混合动力电动汽车性能的优化研究(续2)

【摘要】 4优化结果及分析4.1动力系统的优化结果图2所示为该优化过程的迭代图。从图2中可以看出,计算过程从初始值开始离散的改变优化参数的取值,并在每点计算当前约束,判断是否满足迭代终了条件,然后通过二次规划算法计算下次迭代的方向和步长,直至整个优化过程收敛于某一组数值。当然,当约束条件取值不当时,优化过程会得不到收敛值而超时终止。表7是通过优化得到结果。通过上述的优化过程,将优化后的结果进行仿真,所得仿真结果如表8所示。从结果中可以看到,优化后的车型在满足仿真初期设定的动力性前提下,达到了动力系统最小化的优化目的,这样可以降低成本,一定程度上提高了整车性能。表7动力系统优化结果优化参量发动机峰值功率(更多还原