发动机特性建模方法的选择

发动机特性模型的建立是进行汽车动力性和燃油经济性仿真计算的基础，模型是否精确对计算结果有很大的影响。本文列举发动机特件建堪的几种数值计算方法，并结合某种类型的发动机对各种建模结果进行分析比较，选择出最优的建模方法。     

混合动力耦合系统神经网络油耗模型构建

为了基于燃油经济性快速对混合动力耦合系统(EVT,electric variable transmission)构型进行筛选,在混合动力EVT构型图论分层图画模型的基础上提出混合动力EVT图论构型矩阵,并对混合动力EVT系统构型进行动力学建模;结合GRNN神经网络算法与动态规划算法,建立混合动力EVT系统神经网络油耗模型;通过对比测试构型的神经网络油耗模型计算结果和DP仿真结果,验证了该油耗模型的有效性。     

基于FCMAC神经网络的PHEV转矩分配策略

针对混合动力汽车转矩分配策略对整车的燃油经济性和排放性能具有重要的影响,提出了基于模糊小脑模型(FCMAC)神经网络控制的整车转矩分配方法.以某变速箱前置式双轴转矩耦合并联混合动力汽车为研究对象,建立了以发动机的输出转矩为目标的FCMAC神经网络控制策略,将输入量离散化后的高斯基模糊隶属度进行规则相乘后作为FCMAC神经网络的输入,经过hash映射及权值调整输出发动机转矩,实现了混合动力汽车的转矩分配.在AVL-Cruise及Matlab/Simulink平台上建立仿真模型,将其控制策略与基于逻辑门限值控制策略的仿真结果进行比较.结果表明:在NEDC工况下FCMAC控制策略较逻辑门限值控制策略,油耗与排放都有改善,提升了并联式混合动力汽车的燃油经济性和排放性.     

为获得混合动力汽车起动电机输出转矩的台架试验和神经网络构建

起动电机是构成混合动力汽车智能起停系统的重要部件.为了研究该系统中的电机输出转矩,利用发动机台架,啮合模拟台架,驱动模拟台架进行了实验,得到了起动电机的转矩输出特性,并验证了两个模拟台架试验的可靠性.随后以发动机台架试验结果为基础,构建了神经网络模型,能够很好的预测起动电机的输出转矩,克服了常规模拟仿真中数学模型不准确的问题,为进一步利用神经网络研究起停系统奠定了基础.     

HEV侧面碰撞安全性仿真和试验

针对混合动力电动汽车(HEV)的结构和特点,建立了车辆侧面碰撞有限元仿真模型,并对其侧面碰撞安全性进行了相关研究。以仿真分析结果为参考基础,以提高整车侧面碰撞安全性为优化目标,运用径向基函数神经网络技术建立了某款混合动力电动汽车的优化计算函数,对车辆侧面碰撞安全性能相关的结构参数和乘员约束系统进行优化计算和影响性分析;以优化计算的结果为指导,对该款混合动力电动汽车的安全结构设计方案进行了调整和优化,以全面提高侧面碰撞的被动安全性;将优化设计后的混合动力电动汽车进行实车侧面碰撞试验,并将实车碰撞试验结果与仿真侧面碰撞试验计算结果进行对比分析。研究结果表明:建立的混合动力电动汽车的仿真优化模型具有较高的计算精度,如非碰撞侧B柱实测碰撞加速度值与仿真分析值相差仅2.2%,优化计算函数的仿真计算结果是可靠的,优化设计后的混合动力电动汽车侧面碰撞安全性明显提高。     

汽车发动机起动过程的动力学仿真

发动机怠速自动起停是混合动力汽车的重要工作模式,它能避免发动机在怠速下运行,有效减少燃油消耗、尾气排放和发动机磨损.对混合动力汽车起步时发动机起动动力学进行了系统研究,基于发动机起动过程的阻力特性的建模与仿真,提出了ISG电机驱动控制策略,建立了ISG电机-发动机的综合控制模型,进行了发动机起动过程中的动力学仿真.仿真结果表明,所采用的ISG电机满足快速起动发动机的时间要求.     

一种液压混合动力车辆燃油经济性研究

阐述一种液压混合动力垃圾回收车辆的动力传动系统的构成和能量策略;采用整车性能模拟软件GT-DRIVE和自编程序联合模拟计算的方法,建立该液压混合动力垃圾回收车的整车燃油经济性计算模型;根据指定的运行工况对垃圾回收车的1个工作循环进行模拟,计算得到车辆的燃油消耗量和发动机工作工况点分布;将计算结果与原柴油机动力垃圾回收车的结果进行对比分析,研究液压混合动力车辆的燃油经济性。研究结果表明:液压混合动力技术既能回收利用车辆制动能,又能调整优化发动机的工作点,在指定工况内,最大节油量达43.30%,因此,该技术应用于常停常起工况的大质量车辆上具有较强的节油潜力和广阔的应用前景。     

混合动力汽车发动机建模分析

新能源汽车已成为汽车技术发展的主要方向,而混合汽车的动力系统尤其发动机在混合动力汽车(HEV)起什么样的作用,如何提高混合动力汽车的动力性是研究混合动力汽车的关键,所以,对混合动力汽车发动机进行建模仿真分析显得尤为重要。     

基于ADVISOR的混合动力汽车性能仿真

本文论述了应用ADVISOR软件对混合动力汽车仿真分析其动力性、燃油经济性及排放等性能的方法。以某并联式混合动力轿车为例,完成了发动机、电动机等部件的参数选型匹配及建模。仿真结果说明了使用ADVISOR软件对混合动力汽车性能进行分析研究的可行性。     

基于发动机制动的HEV再生制动控制策略

以ISG(integrate starter generator)型混合动力CVT(continuously variable transmission)轿车为研究对象,进行发动机制动性能建模与仿真计算,提出基于前轮最大可承受减速度的制动力最优分配策略.无再生制动时,根据发动机制动特性计算,通过调整CVT速比来以充分利用发动机制动;有再生制动时,优先采用电机制动,其次为发动机机制动,最后为摩擦制动.进行基于控制策略的混合动力汽车再生制动建模和典型工况下的仿真分析,仿真结果验证所提出的再生制动控制策略的正确性和可行性.     

并联式液驱混合动力汽车系统建模与节油分析

介绍了双轴式并联液驱混合动力汽车的物理结构,然后根据传统车动力性要求对液驱混合动力汽车进行了动力系统参数匹配,并利用Matlab/Simscape进行了建模仿真.然后计算了该混合动力汽车的动力性和经济性.最后,对该混合动力汽车的节油机理进行了分析.     

发动机的组合神经网络建模

为改善单个神经网络模型精度不足的问题,引入有限元建模思想,采用有限元建模和神经网络建模相结合的方法,建立了高压共轨柴油机性能仿真的网络模型,并进行了实验验证。建模过程中,将建模对象空间划分成网格,在节点上利用获取的实验数据分别组成完备和不完备的训练域对网络进行训练,由所有网格上的网络共同完成性能仿真功能,由此建立起一套可用于电控发动机控制系统仿真及参数匹配标定的组合神经网络。实验结果表明:该模型平均输出误差约为2%~4%,使用Pen tium IV 2.0GH z PC机时的计算时间小于60m s,可用于基于模型的发动机控制系统。     

基于神经网络的汽车操纵逆动力学模型识别

针对驾驶员建模中不确定因素的影响,采用操纵逆动力学方法,反求出驾驶员的操纵输入来避开驾驶员建模.神经网络作为一种较好的识别驾驶员输入的方法,其学习速度和收敛精度会影响识别精度.为了提高汽车操纵逆动力模型识别时神经网络的学习速度和收敛精度,基于Elman网络,采用一种新的动态神经网络结构——状态延迟输入动态递归神经网络(SDIDRNN).首先,建立三自由度人—车闭环模型并以实车试验数据验证了模型的正确性.然后,通过建立SDIDRNN网络模型,取闭环模型的仿真结果做为训练样本,对汽车操纵逆动力模型进行了识别,所得结果及误差分析说明了该神经网络在学习能力上的优越性及识别模型的有效性.     

混合动力汽车模糊神经参考控制策略优化

为提高并联式混合动力汽车控制策略精准性,建立了基于发动机效率的模糊逻辑控制器,进一步使用神经网络模型对模糊逻辑控制器的隶属度函数进行在线学习,引入变尺度优化方法的改进型学习算法,完成了隶属度函数的在线学习后的优化;通过模型参考构成闭环在线修正,降低输出转矩的误差。通过循环仿真实验,利用模糊神经参考模型控制策略,发动机工作效率点与实时工况的匹配率更高稳定性更好,发动机平均效率提高4. 16%,峰值电源荷电状态保持在稳定的容量范围内,整车燃油经济性得到改善。因此该控制策略具有较强的工程实用性。     

加快三元催化器起燃的HEV混合驱动控制策略

针对冷起动阶段三元催化器起燃特性对整车排放影响显著的问题,提出了应用于混合驱动工况下以加快三元催化器起燃为目的、通过降低发动机输出功率来提高发动机排气温度的模糊控制策略以及基于极小值原理的起燃时间最优控制策略.依据传热学原理,利用集总热容法建立三元催化器动力学模型,在此基础之上,在Matlab/simulink环境下建立了整车动力学模型并进行了仿真计算,分析了上述2种控制策略对油耗和排放性能的影响,最后将仿真与试验结果进行了比较.结果表明:2种控制策略均能增大废气传递给三元催化器的热量,缩短催化器起燃时间,有效改善混合动力汽车冷起动阶段的排放.     

并联式混合动力电动汽车动力总成系统的仿真研究

详细建立了PHEV动力总成系统的各个组件以及汽车行驶动力学的数学模型,其中对发动机和电机的建模提出了"基于三维特性图的准线性模型"的概念,同时深入研究了PHEV动力总成系统的电力辅助控制策略,并应用MATLAB/SIMULINK语言对EQ6110混合动力客车的动力总成系统进行了仿真研究,先后研究了不同SOC初值和不同循环试验标准下的仿真结果.     

ISG型中度混合动力轿车油门动态协调控制策略

采用瞬时优化与定工况下全局优化相结合的方法,对ISG(Integrated Starter/Generator)型中度混合动力汽车的系统效率进行优化,以系统效率最高为优化目标,优化混合动力系统能量管理策略。为了避免混合动力汽车在模式切换或突然加速时,由于发动机油门突变导致的动态油耗增加,当发动机油门开度变化率过大时,采用发动机惯性矩闭环控制和电机补偿控制的方法对中度混合动力系统进行动态协调控制,限制发动机节气门开度变化率,抑制汽油过度喷射,以达到降低油耗的目的。建立了系统仿真模型并进行了仿真模拟,结果表明,通过对混合动力汽车油门的动态协调控制,在保证动力性的条件下,可明显降低混合动力轿车的整车综合油耗。     

串联混合动力推土机能量管理策略

以提高整车的最小燃油消耗为控制目标,研究了串联混合动力推土机的能量管理策略。首先,根据双电机独立驱动的串联混合动力推土机结构,建立了发动机、发电机、电机及其控制器、超级电容、推土机动力学的数学模型;然后,基于发动机最佳燃油消耗功率曲线,提出一种恒温器式与功率跟随式相结合的能量管理控制策略;最后,采用MATLAB/Simulink软件,通过理论与试验相结合建模方法对串联混合动力推土机的整机和控制策略进行了仿真建模,利用130 s推土机的典型工况对动力源的能量分配和综合工况的经济性进行了仿真研究。研究结果表明:该策略可对发动机输出功率与超级电容充放电功率进行合理分配,满足整车功率需求,超级电容充放电次数明显减少且荷电状态(SOC)值在最佳工作区间内;混合动力发动机比原机型发动机燃油消耗率降低,发动机负载波动也明显减小,原机型发动机燃油消耗量为1 512 g,混合动力发动机燃油消耗量为1 358 g,其比原机型节油10.2%,整机燃油经济性得到明显提高。该方法是一种有效的串联混合动力推土机能量管理方法。     

燃气发动机动力缸压力计算方法与测试分析

燃气发动机工作过程动力缸的压力计算,是保证发动机安全运行、进行机组关键部件力学性能计算与安全评价的基础。根据燃气发动机工作原理与热力学过程,完成气体状态方程与燃烧过程分析,根据质量方程、动量方程与能量守恒方程,建立燃烧过程压力计算方法;利用双区模型条件与现场测试结果,确定燃烧率计算公式;对于多变指数,根据建立的数据库,利用软件计算模块确定数值,保证计算精度,避免了人为因素对计算结果的影响。最后通过算例分析与现场测试结果的分析,验证了计算方法的可靠性。利用建立的压力计算方法,可进行燃气发动机工作过程点火提前角、空燃比、转速、温度等关键参数对压力影响的定量分析;同时,利用压力计算结果进行发动机效率分析,可为机组经济运行提供计算基础;利用压力计算结果进行发动机关键件力学分析,可为机组安全评价提供理论支撑。     

混合动力汽车中的动力驱动系统的研究

混合动力汽车作为解决汽车节能、降低排放的措施,已广泛受到关注。电机驱动系统作为混合动力汽车中一个重要的部分也作为重要的研究对象。该文以混合动力汽车中的动力系统永磁同步电机控制系统作为研究对象。对各种可适用于混合动力汽车的牵引电机特性进行了比较,选择了永磁同步电机作为混合动力汽车的驱动电机。然后在Matlab/Simulink下建立应用于混合动力汽车的永磁同步电机调速系统仿真模型,并对仿真结果做分析研究。