熊會(huì)元　吳小麗　宗志堅(jiān)　于麗敏

(1.中山大學(xué) 工學(xué)院， 廣東 廣州 510006； 2.東莞中山大學(xué)研究院， 廣東 東莞 523808)

性能需求驅(qū)動(dòng)的電動(dòng)汽車動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化*

熊會(huì)元1,2吳小麗1宗志堅(jiān)1,2于麗敏1

(1.中山大學(xué) 工學(xué)院， 廣東 廣州 510006； 2.東莞中山大學(xué)研究院， 廣東 東莞 523808)

摘要：為有效提高電動(dòng)汽車的綜合性能,提出了一種基于質(zhì)量功能展開和正交試驗(yàn)法的動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)綜合設(shè)計(jì)與優(yōu)化方法.首先,基于質(zhì)量功能展開建立了滿足顧客需求的車輛性能與技術(shù)特性的耦合模型,應(yīng)用粗糙數(shù)和灰色關(guān)聯(lián)法確定各技術(shù)特性的加權(quán)因子;然后,基于正交試驗(yàn)法,以車輛綜合性能最優(yōu)為目標(biāo)構(gòu)建了動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)模型,應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)法獲得車輛綜合性能指標(biāo)系數(shù),進(jìn)而確定最優(yōu)解,并對(duì)各因素進(jìn)行靈敏度分析;最后,基于Matlab平臺(tái)建立了電動(dòng)汽車動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)的設(shè)計(jì)優(yōu)化模型,并以某款電動(dòng)汽車為實(shí)例進(jìn)行了仿真優(yōu)化.仿真結(jié)果表明,優(yōu)化后的車輛綜合性能提升了32.3%,證明了文中方法的有效性.

關(guān)鍵詞：電動(dòng)汽車；質(zhì)量功能展開；正交試驗(yàn)法；靈敏度分析；灰色關(guān)聯(lián)法

動(dòng)力系統(tǒng)(驅(qū)動(dòng)電機(jī)、動(dòng)力電池和傳動(dòng)系)是電動(dòng)汽車的核心系統(tǒng),其參數(shù)的合理設(shè)計(jì)對(duì)滿足車輛動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性等綜合性能具有十分重要的作用[1].動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)設(shè)計(jì)與優(yōu)化可分為3個(gè)層次:①對(duì)動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行匹配計(jì)算[2-3],即根據(jù)車輛設(shè)計(jì)目標(biāo)性能對(duì)動(dòng)力系統(tǒng)所需功率、扭矩、轉(zhuǎn)速及能量需求進(jìn)行計(jì)算;②對(duì)動(dòng)力系統(tǒng)某部件的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),通常以能耗最低為目標(biāo)來實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)參數(shù)的優(yōu)化,如傳動(dòng)系速比及換擋規(guī)律的優(yōu)化[4-5]、電機(jī)恒功率擴(kuò)大系數(shù)的優(yōu)化[6],但它們沒有考慮不同部件參數(shù)間的耦合關(guān)系及其對(duì)其他性能的影響;③以動(dòng)力系統(tǒng)的主要參數(shù)為優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,文獻(xiàn)[7]的優(yōu)化結(jié)果為Pareto最優(yōu)解集,沒有確定最優(yōu)解的方法,文獻(xiàn)[8-9]引入了加權(quán)因子來獲得最優(yōu)解,但其加權(quán)因子的獲取未能體現(xiàn)電動(dòng)汽車的市場性能需求.

文中以電動(dòng)汽車市場性能需求為驅(qū)動(dòng),以動(dòng)力系統(tǒng)綜合性能最優(yōu)為目標(biāo),提出了電動(dòng)汽車動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)設(shè)計(jì)與綜合優(yōu)化方法.質(zhì)量功能展開(QFD) 是在產(chǎn)品開發(fā)中直接面向顧客需求的方法[10],文中基于QFD建立了車輛性能與技術(shù)特性的耦合模型,用灰色關(guān)聯(lián)法確定顧客需求的車輛性能與技術(shù)特性之間的關(guān)系,用粗糙數(shù)[11]客觀處理顧客需求重要度;基于正交試驗(yàn)法,以綜合性能最優(yōu)為目標(biāo)對(duì)動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,并分析參數(shù)間的耦合關(guān)系及其對(duì)性能指標(biāo)的影響規(guī)律和靈敏度,進(jìn)而獲得最優(yōu)解.

1基于QFD的電動(dòng)汽車技術(shù)特性重要度確定方法

車輛技術(shù)特性的權(quán)重分配將決定多目標(biāo)優(yōu)化的結(jié)果,是體現(xiàn)車輛綜合性能的重要組成部分,因此技術(shù)特性加權(quán)因子的獲取意義重大.文中首先基于QFD建立顧客需求的車輛性能與技術(shù)特性的耦合模型,通過對(duì)顧客需求、市場競爭性和技術(shù)競爭性的分析,根據(jù)耦合模型獲得技術(shù)特性的權(quán)重.

1.1車輛性能和技術(shù)特性的耦合模型

記電動(dòng)汽車顧客需求的車輛性能為CR={動(dòng)力性能好,使用費(fèi)用低,購買價(jià)格低,續(xù)駛里程長},動(dòng)力系統(tǒng)的技術(shù)特性即動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)及成本特性指標(biāo)為PF={最高車速,最大爬坡度,加速時(shí)間,百公里耗電量,續(xù)駛里程,動(dòng)力系統(tǒng)成本}.

用關(guān)聯(lián)矩陣來表示車輛性能和技術(shù)特性的耦合關(guān)系,為了確保數(shù)據(jù)的可靠性,選取幾款同類型電動(dòng)汽車作為競爭產(chǎn)品進(jìn)行分析.技術(shù)競爭性評(píng)價(jià)矩陣由競爭產(chǎn)品的技術(shù)特性數(shù)值組成,將其作為比較數(shù)列;市場競爭性評(píng)價(jià)矩陣由顧客對(duì)性能需求的滿意度組成,將其作為參考數(shù)列,以此構(gòu)成灰色系統(tǒng),關(guān)聯(lián)度的大小反映顧客需求與技術(shù)特性之間的耦合程度.

設(shè)有m個(gè)顧客需求,a個(gè)技術(shù)特性,s個(gè)競爭產(chǎn)品,市場競爭性評(píng)價(jià)矩陣M=[d1,d2,…,dm],技術(shù)競爭性評(píng)價(jià)矩陣T=[x1,x2,…,xa],技術(shù)特性對(duì)第j個(gè)顧客需求的關(guān)聯(lián)關(guān)系為rj,則令x0=dj(j=0,1,…,m)為參考數(shù)列;x1,x2,…,xa為比較序列,構(gòu)建灰色系統(tǒng).

對(duì)原數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化,極大型指標(biāo)的處理方法是

(1)

極小型指標(biāo)的處理方法是

(2)

(3)

式中:b=0,1,…,a;e=1,2,…,s;ρ為分辨系數(shù),ρ∈[0,1],一般取ρ=0.5.

關(guān)聯(lián)度的計(jì)算公式為

(4)

式中:j=1,2,…,m;rj(b)為第j個(gè)顧客需求與第b項(xiàng)技術(shù)特性的相關(guān)度,構(gòu)成需求-特性關(guān)聯(lián)矩陣r.

1.2基于粗糙數(shù)的顧客需求重要度

(5)

(6)

式中,NL和NU分別是Rl下近似和上近似所包含類的個(gè)數(shù).

RNM(Rl)為粗糙數(shù)RN(Rl)上、下極限的中間值,其表達(dá)式為

(7)

(8)

則第j個(gè)顧客需求的重要度wCR j為

(9)

1.3技術(shù)特性重要度

技術(shù)特性的重要度代表設(shè)計(jì)指標(biāo)對(duì)顧客滿意度的貢獻(xiàn)度,第b項(xiàng)技術(shù)特性的重要度wPFb為

(10)

2電動(dòng)汽車動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)設(shè)計(jì)與優(yōu)化

根據(jù)對(duì)車輛動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)的設(shè)計(jì)要求,計(jì)算電機(jī)的最高轉(zhuǎn)速、峰值功率、額定功率、峰值轉(zhuǎn)矩和電池單體的數(shù)目等特性參數(shù),然后基于正交實(shí)驗(yàn)法,以這些需求值在其可取范圍內(nèi)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),分析因素的靈敏度和性能最優(yōu)的因素水平組合.

2.1驅(qū)動(dòng)電機(jī)參數(shù)匹配

電機(jī)的特性參數(shù)決定車輛的動(dòng)力性能,電機(jī)的最高轉(zhuǎn)速nmax由最高車速vmax決定:

nmax≥vmaxi0/(0.377R)

(11)

式中,i0為主減速器傳動(dòng)比,R為輪胎半徑.當(dāng)電動(dòng)汽車省去變速器,利用主減速器直接檔驅(qū)動(dòng)時(shí),可以大大降低整備質(zhì)量,提高能源利用率.當(dāng)利用主減速器直接檔驅(qū)動(dòng)時(shí),電機(jī)從基速nb=nmax/β(β為基速比)向上調(diào)速的范圍需要足夠大,但也不宜太大,β≥2.5[12].

額定功率需滿足最高車速行駛功率需求:

(12)

式中,m為汽車質(zhì)量,g為重力加速度,f為滾動(dòng)阻力系數(shù),CD為空氣阻力系數(shù),A為迎風(fēng)面積,ηt為傳動(dòng)系效率.

峰值轉(zhuǎn)矩Tmax要滿足最大爬坡時(shí)的轉(zhuǎn)矩需求:

(13)

式中,αmax為最大爬坡度,vp為爬坡速度.

峰值功率Pmax滿足汽車的加速性能,汽車從靜止到加速末速度vf的加速時(shí)間要求不大于t,則

(14)

根據(jù)電機(jī)特性可確定其轉(zhuǎn)矩T為

(15)

2.2動(dòng)力電池參數(shù)匹配

電池作為主能源,要保證汽車的動(dòng)力性能和續(xù)駛里程的要求.根據(jù)功率需求,電池單體數(shù)要滿足：

(16)

式中:κ是最大放電倍率;Cb是單體電池電容;Ub是單體電池電壓;ηmc是電機(jī)及其控制器效率,電機(jī)效率決定了能量從驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)移到傳動(dòng)系統(tǒng)過程中的能量損耗[13],通過電機(jī)峰值功率、峰值轉(zhuǎn)矩、最高轉(zhuǎn)速、額定轉(zhuǎn)矩及電池組額定電壓等參數(shù)可以預(yù)估永磁同步電機(jī)效率[14].

根據(jù)續(xù)駛里程的能量需求,電池單體數(shù)要滿足

(17)

式中:QNEDC是車輛在NEDC工況下的百公里耗電量,單位是kWh;SNEDC是車輛在NEDC工況下的續(xù)駛里程,單位是km.則所需要的電池單體數(shù)N=max{NP,NS}.

2.3參數(shù)靈敏度分析

正交試驗(yàn)中考察的結(jié)果稱為指標(biāo),對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)可能有影響的參數(shù)稱為因素,每個(gè)因素在試驗(yàn)中進(jìn)行比較的試驗(yàn)條件稱為水平,根據(jù)因素個(gè)數(shù)和水平數(shù)選擇正交表.

對(duì)優(yōu)化方案進(jìn)行仿真分析得到各指標(biāo)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,設(shè)為因素z在y水平下多次試驗(yàn)結(jié)果的平均值,由Kyz的大小可以判斷因素z的最優(yōu)水平,各因素的最優(yōu)水平組合即為最優(yōu)水平組合.

設(shè)RAz為第z個(gè)因素的極差,

(18)

RAz反映了因素z水平變動(dòng)時(shí)試驗(yàn)指標(biāo)的變動(dòng)幅度,RAz越大,說明該因素對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)的影響越大,因此該因素越重要,依據(jù)極差RAz的大小就可以判斷因素的主次順序[15],即指標(biāo)對(duì)各因素的靈敏度.

3實(shí)例分析

基于Matlab平臺(tái)建立純電動(dòng)汽車優(yōu)化設(shè)計(jì)模型,以本研究中心的一款純電動(dòng)樣車為例,根據(jù)確定電動(dòng)汽車技術(shù)特性加權(quán)因子、動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配和優(yōu)化設(shè)計(jì)的方法及步驟對(duì)其進(jìn)行改進(jìn).

3.1確定技術(shù)特性重要度及設(shè)計(jì)值

收集了市場上4款同類型的電動(dòng)汽車作為競爭產(chǎn)品,與該產(chǎn)品構(gòu)成的技術(shù)競爭性評(píng)價(jià)矩陣為

對(duì)5款產(chǎn)品的顧客需求滿意進(jìn)行調(diào)查,得到市場競爭性評(píng)價(jià)矩陣為

分別對(duì)T和M進(jìn)行無量綱化,然后根據(jù)式(3)和(4)得到需求-特性關(guān)聯(lián)矩陣：

由專家團(tuán)對(duì)顧客需求的車輛性能重要度進(jìn)行打分,評(píng)價(jià)等級(jí)分為5級(jí)(低、較低、中、較高、高),分?jǐn)?shù)分別是1、3、5、7和9,結(jié)果如表1所示.

表1顧客需求重要度調(diào)查結(jié)果

Table 1Survey results of importance ratings of customer demands

wCR=(0.224 07,0.194 59,0.331 60,0.249 70).

由此可知顧客需求重要度由大到小是:購買價(jià)格低,續(xù)駛里程長,動(dòng)力性能好,使用費(fèi)用低.對(duì)于純電動(dòng)汽車，顧客首要需求的性能是購買價(jià)格低,其次是續(xù)駛里程滿足使用要求,純電動(dòng)汽車的使用費(fèi)用普遍較低,體現(xiàn)其節(jié)能優(yōu)勢(shì).

由式(10)計(jì)算得到電動(dòng)汽車技術(shù)特性重要度wPF=(0.153 59,0.150 79,0.160 06,0.143 25,0.174 77,0.217 54).

由此可知技術(shù)特性重要度由大到小的順序是:動(dòng)力系統(tǒng)成本,續(xù)駛里程,加速時(shí)間,最高車速,最大爬坡度,百公里耗電量.權(quán)重最大的是動(dòng)力系統(tǒng)成本,這與當(dāng)前面臨的電動(dòng)汽車成本普遍高于傳統(tǒng)汽車的問題相一致;其次是續(xù)駛里程,提高續(xù)駛里程必然增加系統(tǒng)成本.

動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性設(shè)計(jì)目標(biāo)值設(shè)定如下:最高車速vmax≥120 km/h,15 km/h時(shí)的最大爬坡度αmax≥25%，0～100 km/h的加速時(shí)間t≤16 s,續(xù)駛里程SNEDC≥200 km.

3.2動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配

該款純電動(dòng)汽車的整車參數(shù)為:m=1 100 kg,f=0.15,CD=0.3,A=1.5 m2,R=0.309 5,ηt=0.96,i0=4.54.車載電池單體參數(shù)為:Cb=100 Ah,Ub=3.3 V,DOD=0.9,ηmc=0.9,k=3.

首先根據(jù)式(17)確定滿足能量需求的電池單體數(shù)NS≥97,電池增加使整備質(zhì)量增加,電池質(zhì)量mb=NCbUb/Q,Q=120 Wh/kg[16],電池系統(tǒng)成本Cbat=NbCbUbC*,C*=3 元/Wh.

將整車參數(shù)代入式(11)-(13),求得:nmax≥4 670 r/min,Pe≥19.3 kW,Tmax≥296 Nm.

根據(jù)式(14)和(15)求得0～100 km/h加速時(shí)間和最大爬坡需求轉(zhuǎn)矩的等值線,見圖1.

圖1　加速和爬坡性能曲線Fig.1　Acceleration and climbing performance curves

由式(6)計(jì)算得到滿足功率需求的電池單體個(gè)數(shù)N≥75,因此最終的N≥97.

由于電池和電機(jī)參數(shù)對(duì)其成本影響較大,故動(dòng)力系統(tǒng)成本為電池系統(tǒng)和電機(jī)系統(tǒng)的成本之和:Cbm=Cbat+Cmot.

3.3基于正交試驗(yàn)的優(yōu)化方案設(shè)計(jì)

表2動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)設(shè)計(jì)因素水平表

Table 2Level table of powertrain parameter design factors

水平nb/(r·min-1)βPmax/kWNi0120002.5652.0974.14225002.6702.11024.34330002.7752.21074.54435002.8802.31124.74540002.9852.41174.94

根據(jù)表2的因素水平表,選擇L25(56)正交表進(jìn)行方案設(shè)計(jì),共有25個(gè)試驗(yàn)方案,進(jìn)行25次性能仿真,得到電動(dòng)汽車的最高車速(vmax)、最大爬坡度(αmax)、0～100 km/h的加速時(shí)間(t)、NEDC工況下的百公里耗電量(QNEDC)、續(xù)駛里程(SNEDC)和動(dòng)力系統(tǒng)成本(Cbm),結(jié)果見表3.

表3性能仿真結(jié)果

Table 3Performance simulation results

序號(hào)vmax/(km·h-1)αmax/%t/sQNEDC/kWhSNEDC/kmCbm/萬元1140.9226.46614.68618.075177.1012.3082139.8030.08913.37918.222184.7312.9783138.7833.99112.24118.421191.6813.6484137.8538.20711.40718.538199.3814.3185136.9942.78310.61118.734206.1014.9886147.6226.48414.30318.651198.1613.9687156.2923.21214.95418.850204.8314.6388158.4127.43812.93318.213175.7612.8339174.3830.65111.90318.879178.3013.50310153.3423.47615.65018.449191.3913.29811154.1222.69014.95718.431182.6213.15312170.0825.31313.62719.165184.2413.82313170.7121.98314.84119.332191.1914.49314150.0616.97819.41918.760205.8214.28815152.6520.20916.49418.219175.7012.48316166.4618.96616.98319.418198.8314.81317168.0822.18814.66619.135167.2913.00818147.8717.01919.20518.452182.4212.80319149.6315.00921.29618.677189.0513.47320165.5816.93718.95219.489189.6414.14321164.7816.94720.40619.942177.0613.99822144.8913.03525.31119.107193.4313.79323160.8614.74021.72920.025192.8114.46324162.8817.38018.40819.502164.1412.65825163.8915.16224.02119.735170.5613.328

3.4技術(shù)特性參數(shù)靈敏度分析

計(jì)算性能指標(biāo)在各因素各水平的試驗(yàn)平均值,并繪制因素水平變化趨勢(shì),如圖2所示.從圖中可以清晰地看出各因素水平變動(dòng)時(shí)各指標(biāo)的變動(dòng)幅度,根據(jù)實(shí)驗(yàn)平均值可以得到各評(píng)價(jià)指標(biāo)最優(yōu)時(shí)的動(dòng)力系統(tǒng)配置參數(shù),即各指標(biāo)的最優(yōu)水平組合.

電機(jī)基速和峰值功率對(duì)各性能指標(biāo)的影響趨勢(shì)曲線的斜率都比較大,故其取值與各性能指標(biāo)的大小關(guān)系較大;電機(jī)的基速比、過載系數(shù)和傳動(dòng)系的傳動(dòng)比對(duì)各性能指標(biāo)的影響趨勢(shì)曲線基本上都是一條水平線,即其取值對(duì)各性能指標(biāo)的影響較小;單體電池個(gè)數(shù)對(duì)NEDC工況下的百公里耗電量和系統(tǒng)成本指標(biāo)的影響最大.

為準(zhǔn)確描述設(shè)計(jì)因素對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響程度,采用極差分析法分析各指標(biāo)對(duì)因素的靈敏度,因素的極差越大說明其變化對(duì)指標(biāo)產(chǎn)生的影響越大,因此可以使用因素極差值來表示指標(biāo)對(duì)因素的靈敏度.各指標(biāo)對(duì)因素的靈敏度如圖3所示.

當(dāng)需要改善電動(dòng)汽車某個(gè)性能時(shí),可依據(jù)極差來調(diào)整其靈敏度大的參數(shù),使該性能達(dá)到設(shè)定要求.

圖2　電動(dòng)汽車性能指標(biāo)的試驗(yàn)結(jié)果 Fig.2　Experimental results of performance indexes of electric vehicle

圖3　各指標(biāo)的極差值 Fig.3　Range value of every index

3.5動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)的多目標(biāo)優(yōu)化

由3.4節(jié)的分析可知,當(dāng)一個(gè)性能得到提升時(shí),另一個(gè)性能可能會(huì)降低,為了使所有的性能都能滿足要求,需要進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì).灰色關(guān)聯(lián)分析法是根據(jù)因素之間發(fā)展趨勢(shì)的相似或相異度來衡量因素間關(guān)聯(lián)度的方法,可以解決這種多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)問題.

將所有方案作為比較序列,每個(gè)指標(biāo)的最優(yōu)值組成參考序列,構(gòu)成灰色系統(tǒng),首先將指標(biāo)值無綱量化,然后根據(jù)式(3)計(jì)算第p個(gè)方案的第j個(gè)指標(biāo)值與最優(yōu)值的關(guān)聯(lián)系數(shù)εp(j),定義第p個(gè)方案的整車綜合性能指標(biāo)系數(shù)為

(19)

式中,wPF(j)為第j個(gè)技術(shù)特性指標(biāo)的權(quán)重因子.Dp越大,說明第p個(gè)方案的整車綜合性能越好,從而將多目標(biāo)優(yōu)化轉(zhuǎn)換成對(duì)整車綜合性能指標(biāo)系數(shù)的單目標(biāo)優(yōu)化問題.

優(yōu)化數(shù)學(xué)模型為

(20)

根據(jù)綜合性能指標(biāo)系數(shù)的大小對(duì)方案進(jìn)行優(yōu)劣排序,各試驗(yàn)方案的綜合性能指標(biāo)系數(shù)計(jì)算結(jié)果如圖4所示.

圖4　各試驗(yàn)方案下車輛綜合性能指標(biāo)系數(shù)Fig.4　Coefficients of vehicle comprehensive performance indexes in each test scheme

求得綜合性能指標(biāo)系數(shù)在各因素各水平的實(shí)驗(yàn)平均值,并繪制因素水平變化趨勢(shì),如圖5所示.

圖5　純電動(dòng)汽車整車綜合性能指標(biāo)實(shí)驗(yàn)結(jié)果Fig.5　Experimental results of comprehensive performance indexes of electric vehicle

從圖5可以看出各因素水平變動(dòng)時(shí)整車綜合性能指標(biāo)的變動(dòng)幅度及其最優(yōu)水平組合,采用極差分析法分析其對(duì)因素的靈敏度,結(jié)果如表4所示.

表4綜合性能指標(biāo)系數(shù)最優(yōu)水平組合和極差

Table4Optimallevelcombinationandrangeofcomprehensiveperformancecoefficients

因素nbβPmaxNi0k10.638290.552140.618080.558900.595180.54134k20.592220.547520.540040.549390.558870.54105k30.562010.549800.544770.538970.530610.56180k40.515270.562280.557970.557020.530370.54981k50.459730.559870.574920.563230.552500.56966RA0.178560.014760.078040.024260.064810.02861

可以看出,綜合性能的最佳水平組合是

3.6動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)結(jié)果分析

將優(yōu)化得到的汽車綜合性能最優(yōu)的水平組合的動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)分別代入性能仿真模型,求解出各性能指標(biāo)值,并與原車性能進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果如表5所示.由表中可知,與優(yōu)化前相比,優(yōu)化后車輛的動(dòng)力系統(tǒng)成本增加了14.2%,但整車動(dòng)力性能的各項(xiàng)指標(biāo)都得到了很大的提升,續(xù)駛里程也提升了11.3%,其整車綜合性能比優(yōu)化前有較大的提高.

表5優(yōu)化前后車輛的性能對(duì)比

Table 5Performance comparison before and after optimization

指標(biāo)vmax/(km·h-1)αmax/%t/sQNEDC/kWhSNEDC/kmCbm/萬元D優(yōu)化前10819.023.515.8818010.780.574優(yōu)化后13228.713.015.9820012.310.759變化率/%22.551.1-44.80.611.314.232.3

4結(jié)論

文中以電動(dòng)汽車市場需求性能為驅(qū)動(dòng),構(gòu)建了電動(dòng)汽車動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)設(shè)計(jì)與綜合優(yōu)化方法.基于QFD建立了車輛市場需求性能與技術(shù)特性的耦合模型,應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)法和粗糙數(shù)來確定電動(dòng)汽車開發(fā)過程中所需的綜合性能的權(quán)值與技術(shù)重要度的分配;以綜合性能最優(yōu)為目標(biāo),采用基于正交試驗(yàn)的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法分析各設(shè)計(jì)參數(shù)對(duì)不同性能的靈敏度；為改善車輛性能提供直接依據(jù),利用灰色關(guān)聯(lián)法獲得綜合性能最優(yōu)解.車輛動(dòng)力系統(tǒng)的設(shè)計(jì)優(yōu)化結(jié)果表明,優(yōu)化后車輛的綜合性能指標(biāo)得到顯著的提升,驗(yàn)證了文中方法的正確性,為電動(dòng)汽車動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)設(shè)計(jì)與優(yōu)化提供了一種有效的方法.

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責(zé)任編輯：許花桃

Parameter Optimization of Powertrain System for Electric Vehicles Oriented to Performance Requirements

XIONGHui-yuan1,2WUXiao-li1ZONGZhi-jian1,2YULi-min1

(1. School of Engineering, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510006, Guangdong, China;2. Institute of Dongguan-Sun Yat-Sen University, Dongguan 523808, Guangdong, China)

Abstract:Proposed in this paper is an integrated design and optimization method of powertrain parameters for electric vehicles on the basis of QFD (Quality Function Deployment) and orthogonal test, which promotes the comprehensive performance of electric vehicles effectively. Firstly, a QFD-based coupling model considering both customer requirements and technical characteristics is set up, and the weighting factors of technical characteristics are determined by applying rough number and grey correlation method. Secondly, an optimization model of powertrain parameters is constructed through orthogonal test, with vehicle comprehensive performance being taken as the objective. Then, the comprehensive performance coefficients of vehicles are obtained by means of grey correlation method, and the optimal solution to multi-objective optimization as well as the sensibility analysis of performance factors is dealt with. Finally, a design and optimization model on Matlab platform is established and is further verified with an electric vehicle. An increment of 32.3% in comprehensive performance is obtained, which verifies the effectiveness of the proposed method.

Key words:electric vehicle; quality function deployment; orthogonal test; sensibility analysis; grey correlation method

收稿日期：2015-02-12

*基金項(xiàng)目：廣東省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)核心技術(shù)攻關(guān)項(xiàng)目(2012A010702001);東莞市重大科技專項(xiàng)(2011215155)

Foundation item:Supported by the Key Technology Research Project of Strategic Emerging Industry in Guangdong Province(2012A010702001)

作者簡介：熊會(huì)元(1973-),男,博士,副教授,主要從事電動(dòng)汽車集成設(shè)計(jì)優(yōu)化技術(shù)研究.E-mail:xionghy@mail.sysu.edu.cn

中圖分類號(hào)：U462.1

doi：10.3969/j.issn.1000-565X.2016.03.010