一种自动驾驶电动汽车线束布局优化方法

近年来,随着汽车自动驾驶、数字化、电动化技术的不断发展,汽车的功能不断增加,车辆内部线束也随之增加。由于过多的线束导致车辆自重增加的问题日益突出。为了实现能源的高效利用和出行方式的可持续性,开发人员需要通过优化线束布置来尽可能多的减轻车辆自重,同时降低成本。由于与线束相连的车辆零件位置固定,因此需要一个算法在车辆零件位置为限制条件下,优化车辆线束布局。之前的研究方法通常只考虑线束设计的部分限制因素,且没有考虑线束三维结构。在本文研究中,开发了一种新型的优化线束布局的方法,该方法考虑了与包装,温度负载以及装配难易相关的各种限制因素。该方法可以根据设计需求来控制线束布置方法,如在沿着车辆纵轴方向布置更多线束,以避免在车辆外围布置线束。通过该方法,可以高效地计算出线束长度、直径,以及精确的布线路径。     

PEMFC边框密封结构的仿真与优化

质子交换膜燃料电池的边框一般通过黏结剂黏接在质子交换膜上，在保护质子交换膜的同时，还起到密封作用。燃料电池长期工作在复杂的环境下，边框和黏结剂的性能均会发生疲劳衰减，导致被剥离或破坏，进而影响燃料电池的气密性。因此，以边框和黏结剂的搭接试件为对象，结合内聚力模型和有限元软件设计了多种边框结构，研究了新结构对黏结性能的影响。结果表明：在低弹性模量的边框表面做三角形或梯形的凸形结构，将有效提升黏结结构的分离位移，但对于高弹性模量的边框，新结构反而会降低黏结性能；此外，优化结构的尺寸、形状对搭接模型黏结性能也有影响，当凸三角形底边长为1.5 mm时，搭接模型有最好的黏结性能。     

电网调度模型与直接优化算法

研究ｍ个电站ｎ个用户的电网调度问题，建立电力调度的二次平衡模型，证明关于元的直接优化原理并给出优化算法，用数据实例给出了计算过程。     

并联混合动力汽车传动系速比优化

为了进一步提高混合动力汽车燃油经济性,使用仿真软件Cruise建立整车性能仿真模型,并集成到优化平台Isight软件中,对传动系速比参数进行优化和匹配。为了提高优化速度,建立了响应面近似模型作为优化时的代理模型,并利用Isight软件中的多岛遗传算法和序列二次规划算法建立组合优化算法。研究结果表明:优化后在满足整车动力性设计指标的前提下,循环工况下的百公里综合油耗降低了7.20%,优化速度提高了30倍。     

基于改进离散粒子群算法的固定边框布图规划

研究固定边框布图规划方法,提出一种改进的离散粒子群优化算法进行布图规划求解,采用一种自然数列的粒子表示方法,并设计粒子群优化算法的相关操作. 基于MCNC 和GSRC基准电路对算法性能进行验证,实验结果表明,该方法具有成功率高、寻优快等特点,能够高效解决基于固定边框布图规划问题.     

优化算法在汽车动态称重系统中的应用

针对汽车动态称重情况下短历程信号问题,提出了利用优化算法解决的方案.根据汽车动态荷载特性和称重系统的动力学特性给出了检测信号的优化目标函数;然后,利用数值仿真验证优化算法在短历程信号状态下抑制低频周期干扰信号的性能.最后进行了样机设计和实验,实验结果表明该解决方法是可行的.     

混合优化算法及在约束优化问题中的应用

针对混沌优化方法和Alopex算法的特性,将改进的Alopex算法嵌入到混沌优化算法中,提出了一种混合优化算法,此算法充分发挥了改进的Alopex算法的快速搜索能力和混沌优化方法细致寻优的特性,提高了算法的收敛速度,避免了优化算法陷入局部最优的缺陷;同时将混合优化算法应用于约束优化问题中．仿真结果表明了混合优化算法的有效性．     

非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法

研究非高斯噪声环境下的高斯混合滤波方法,进行纯方位跟踪系统的目标跟踪。利用改进的参数自适应方法,调整位移参数的大小,从而修正了高斯混合模型,提出了在非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法;基于非高斯噪声下的离散系统模型,分析了高斯混合CQKF算法中建模过程的局限性,并结合初值优化方法,提出了利用参数自适应方法修正高斯混合滤波模型的方法,从而克服了高斯混合滤波的局限性,提高了滤波精度。仿真实验表明在非高斯噪声下参数自适应高斯混合CQKF算法比原算法有更高的滤波精度。      

基于行为博弈进化算法的PHEV控制策略参数优化

控制策略是影响并联混合动力汽车(PHEV)性能的重要组成部分。针对混合动力汽车控制策略优化问题,设计了基于行为博弈进化算法的并联混合动力汽车控制策略参数优化方法(PGEA).该方法以行为博弈进化算法为优化工具,以混合动力汽车的加速性能、最大爬坡度、最高车速等动力性能指标为约束条件,采用ADVISOR仿真并联混合动力汽车,以最小化燃油消耗与污染物排放总量为优化目标。30组仿真实验结果表明：1)优化后的系统百公里燃油消耗与污染物排放之和最大降幅为23.68%,最小降幅为18.72%,平均下降22.13%;2)发动机效率、电动机效率和系统整体效率至少分别提高了16.67%、44.44%和18.39%;3) PGEA比基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化进化算法能够获得精度更高的解。     

噪声环境下函数优化问题的混合优化算法

针对噪声环境下的函数优化问题提出一种混合粒子群优化算法UPSOOHT, 并考察了最优计算量分配（OCBA）和噪声幅度对算法性能的影响. 该算法将粒子群优化算法与假设检验及OCBA有效地结合, 具有很好的全局搜索能力和局部精化能力. 与其他优化算法比较的测试结果表明, UPSOOHT算法的性能和抗噪声能力都具有明显的优势.     

应用混合遗传算法的车辆发动机工作参数优化设计

发动机的基本参数反映了发动机的工作性能和品质.针对设计任务的要求正确选择这些参数,才能保证所设计的新产品有生命力.因此,采用优化设计方法来设计车辆发动机工作参数是非常重要的.在满足气缸热负荷、机械负荷和燃烧室及混合气形成条件,以及边界约束的条件下,建立了优化设计数学模型.由于传统的优化方法存在着求解过程复杂和寻优过程容易陷入局部最优解的问题,故应用遗传算法工具箱调用混合遗传算法和局部搜索算法相结合寻求最优解,使求解过程得到简化,确保可靠地获得全局最优解.     

群体智能算法在汽车零部件优化设计中的应用

优化设计是一种有效的工程设计方法,通过介绍微粒群优化算法的基本原理以及在汽车零部件上的应用,并分析微粒群智能算法的优化流程,最后针对一汽车零部件进行了实证优化设计,该流程对于汽车设计具有一定的参考价值.     

基于安全风险预测的自动驾驶自适应巡航控制优化

从周边车辆运动学状态参数和道路设施条件参数中提取场景特征指标和安全风险度量指标,采用极端梯度提升模型（XGboost）和长短时记忆模型（LSTM）进行安全风险预测,由此提出基于安全风险预测的自动驾驶自适应巡航控 制（ACC）优化方法,并选取碰撞发生概率、速度平均值、速度标准差3种指标评价ACC表现。通过Prescan和Simulink联合仿真推演,验证了ACC优化方法的合理性和有效性。结果表明,基于安全风险预测的ACC优化方法的控制表现优于一般ACC;利用LSTM预测安全风险,相比XGboost具有更好的ACC优化表现;预测安全风险时增加道路设施条件参数,显著提升了ACC表现,降低了自动驾驶碰撞发生概率。     

基于非线性规划遗传算法的汽车动力传动系统参数优化研究

研究了兼顾动力性和燃油经济性的汽车动力传动系统优化数学模型,以改善燃油经济性和整车动力性为目标,采用非线性规划遗传算法对某款轿车的动力传动系统参数进行优化研究并进行了仿真试验验证.结果表明:优化后原地起步加速时间降低了3.96%,整车多工况百公里油耗降低了8.23%.表明运用非线性规划遗传算法进行动力传动系统参数优化是可行的.     

基于粒子群算法的平面刚架及组合结构的优化

桁架结构受力简单,内力只有轴力,刚架结构的受力、内力情况则相对要复杂得多,故传统平面结构优化的研究多是对桁架结构的研究,针对刚架结构或刚架与桁架的组合结构研究甚少.然而,现实工程中的结构多是刚架或组合结构,仅仅对桁架结构进行优化研究远远不能满足现实工程的需要.粒子群优化算法(PSO)是近些年发展起来的一种基于群智能的演化运算技术,概念简单、易于实现,且具有良好的智能背景.本文基于粒子群优化算法对平面刚架及平面组合结构的有应力约束和位移约束的尺寸优化问题进行了研究,并将所得优化结果与改进的可行域算法(MMFD)、序列线性算法(SLP)、序列二次规划(SQP)等传统优化算法的结果进行比较.结果表明粒子群优化算法具有良好的全局收敛性与稳定性,能够更好地解决平面刚架及平面组合结构的优化问题.     

基于遗传算法优化的城市标准循环工况构建

针对传统车辆标准循环工况构建中存在的问题,提出了一种基于遗传算法的城市标准循环工况构建方法。以某城市实测行驶工况数据为依据,基于微行程分析理论,对微行程特征参数进行主成分提取及聚类,建立能够反映城市车辆实际运行的行驶工况。利用方差分析确定最佳聚类数,解决了最佳聚类数不易确定的问题。采用遗传算法对代表工况段进行优化修正,以聚类结果中的欧氏距离最小为优化目标,减小其与聚类中心的欧式距离。误差分析表明:提出的工况合成方法所生成的某城市标准循环工况特征参数平均累计误差明显减少,工况精度和一致性得到较大提高。     

汽车车架生产线工艺及改进

从车架纵梁生产线、车架铆接生产线、车架涂装生产线等方面介绍了汽车车架生产线的工艺改进,指出通过工艺改进保证了产品质量,提高了生产效率,实现了预期的目标。     

基于蚁群优化算法的钢架结构优化设计

采用蚁群优化算法对3跨24层168杆件的钢架结构重量进行优化计算,并对此结构采用美国钢结构规范(ASCI)、英国钢结构规范(BC5990)、国标钢结构规范(GB50017)3种规范体系进行对比分析。分析结果表明,基于TSP模型的蚁群优化算法对钢框架结构优化设计具有很好的适用性,尤其是对复杂钢结构的优化设计具有更快更强的适用性。     

底框住宅结构设计

简要介绍了底框住宅结构的设计特点.