純電動廂式物流車動力傳動系統(tǒng)的參數(shù)匹配與仿真設計

本文研究動力傳動系統(tǒng)參數(shù)匹配與仿真,并應用ISIGHT/CRUISE集成優(yōu)化模塊,基于多島遺傳算法(multi-island genetic algorithm,MIGA)+序列二次規(guī)劃法(sequential quadratic programming,SQP)對傳動系速比進行組合優(yōu)化,實現(xiàn)對純電動汽車動力系統(tǒng)的最佳匹配。

1 整車基本參數(shù)與性能指標要求

電動汽車的動力系統(tǒng)主要包括電動機、動力電池、傳動系和控制系統(tǒng)4個部分，本文針對一款純電動廂式物流車進行開發(fā)和研究。整車基本參數(shù)見表1所列,性能指標要求見表2所列。

表1?整車基本參數(shù)

表2?整車性能指標設計要求

2 動力傳動系統(tǒng)參數(shù)匹配

2.1 驅動電機的參數(shù)匹配

電機性能對電動汽車整車性能有著重要影響。電機的調速范圍不僅要寬,而且在整個調速范圍內要保持較高的運行效率。只有這樣,電動汽車才能在各種復雜工況下高效穩(wěn)定地運行,保持良好的動力性和經(jīng)濟性。

2.1.1 驅動電機轉速的計算

電動機按轉速分為低速電動機(3 000～6 000 r/min)、中速電動機(6 000～10 000 r/min)和高速電動機(10 000～15 000 r/min)3類。中高速電機的加工工藝復雜,成本相對較高?？紤]到純電動廂式物流車的最高車速設計指標僅有 100 km/h,可選擇低速電動機,本文取電機峰值轉速為6 000 r/min。電機額定轉速可由峰值轉速確定:

(1)

其中,nmax為電機峰值轉速;ne為電機額定轉速;β為電機擴大恒功率區(qū)系數(shù),一般取2～4范圍內的數(shù)值。

2.1.2 驅動電機功率的計算

不同工況下的電動車對電機的最大功率需求不同,要想使電機能夠滿足車輛在各種工況下的行駛條件,電機的最大功率需同時高于車輛在最高車速、爬坡、加速等行駛工況下的最大功率。

(1) 在水平路面上車輛以最高車速行駛時,可以忽略坡度阻力,最大需求功率表達式為:

(2)

其中,umax為最高車速;f為滾動阻力系數(shù);CD為空氣阻力系數(shù);A為迎風面積;η為機械傳動效率。

(2) 車輛在某一恒定車速ui(本文取ui=20 km/h)爬坡時,最大需求功率表達式為:

(3)

其中,αmax為恒速下最大爬坡角度。

(3) 車輛在加速狀態(tài)下,主要克服加速阻力、滾動阻力以及風阻力,最大需求功率表達式為:

(4)

其中,um為加速末汽車速度;tm為加速時長;δ為旋轉質量換算系數(shù)。

綜上可得,電機峰值功率為:

Pmax=max(Pu，Pi，Pj)。

由峰值功率求得電機額定功率Pe為:

(5)

其中,Pmax為電機峰值功率;Pe為電機額定功率;λ為電機過載因數(shù),取值為2～3范圍內的數(shù)值。

2.1.3 驅動電機轉矩的計算

驅動電機的額定轉矩由電機的額定功率和額定轉速共同決定,計算公式為:

(6)

則最大轉矩Tmax=λTe,λ一般取2～3范圍內的數(shù)值。

將表1、表2中整車基本參數(shù)及性能指標要求代入(1)～(6)式計算,得電機參數(shù)見表3所列。

表3?電機參數(shù)

2.2 傳動比設計計算

傳動比的設計應滿足電機基速以下大轉矩以適應頻繁啟停、快速起動、負荷爬坡等要求,電機基速以上小轉矩、恒功率、寬范圍以適應最高車速、超車等要求。

(1) 為了滿足汽車最高行駛速度,且動力傳動系統(tǒng)在最高行駛速度時能提供足夠的動力去克服行駛阻力等要求,當電機已確定時,傳動比應滿足:

(7)

其中,i為總傳動比;nmax為電機峰值轉速;r為車輪半徑;umax為最高行駛車速;Fumax為最高車速時的行駛阻力;Tumax為電機峰值轉速時的輸出扭矩。

(2) 為了滿足汽車最大爬坡度要求,且保證汽車在行駛過程中車輪不打滑,傳動比應滿足:

(8)

其中,Tmax為電機最大轉矩;Fz為地面對車輪的法向反作用力;ρ為地面附著系數(shù)。

根據(jù)以上計算結果綜合分析可知,主減速器傳動比io取4.35,變速器Ⅰ擋傳動比ig1取2.28,Ⅱ擋傳動比ig2取1.45。

3 MIGA+SQP算法的組合優(yōu)化

3.1 MIGA+SQP算法

遺傳算法是一種借助生物進化過程中“適者生存”的規(guī)律,模仿生物進化過程中的遺傳繁殖機制的隨機搜索算法,已在人工智能等領域得到廣泛應用。但該算法存在優(yōu)化過程中有較低基因突變率,進化幾代后易發(fā)生早熟現(xiàn)象,導致優(yōu)化結果收斂于局部最優(yōu)解等缺點。而MIGA算法本質上是對并行分布遺傳算法的改進,它擁有比傳統(tǒng)遺傳算法更好的計算效率和全局求解能力,其進化流程如圖1所示，圖1中，k為整數(shù)；mi為遷物間隔。MIGA算法將整個種群分成多個子種群(也被稱為島),對島上子種群中個體進行選擇、雜交、變異等傳統(tǒng)遺傳算法操作,并且周期性地挑選子種群中的個體進行交換(遷移操作),確保了進化過程中優(yōu)化解的多樣性,有效地避免了早熟現(xiàn)象的發(fā)生,更好地找到全局最優(yōu)解。而SQP算法在MIGA算法的基礎上尋找局部最優(yōu)解,由全局到局部,進一步提高計算效率和獲得高精度的全局最優(yōu)解。

圖1 MIGA算法

3.2 建立ISIGHT與CRUISE集成優(yōu)化模型

ISIGHT是多學科優(yōu)化軟件,能夠完成CAD/CAE/CAM等各種操作系統(tǒng)的集成化和自動化,為產(chǎn)品的開發(fā)設計提供最優(yōu)化設計功能。而CRUISE 軟件可以用于車輛的動力性、燃油經(jīng)濟性以及排放性能的仿真,建模方便,求解迅速,CRUISE平臺上搭建的整車仿真模型如圖2所示。利用ISIGHT與多種CAD/CAE/CAM軟件的高度集成化特點,建立ISIGHT/CRUISE集成優(yōu)化模型,如圖3所示。

圖2?整車仿真模型

圖3 ISIGHT/CRUISE集成優(yōu)化模型

3.3 目標函數(shù)的確定

在電機和電池參數(shù)已確定的情況下,純電動汽車傳動系參數(shù)的選擇對汽車動力性、經(jīng)濟性影響很大。優(yōu)化傳動系參數(shù)的目的是滿足整車性能指標要求的情況下,盡可能使汽車的動力性、經(jīng)濟性達到最優(yōu)。

本文以加速時間、百公里能量消耗為優(yōu)化目標,建立優(yōu)化目標函數(shù),其表達式為:

min?F(X)=[Ft(X),Fec(X)]

(9)

其中,F(X)為多目標函數(shù);X為優(yōu)化設計變量，X=[io，ig1，ig2]T;?Ft(X) 和Fec(X)分別為加速時間和百公里能量消耗。

3.4 約束條件確定

3.4.1 傳動系速比約束

(1) 由傳動比的最小值確定的約束條件為:

(10)

(11)

(2) 由傳動比的最大值確定的約束條件為:

(12)

(13)

3.4.2 整車性能約束

為了滿足純電動車的整車性能指標要求,最大爬坡度大于20%;最高車速大于100 km/h; 0～50 km/h加速時間小于10 s;百公里能量消耗小于17 kW·h。

3.5 基于MIGA+SQP算法的傳動系速比優(yōu)化

采用MIGA+SQP算法的組合優(yōu)化,基于ISIGHT/CRUISE傳動系參數(shù)優(yōu)化集成模塊,經(jīng)過多次迭代運算,尋找到一組傳動比最優(yōu)解,見表4所列。

表4?優(yōu)化前后速比對比結果

3.6 純電動汽車優(yōu)化前后性能分析

根據(jù)優(yōu)化前后的傳動系速比結果,基于CRUISE整車性能仿真平臺,采用新歐州行駛工況(new European drivingcyde,NEDC),進行優(yōu)化前后的純電動車性能仿真分析,優(yōu)化前后的加速性能與爬坡性能仿真對比曲線如圖4、圖5所示。結果表明,優(yōu)化后的加速性能和爬坡性能均略微降低,但仍滿足整車動力性能指標要求,而最高車速由優(yōu)化前的104 km/h提高到110 km/h,百公里能耗由優(yōu)化前的15.8 kW·h降低到14.46 kW·h,經(jīng)濟性能得到改善。