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J-GLOBAL ID：201802226953886113   整理番号：18A0645794

最適運転条件に基づくハイブリッド電気自動車のパラメータ最適化のための最適化アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Parameter Optimization of Hybrid Electric Vehicle Based on Multi-cycle Optimization Algorithm

著者 (6件)： Liu Yonggang (重慶大学汽車工程学院 重慶400044) ,  Li Jie (重慶大学汽車工程学院 重慶400044) ,  Qin Datong (重慶大学汽車工程学院 重慶400044) ,  Lei Zhenzhen (重慶大学汽車工程学院 重慶400044;重慶科技学院机械与動力工程学院 重慶401331) ,  Jie Qingbo (比亜迪汽車工業有限公司 深zhen518118) ,  Yang Yang (重慶大学汽車工程学院 重慶400044)
資料名： Jixie Gongcheng Xuebao  (Jixie Gongcheng Xuebao)
巻： 53  号： 16  ページ： 61-69  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0292A  ISSN： 0577-6686  CODEN： CHHKA2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ハイブリッド電気自動車のパワーシステムとエネルギー制御戦略のパラメータを最適化することは,燃料経済性を向上させるためのキーである。自動車の動的性能を制約条件として、電池SOCのバランス油消費を目的関数に導入し、シミュレーテッドアニーリング粒子群最適化アルゴリズムを用いた多条件最適化ハイブリッド電気自動車動力システムと制御戦略パラメータに基づく方法を提案した。MATLAB/Simulinkシミュレーションソフトウェアを用いてシミュレーションを行い,その結果は,この方法を用いて,自動車の動力学とSOCのバランスを保つことにより,最適条件の下で,5.49%の燃料消費を低減できることを示した。HWFET,FTP,LA92,US06_HWY,UDDSおよびSC03の油消費は,それぞれ8.46%,4.62%,3.84%,8.43%,5.56%,4.31%減少した。提案した方法の最適化パラメータが他の運転条件における汎用性を証明するために,NEDC運転条件を選択してシミュレーションを行い,その結果,NEDC運転条件下での燃費が8.36%減少することを示した。最後に,実際の道路試験を行い,実験結果は,提案した制御戦略の有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 燃料消費率 ,  目的関数 ,  電力系統 ,  *自動車 ,  最適条件 ,  *ハイブリッド自動車 ,  *最適化 ,  燃料経済
準シソーラス用語： *運転条件 ,  MATLAB ,  制御戦略 ,  粒子群最適化 ,  *最適アルゴリズム ,  *パラメータ最適化 ,  *最適運転 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： hybrid electric vehicle (HEV) ,  energy management strategy ,  SAPSO ,  multi-cycle optimization ,  road test

分類 (2件)： 電気自動車  (QG07020B) ,  走行性能  (QG02020S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハイブリッド電気自動車 ,  パラメータ最適化 ,  最適化アルゴリズム ,  提案