多目标优化算法在PHEV控制策略与参数优化中的应用

"该文献是2012年发表在《华中科技大学学报（自然科学版）》上的科研论文，主要研究了并联混合动力汽车（PHEV）的控制策略与传动系统参数优化。通过建立多目标优化模型，旨在最小化燃油消耗和污染物排放，采用多目标进化算法进行优化，并利用ADVISOR仿真工具验证结果。优化后，系统性能显著提升，燃油消耗和污染物排放量均有明显下降。" 这篇论文详细探讨了如何利用多目标进化算法（MOEA）来优化并联混合动力汽车（PHEV）的控制策略和传动系统参数。在当前对环保和能源效率日益增长的需求下，PHEV的技术优化显得尤为重要。作者建立了一个以最小化燃油消耗和污染物排放为目标的多目标优化模型，这是对传统汽车技术的重要改进，旨在提高能效和减少环境污染。 研究中，ADVISOR仿真软件被用来模拟车辆的运行情况，获取燃油消耗和污染物排放的数据。这些数据随后作为评估优化方案性能的基础，基于帕累托最优原则来判断不同方案的优劣。帕累托最优是指一个方案无法在不恶化其他目标的情况下进一步改进，是多目标优化中的关键概念。 实验结果显示，经过优化的PHEV系统在行驶1×10^5米时，平均燃油消耗降低了22.32%，这意味着车辆的燃油效率显著提高。同时，污染物如一氧化碳（CO）、碳氢化合物（HC）和氮氧化物（NOx）的排放量分别平均减少了22.06%、7.98%和7%，这表明优化不仅提高了能效，还有效减少了对环境的影响。 此外，电机的工作效率也从0.18提升到0.52以上，这意味着电力驱动部分的性能得到了显著增强。整个系统的总效率平均提升了22.99%，这是一个非常可观的改进，证明了所提出的控制策略和参数优化的有效性。 关键词包括多目标优化、进化算法、混合动力汽车、控制策略和传动系统，这些关键词涵盖了论文的核心内容和技术手段。论文的研究成果对于PHEV的设计和开发具有重要的参考价值，有助于推动混合动力汽车技术的进步。