模糊优化与软件开发：汽车传动系参数的智能匹配

本论文深入探讨了人工智能与机器学习在汽车传动系参数优化设计领域的应用。研究的核心是利用模糊优化理论，以期实现汽车发动机与传动系统的最佳匹配，从而提升汽车的整体性能。论文首先介绍了一种通过相关系数选择发动机的方法，构建了包含发动机外特性及排放特性的数学模型。对于传动系统，作者建立了相应的数学模型，并系统地分析了动力性、燃油经济性和排放特性的评价指标，提出了一个综合评价体系，根据不同车型的实际使用需求定制评价标准，强调了实际工况对评价指标权重的重要性。 模糊优化设计在此过程中发挥了关键作用，作者构建了一个包含三个分目标的单一目标函数，目标函数采用了线性加权组合，以适应模糊条件下的优化。与传统优化模型相比，模糊优化模型能够处理不确定性，避免错过最优解。论文采用水平截集法求解模糊优化问题，确保了在考虑模糊因素后找到最佳解。 论文进一步开发了一套基于Matlab的汽车传动系参数优化设计系统，该系统具备用户友好的界面，不仅支持模糊优化设计，还能模拟计算发动机性能、动力性能和燃油经济性等关键指标。以哈飞路宝HFJ7110轿车为例，进行了实证分析，通过优化前后的性能对比，验证了模糊优化方法的有效性和所开发系统的实用价值。 论文的关键词包括传动系参数、动力性、燃油经济性、排放特性以及模糊优化，这些关键词准确概括了研究的核心内容和成果。这项研究展示了如何将人工智能和机器学习技术应用于汽车传动系参数优化，旨在提高汽车性能并满足日益严格的环保要求。然而，论文也指出了一些不足之处，为未来的研究提供了改进的方向。