摘要： 混合动力矿用卡车的部件参数和控制参数共同制约整车的综合性能,针对其优化涉及多因素和多目标 的特点,提出了混合动力矿用卡车集成优化研究。建立以动力性为约束条件,部件参数和控制参数为优化变量,燃油 经济性和系统体积最小化为目标的优化模型。在此基础上,构建Isight 优化平台集成Matlab 约束模型和AMESim 整 车仿真模型的优化框架,采用Pointer 智能优化算法进行求解,获得了燃油经济性和系统体积最小化的最佳Pareto 解 集。与NSGA-Ⅱ算法和经验调试相比,Pointer 智能优化算法在保证混合动力矿用卡车动力性的基础上,显著提高了 燃油经济性并降低了系统体积。综合分析多变量和多目标之间的关系,获得了各优化变量对燃油经济性、系统体积 最小化和动力性的耦合规律及调整方法。通过AMESim 仿真分析发现,与优化前相比,优化后发动机参与驱动减少, 并且更多地工作在燃油经济区,蓄能器储存和释放能量的频率和幅度增加,证明了本次提出的集成优化方法的可行 性和有效性。

关键词: 混合动力矿用卡车　燃油经济性　系统体积最小化　Pointer 智能优化算法　NSGA-Ⅱ算法