基于Isight的车辆速比优化匹配设计

余捷

(福建工程学院 机械与汽车工程学院， 福建 福州 350118)

基于Isight的车辆速比优化匹配设计

余捷

(福建工程学院 机械与汽车工程学院， 福建 福州 350118)

为进一步提高车辆动力性和经济性,针对车辆传动系速比进行整车仿真与优化设计。为有效解决多目标优化问题,将整车动力性指标作为约束条件、经济性为优化目标进行Cruise和Isight联合仿真。结合某四驱车辆传动比原始数据，速比优化仿真结果显示，车辆的性能有较好地提升。

动力系统； 参数匹配； 优化设计； 仿真分析

变速器速比对于汽车的动力性和经济性有重要影响，因此，汽车在动力总成设计上力求速比优化设计使汽车具有更佳和综合性能。考虑到车辆动力性与经济性对速比匹配是互相牵制的优化目标[1]，速比优化属于有约束、非线性、多目标参数优化问题。目前，解决车辆多目标方法主要有直接法、间接法和智能优化方法等[2～5]。为有效解决多目标优化问题，在分析车辆行驶特性的基础上，将动力指标作为约束条件，并以百km能耗最低作为优化目标，利用Isight与Cruise联合仿真解决优化任务，研究并验证所采用的匹配及优化方法的可行性。

1 样车整车参数及设计要求

为验证速比优化思想，选择样车的基本参数及设计要求如表1、2所示。

2 联合仿真模型搭建

2.1 建立Cruise整车模型

用表1具体参数在Cruise中建立模型和设置参数，如图1。该模型包括整车、驾驶员、发动机、离合器、变速器、分动器、主减速器、轮胎和制动模块等。图2为模型在Cruise软件的初步仿真，显示车辆在UDC工况下需求车速和实际车速一致，车速跟随性能较好，动力性指标满足设计要求。

表1 样车基本参数

表2 车辆设计要求

2.2 建立联合优化仿真模型

图3为Isight和Cruise联合仿真流程图，利用Isight中的优化算法模块对优化变量进行修改，再通过调用所集成的Cruise模型子程序进行仿真计算，并对每次计算结果进行读取和评估。当仿真结果达到最优时，终止计算和输出结果。

图1 整车仿真模型Fig.1 Vehicle simulation model

图2 UDC工况车速示意图Fig.2 Sketch of vehicle-speed under UDC

图3 联合优化流程图Fig.3 Flowchart of joint optimization

与所有优化问题的解决思路一样，优化计算的前提在于明确优化变量和优化目标函数与约束条件。因此，在搭建好仿真平台后，先选择变速器各挡传动比作为优化变量，即：

X=[X1，X2，X3，X4，X5]

为将多目标优化问题简化成单目标优化问题，文本以动力性指标为约束条件实现经济性为目标函数的优化任务。因此，直接以Cruise仿真结果中的最小百km能耗为优化目标。而动力性以表2所示的最大爬坡度G、最高车速Umax和加速时间t等3个指标为直接约束条件。此外，考虑到变速器换挡平顺性需求，相邻挡位之间传动比比值小于等于1.8，并且随着挡位数的升高相邻两挡传动比逐渐减小，从而提高高挡位利用率。

基于如上分析,建立优化数学模型为:

为了提高运算速度，本文采用多岛遗传优化算法进行联合仿真。遗传算法是借助和模仿生物进化适者生存的规律，通过对优化问题的解空间个体进行编码，再对所编码个体种群开展遗传操作，主要有选择、交叉、变异等，最后通过迭代在新种群中找出最优解或较优解的组合。多岛遗传算法则是对遗传算法进行改进，从而获得更优良的计算效率和全局求解能力。多岛遗传算法将一个大种群分成若干子种群——岛，并在每个岛上运用传统遗传算法进行子种群进化。

图4 MIGA 算法中子种群/岛生成原理 Fig.4 Neutron population/island generating principle in MIGA algorithm

3 联合优化仿真结果分析

优化目标值的变化趋势如图5所示，其横坐标为迭代次数，纵坐标为100km能耗。表3为优化前后各参数对比。

图5 优化目标计算值变化过程Fig.5 Chart of optimization goal value calculated

表3 优化前后对比

由表3可以看出，动力性除爬坡度(优化前49.5%；优化后53.79%)以外，最高车速和100 km加速时间在优化后均下降，但仍然满足表2的设计要求。可见，在不改变传动比以外参数的前提下，经济性优化有可能会导致整车动力性表现下降。优化前后的传动比所带来的100 km能耗分别为11.43L和11.19L，比优化前减少了2.1%，比优化前减少了2.1% ，车辆将更加节能。

4 结论

介绍了一种兼顾汽车动力性和经济性的高效车辆速比优化匹配方法。利用Cruise建立整车仿

真模型，再结合Isight的行业软件集成和优化算法开展速比优化研究。仿真结果表明，该车的加速性能、爬坡性能和最高车速满足设计要求，并且经济性在UDC工况下百km能耗有2.1%的节油效果，也验证了动力系统参数设计的合理性。

[1] 余志生.汽车理论[M].5版.北京：机械工业出版社，2009.

[2] 吴峰，赵长禄，朱振夏,等.基于DOE和遗传算法的传动系参数优化方法研究[J].车辆与动力技术,2013(2)：11-15.

[3] 陈佼.某城市公交动力传动系匹配优化研究[D].南京：南京理工大学，2014.

[4] 刘新.纯电动汽车动力参数匹配与仿真研究[D].重庆：重庆交通大学，2013.

[5] 王华秀，徐勇，杨兴明.整车动力性经济性匹配优化设计方法[J].汽车科技，2013(3)：48-53.

(责任编辑： 陈雯)

Optimization matching design for vehicle speed ratios based on the Isight

Yu Jie

(College of Mechanical and Automotive Engineering， Fujian University of Technology, Fuzhou 350118， China)

To further improve the dynamic performance and fuel economy of vehicles, simulation and optimization design for vehicle drivetrain speed ratio was developed. To solve multi-objective optimization problem effectively, the vehicle dynamic performance was considered as constraint condition and the vehicle’s economy was taken as the optimization goal to conduct joint simulation based on the Cruise and Isingt. As compared with the original ratios of a four-wheel drive vehicle, the optimal simulation results show that the performance of the vehicle is considerably improved.

drivetrain; parameters matching; optimization design; simulation analysis

10.3969/j.issn.1672-4348.2017.01.006

2016-11-30

福建省教育厅项目(JAT160322)；福建工程学院科研启动基金(GY-Z14006)

余捷(1984-)，男，福建福州人，讲师，博士研究生，研究方向：车辆动力总成设计。

U463．21

A

1672-4348(2017)01-0026-04