最大功率下限、最大扭矩上限、最大扭矩下限；

17、电机经验值参数包括最大功率上限、最大功率下限、最大扭矩上限、最大扭矩下限

18、变速箱经验值参数包括最大速比上限、最大速比下限、最小速比上限、最小速比下限；

19、主减速器经验值参数包括主减速比上限、主减速比下限；

20、电机或电池成本估算相关参数包括电机成本、电池寿命里程、电池成本、电机寿命里程；

21、高压供电系统供电电压参数包括高压供电系统供电电压、当前市场油价、电价参数，电价参数包括市场油价与市场电价；

22、优化算法所需要的参数包括优化对象、种群规模以及终止迭代代数；

23、其中，优化对象包括电池组并数、电机最大功率和发动机最大功率、主减速器速比、变速器最高档位和最低档位的速比；

24、种群规模分为两个亚种群，包括a种群和b种群，a种群负责优化算法迭代过程中搜索代理的探索，b种群负责优化算法迭代过程中搜索代理的开发。

25、可选地，在本技术实施例所述的混合动力汽车部件参数优化选型方法中，根据数学模型求解变量的约束条件，设置变量的取值范围，具体包括：

26、根据混合驱动的性能要求确定总功率、总扭矩下限；

27、根据电机单独驱动的性能要求确定电机功率、电机扭矩下限；

28、根据发动机单独驱动的性能要求确定发动机功率、发动机扭矩下限；

29、计算主减速比范围和变速器速比范围、电池容量与充放电电流范围；

30、基于主减速比范围和变速器速比范围、电池容量与充放电电流范围生成变量的约束条件；基于变量的约束条件设置变量的取值范围。

31、可选地，在本技术实施例所述的混合动力汽车部件参数优化选型方法中，在变量取值范围内，随机产生初始群体，计算其适应度值，设定为目标函数基准，基于目标函数基准筛选出最佳个体，具体包括：

32、根据市场搜集到的各类配件进行分类整理，设定每个配件的可用选择及数量；

33、依据预算限制与动力需求确定每种组合的可行性范围，在该可行范围内，根据先前设定的参数及市场上的配件，构建初始种群；

34、根据不同的优化目标，设计相应的适应度函数，优化目标包括动力最强、成本最低或综合性能最佳；

35、将初始种群输入适应度函数，得到适应度值，基于适应度值筛选出最佳个体。

36、可选地，在本技术实施例所述的混合动力汽车部件参数优化选型方法中，执行雪融优化算法，求解最佳适应度的参数组合，输出参数选型优化的结果，具体包括：

37、将初始种群划分为两部分，一部分用于探索新的可能性，另一部分则继续优化现有组合；

38、计算每个配件组合的雪融速度，模拟自然界中的雪融现象。依据适应度得分对所有组合进行排序，选取前50％的组合作为领导者；

39、在下一次迭代时，从当前最优解、次优个体、第三优个体及领导者的质心位置构成的集合中挑选新的起点；

40、使每个个体朝向新起点方向前进，同时进行一定程度的随机移动，以更全面地探索整个解空间；

41、经过多次迭代后，算法最终将找到最优解，作为最佳配件组合，基于最佳配件组合生成参数选型优化的结果。

42、第二方面，本技术实施例提供了一种混合动力汽车部件参数优化选型系统，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括混合动力汽车部件参数优化选型方法的程序，所述混合动力汽车部件参数优化选型方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：

43、通过输入车辆结构参数、导入各部件性能参数，并设定寻优取向，构建出不同的目标函数；

44、根据数学模型求解变量的约束条件，设置变量的取值范围；

45、在变量取值范围内，随机产生初始群体，计算其适应度值，设定为目标函数基准，基于目标函数基准筛选出最佳个体；

46、执行雪融优化算法，求解最佳适应度的参数组合，输出参数选型优化的结果。

47、可选地，在本技术实施例所述的混合动力汽车部件参数优化选型系统中，通过输入车辆结构参数、导入各部件性能参数，并设定寻优取向，构建出不同的目标函数，具体包括：

48、收集各类具有潜力的零部件数据，包括性能指标与价格等内容，生成整车结构参数，得到车辆结构参数，

49、基于零部件性能影响因素，包括成本控制、动力性能或综合性能得到各部件性能参数；

50、基于车辆结构参数与各部件性能参数设定寻优取向，寻优取向包括经济性寻优、动力性寻优与综合性寻优；

51、基于寻优取向构建不同的目标函数。

52、可选地，在本技术实施例所述的混合动力汽车部件参数优化选型系统中，根据数学模型求解变量的约束条件，设置变量的取值范围，具体包括：

53、给定行驶工况下的各项性能包括设计要求参数、负载及电机或发动机相关参数、发动机经验值参数、电机经验值参数、变速箱经验值参数、主减速器经验值参数、电机或电池成本估算相关参数、高压供电系统供电电压参数与优化算法所需要的参数；

54、设计要求参数包括三种驱动形式，包括混合动力驱动，发动机单独驱动，电机单独驱动；

55、负载及电机或发动机相关参数包括发动机附件功率、开启电动空调/功率、其他电气附件功率、电机/发动机扭矩裕量系数；

56、发动机经验值参数包括最大功率上限、最大功率下限、最大扭矩上限、最大扭矩下限；

57、电机经验值参数包括最大功率上限、最大功率下限、最大扭矩上限、最大扭矩下限

58、变速箱经验值参数包括最大速比上限、最大速比下限、最小速比上限、最小速比下限；

59、主减速器经验值参数包括主减速比上限、主减速比下限；

60、电机或电池成本估算相关参数包括电机成本、电池寿命里程、电池成本、电机寿命里程；

61、高压供电系统供电电压参数包括高压供电系统供电电压、当前市场油价、电价参数，电价参数包括市场油价与市场电价；

62、优化算法所需要的参数包括优化对象、种群规模以及终止迭代代数；

63、其中，优化对象包括电池组并数、电机最大功率和发动机最大功率、主减速器速比、变速器最高档位和最低档位的速比；

64、种群规模分为两个亚种群，包括a种群和b种群，a种群负责优化算法迭代过程中搜索代理的探索，b种群负责优化算法迭代过程中搜索代理的开发。

65、第三方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括混合动力汽车部件参数优化选型方法程序，所述混合动力汽车部件参数优化选型方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的混合动力汽车部件参数优化选型方法的步骤。

66、由上可知，本技术实施例提供的一种混合动力汽车部件参数优化选型方法、系统及介质，通过输入车辆结构参数、导入各部件性能参数，并设定寻优取向，构建出不同的目标函数；根据数学模型求解变量的约束条件，设置变量的取值范围；在变量取值范围内，随机产生初始群体，计算其适应度值，设定为目标函数基准，基于目标函数基准筛选出最佳个体；执行雪融优化算法，求解最佳适应度的参数组合，输出参数选型优化的结果；通过输入车辆结构参数、导入各部件性能参数，同时设定寻优取向，构建出不同的目标函数，进而为雪融算法提供适应度值计算。通过雪融算法针对初始基准点进行不断勘探开采，得到最终优化解集。以此得到满足经济性目标函数、动力性目标函数、综合性目标函数不同目标函数的最终优化解，从而得到参数选型部件最优组合。

技术特征：

1.一种混合动力汽车部件参数优化选型方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的混合动力汽车部件参数优化选型方法，其特征在于，通过输入车辆结构参数、导入各部件性能参数，并设定寻优取向，构建出不同的目标函数，具体包括：

3.根据权利要求2所述的混合动力汽车部件参数优化选型方法，其特征在于，根据数学模型求解变量的约束条件，设置变量的取值范围，具体包括：

4.根据权利要求3所述的混合动力汽车部件参数优化选型方法，其特征在于，根据数学模型求解变量的约束条件，设置变量的取值范围，具体包括：

5.根据权利要求4所述的混合动力汽车部件参数优化选型方法，其特征在于，在变量取值范围内，随机产生初始群体，计算其适应度值，设定为目标函数基准，基于目标函数基准筛选出最佳个体；具体包括：

6.根据权利要求5所述的混合动力汽车部件参数优化选型方法，其特征在于，执行雪融优化算法，求解最佳适应度的参数组合，输出参数选型优化的结果，具体包括：

7.一种混合动力汽车部件参数优化选型系统，其特征在于，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括混合动力汽车部件参数优化选型方法的程序，所述混合动力汽车部件参数优化选型方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：

8.根据权利要求7所述的混合动力汽车部件参数优化选型系统，其特征在于，通过输入车辆结构参数、导入各部件性能参数，并设定寻优取向，构建出不同的目标函数，具体包括：

9.根据权利要求8所述的混合动力汽车部件参数优化选型系统，其特征在于，根据数学模型求解变量的约束条件，设置变量的取值范围，具体包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括混合动力汽车部件参数优化选型方法程序，所述混合动力汽车部件参数优化选型方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的混合动力汽车部件参数优化选型方法的步骤。

技术总结
本申请实施例提供了一种混合动力汽车部件参数优化选型方法、系统及介质，该方法包括：通过输入车辆结构参数、导入各部件性能参数，并设定寻优取向；根据数学模型求解变量的约束条件，设置变量的取值范围；随机产生初始群体，计算其适应度值，(设定为目标函数基准)筛选出最佳个体；执行雪融优化算法，求解最佳适应度的参数组合，通过输入车辆结构参数、导入各部件性能参数，同时设定寻优取向，构建出不同的目标函数，进而为雪融算法提供适应度值计算，得到最终优化解集，从而得到参数选型部件最优组合。

技术研发人员：王湛然,谢博鑫,徐腾耀,张涛,文皓伟,王娟,周进,郭佳雪,张艳阳,罗歆童,曹晨星
受保护的技术使用者：燕山大学
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23