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J-GLOBAL ID：201702291802187415   整理番号：17A0124772

遺伝的アルゴリズムを用いた単軸直列-並列プラグインハイブリッド電気バスのための多目的パラメータの最適化【Powered by NICT】

Multi-objective parameter optimization for a single-shaft series-parallel plug-in hybrid electric bus using genetic algorithm

著者 (5件)： Chen Zheng (Tsinghua University) ,  Zhou Liyan (College of Vehicles and Energy, Yanshan University) ,  Sun Yong (College of Information Science and Engineering, Ocean University of China) ,  Ma Zilin (Tsinghua University) ,  Han Zongqi (College of Vehicles and Energy, Yanshan University)
資料名： Science China. Technological Sciences  (Science China. Technological Sciences)
巻： 59  号： 8  ページ： 1176-1185  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2578A  ISSN： 1674-7321  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,プラグインハイブリッド電気バス(PHEB)の一軸直並列パワートレインはその可変運転モード,優れた燃料経済性と強い適応性運転サイクルのために最も一般的なパワートレインの一つとなっている。それにもかかわらず,開発段階における一軸直並列パワートレインとPHEBを構成するための,主成分パラメータを選択し,マッチングした場合,他の形態よりも大きな課題に直面している。この問題に触発されて,遺伝的アルゴリズム(GA)に基づく包括的な多目的最適化戦略は,典型的なパワートレインとPHEBのために開発した。最初に,バス路線の再現性と規則性を考慮して,法オフラインデータ処理と数理統計学を採用し,代表的運転サイクル,実世界バス路線の一般的特性を良く反映を得ることである。,経済的最適化目的は,重要な構成要素とエネルギー消費の製造コストから構成されている,定義し,動的最適化目的と結合した,多目的最適化関数を提案した。一方,GAアルゴリズムは,パラメータを最適化し,新しい直列-並列パワートレインの最適成分組合せに使用されている。最後に,プロトタイプとの比較は,運転サイクルに沿って最適化された駆動系の性能を検証するために行った。シミュレーション結果は,提案した包括的多目的最適化戦略によって得られたパワートレイン部品のパラメータは良好な燃料経済を得る,一方PHEBの動的性能を確実にする可能性があることを示した。元とは対照的に,コストは18%減少した。戦略はPHEB製造業者のためのパラメータ選択の理論的指針を提供するであろう。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 燃料経済 ,  生産者 ,  エネルギー消費 ,  *最適化 ,  プロトタイプ ,  適応性 ,  製造原価 ,  再現性 ,  駆動方式 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *プラグ ,  運転モード
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  運転サイクル ,  パワートレイン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 多目的パラメータの最適化 ,  単軸直列-並列パワートレイン ,  プラグinハイブリッド電気バス(PHEB) ,  遺伝的アルゴリズム(GA) ,  運転サイクル ,  都市バス路線

分類 (4件)： エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (7件)： 遺伝的アルゴリズム ,  単軸 ,  直列 ,  プラグイン ,  バス ,  パラメータ ,  最適化