进化算法与混合动力系统优化PDF电子书下载

交通运输

作者：李少波，杨观赐着
出版社：北京：机械工业出版社
出版年份：2013
ISBN：9787111425359
页数：272 页

图书介绍：本书混合动力系统的高效运行依赖于各部件的匹配及控制策略，其优化模型具有不可微、多维、带约束、非线性等特点，是典型的多目标优化问题。本书介绍了当前混合动力系统多目标优化方法及其不足，综述了进化算法及进化多目标优化算法的最新研究成果，研究了进化算法中的优秀基因模块挖掘与重用技术，介绍了混合动力系统建模方法及仿真软件。在建立带约束混合动力系统多目标优化数学模型的基础上，设计了基于NSGA—Ⅱ的混合动力系统多目标优化算法、基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化进化算法。证明了划分模型抽中特定目标的概率恒大于不划分模型的概率，并以其为理论基础设计了基于决策空间划分模型的多目标进化算法，同时介绍了将算法应用于混合动力系统多目标优化的方法，且量化研究了控制策略参数对并联式混合动力汽车整车性能的影响。最后，针对混合动力挖掘机动力源输出功率耦合控制技术，研究动力源输出功率匹配控制策略，建立电控仿真模型并分析与优化了某型产品。查看图书目录点击购买PDF全本电子书上一篇：汽车电学基础下一篇：浙江港口物流可持续发展研究 《进化算法与混合动力系统优化》目录 标签：算法进化混合动力系统

第1章绪论1

1.1相关概念及定义1

1.1.1混合动力汽车1

1.1.2进化算法2

1.1.3多目标优化问题数学描述4

1.2混合动力汽车技术发展情况6

1.2.1国内外研究现状6

1.2.2混合动力汽车的关键技术10

1.3混合动力汽车总成模型13

1.4混合动力系统优化方法18

1.4.1基于序列二次规划法的混合动力汽车优化19

1.4.2基于DIRECT算法的混合动力汽车优化22

1.4.3基于模拟退火算法的混合动力汽车优化24

1.4.4基于神经网络的混合动力汽车优化25

1.4.5基于粒子群优化算法的混合动力汽车优化27

1.4.6基于进化算法的混合动力汽车优化29

参考文献31

第2章进化算法与多目标优化34

2.1遗传算法35

2.1.1历史背景与研究现状35

2.1.2遗传算法的基本结构36

2.1.3遗传算法的数学机理43

2.2遗传编程50

2.2.1研究现状与应用领域50

2.2.2遗传编程的基本概念52

2.2.3算法的表示方式与主体流程57

2.3进化策略和进化规划61

2.3.1进化策略61

2.3.2进化规划62

2.4进化多目标优化64

2.4.1进化多目标优化算法综述64

2.4.2几种典型进化多目标优化算法72

2.4.3进化多目标优化算法性能评价指标81

参考文献83

第3章进化算法中优秀基因模块挖掘与重用技术90

3.1重用最大频繁模式的可持续进化算法90

3.1.1相关定义91

3.1.2最大频繁序列模式挖掘算法91

3.1.3 MFPEA算法设计92

3.1.4算法性能测试与分析93

3.1.5小结98

3.2重用抗体优良片断的免疫进化算法99

3.2.1相关基础理论99

3.2.2改进方案108

3.2.3算法设计110

3.2.4测试与分析111

3.2.5小结114

参考文献117

第4章混合动力系统建模及仿真119

4.1混合动力汽车仿真方法及仿真软件119

4.1.1前向仿真119

4.1.2后向仿真120

4.1.3前向仿真与后向仿真的选择121

4.1.4混合动力汽车仿真软件121

4.2混合动力汽车仿真模块建模与分析129

4.2.1发动机模块129

4.2.2驱动电机模块133

4.2.3蓄电池模块136

4.2.4变速器模块140

4.2.5主减速器模块142

4.2.6车轮模块144

4.2.7整车行驶模块146

4.2.8循环仿真工况模块148

4.2.9控制策略模块150

4.3基于AMESim的混合动力系统建模仿真简介159

4.3.1 AMESim软件概述159

4.3.2 AMESim使用入门159

4.3.3 AMESim Rev 9软件库简介161

参考文献162

第5章基于NSGA-Ⅱ的混合动力系统多目标优化方法164

5.1混合动力系统二目标优化数学模型164

5.1.1约束条件的确定165

5.1.2待优化参数165

5.2混合动力系统多目标优化算法166

5.2.1 NSGA-Ⅱ算法主体流程166

5.2.2基于NSGA-Ⅱ的优化算法设计166

5.3仿真实验168

5.3.1实验设置168

5.3.2结果与分析169

参考文献174

第6章基于Pareto最优原理的PHEV控制策略与传动系统参数优化176

6.1混合动力系统三目标优化数学模型176

6.2基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化算法设计177

6.3仿真实验与分析178

6.3.1车型基本信息、优化参数及约束条件178

6.3.2优化结果与分析180

参考文献185

第7章基于决策空间划分模型的混合动力系统多目标进化算法186

7.1定理证明：决策空间划分模型的数学基础186

7.2基于决策空间划分模型的多目标进化算法设计191

7.2.1基于决策空间划分模型的多目标进化框架191

7.2.2决策空间划分策略与初始化超球模型方法193

7.2.3超球体内个体初始化194

7.2.4超球体质心和半径更新及超球体内个体调整194

7.2.5超球体间信息共享机制195

7.2.6计算复杂性分析196

7.3算法的数据结构设计及主体结构196

7.3.1数据结构定义197

7.3.2算法主体结构198

7.4针对函数优化问题的算法性能测试200

7.4.1测试问题与参数设置200

7.4.2性能指标202

7.4.3实验结果与分析203

7.5算法在混合动力系统多目标优化中的应用研究213

7.5.1仿真调用基础及接口213

7.5.2针对混合动力系统优化设计的函数实现及优化结果216

参考文献222

第8章基于多指标正交试验与MOEA的PHEV控制策略参数优化224

8.1概述224

8.2并联混合动力汽车总成模型225

8.3控制策略参数的多指标正交试验设计及分析225

8.4基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化进化算法229

8.5仿真实验结果与分析230

8.5.1实验设置230

8.5.2实验结果与分析231

8.6小结233

参考文献235

第9章混合动力挖掘机动力源输出功率匹配控制236

9.1混合动力挖掘机动力源输出功率匹配技术236

9.1.1挖掘机混合动力传动系统能量控制236

9.1.2混合动力挖掘机动力传动系统过渡品质控制239

9.1.3混合动力挖掘机负载功率匹配控制方案242

9.1.4混合动力挖掘机动力源功率匹配控制方案的研究与制订248

9.2混合动力挖掘机系统设计及参数确定249

9.2.1液压系统249

9.2.2燃油发动机252

9.2.3电机252

9.3混合动力挖掘机系统建模与分析253

9.3.1执行元件模型254

9.3.2液压系统模型254

9.3.3动力源模型257

9.3.4整机模型262

9.4某型号混合动力挖掘机动力源输出功率匹配控制及仿真262

9.4.1执行系统标准空载工况仿真分析263

9.4.2混合动力挖掘机动力源输出功率控制策略265

9.4.3混合动力挖掘机输出功率控制仿真分析266

9.5小结271

参考文献272

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摘要：本文以“进化算法与混合动力系统优化.pdf电子书版文档下载”为中心，详细阐述了进化算法在混合动力系统优化中的应用。文章首先介绍了进化算法的基本原理，然后分析了混合动力系统的优化需求，接着从算法设计、应用效果和未来展望三个方面对进化算法在混合动力系统优化中的应用进行了深入探讨。

1、算法原理

进化算法是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索算法，通过模拟生物进化过程中的遗传、变异和选择等过程，实现对问题的优化求解。在混合动力系统优化中，进化算法通过不断迭代，寻找最优的参数组合，从而实现系统性能的优化。

进化算法的基本步骤包括：初始化种群、适应度评估、选择、交叉和变异。初始化种群是指随机生成一定数量的个体，每个个体代表一组参数；适应度评估是指根据目标函数对个体进行评估，以确定其优劣；选择是指根据适应度选择优秀的个体进行下一代的繁殖；交叉是指将两个优秀的个体进行基因组合，产生新的个体；变异是指对个体进行随机改变，以增加种群的多样性。

进化算法具有全局搜索能力强、收敛速度快、参数设置简单等优点，在混合动力系统优化中具有广泛的应用前景。

2、优化需求

混合动力系统是一种将内燃机和电动机相结合的能源系统，具有节能、环保、高效等优点。然而，混合动力系统的优化设计是一个复杂的过程，涉及到多个参数的调整，如电池容量、电机功率、能量管理策略等。

优化需求主要包括：提高系统效率、降低能耗、延长电池寿命、提高系统可靠性等。通过进化算法对混合动力系统进行优化，可以在满足这些需求的同时，实现系统性能的全面提升。

例如，在电池容量优化方面，进化算法可以根据电池的实际使用情况，动态调整电池容量，从而提高电池的使用效率；在能量管理策略优化方面，进化算法可以根据不同的行驶工况，选择最优的能量管理策略，降低系统能耗。

3、算法设计

在混合动力系统优化中，算法设计是关键环节。针对混合动力系统的特点，可以采用以下几种进化算法设计方法：

1）多目标进化算法：针对混合动力系统多目标优化问题，采用多目标进化算法，同时考虑系统效率、能耗、电池寿命等多个目标，实现多目标优化。

2）自适应进化算法：根据混合动力系统的实际运行情况，动态调整算法参数，提高算法的适应性和收敛速度。

3）并行进化算法：利用并行计算技术，提高算法的求解效率，缩短求解时间。

通过优化算法设计，可以提高混合动力系统优化的效果，为实际应用提供有力支持。

4、应用效果

进化算法在混合动力系统优化中的应用取得了显著的效果。以下是一些应用实例：

1）电池容量优化：通过进化算法优化电池容量，可以提高电池的使用效率，降低能耗。

2）能量管理策略优化：通过进化算法优化能量管理策略，可以提高系统效率，降低能耗。

3）电机参数优化：通过进化算法优化电机参数，可以提高电机性能，降低系统噪音。

这些应用实例表明，进化算法在混合动力系统优化中具有广泛的应用前景，为相关领域的研究提供了有益的借鉴。

总结：

本文以“进化算法与混合动力系统优化.pdf电子书版文档下载”为中心，详细阐述了进化算法在混合动力系统优化中的应用。通过分析算法原理、优化需求、算法设计和应用效果，本文对进化算法在混合动力系统优化中的应用进行了全面探讨。未来，随着进化算法和混合动力系统技术的不断发展，进化算法在混合动力系统优化中的应用将更加广泛，为相关领域的研究提供有力支持。

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