论文部分内容阅读
任何新车型的研发,整车性能是设计人员必须要明确的首要目标,因为新车型的市场定位与其密切相关。由于同一辆汽车在不同工况下,其性能表现会有很大的差异,因此在新车型开发的过程中,需基于其常遇见的工况对动力与传动系统进行优化匹配。首先,确定优化问题的三要素:目标函数、约束条件、决策变量。建立各项评价指标的数学模型,对各项指标利用聚类分析的方法,得到其各个指标的之间的相关性。根据整车性能的各项评价指标及其对整车性能的影响赋予不同的权值,经线性组合后,将其定为目标函数。约束条件则由重型商用牵引车运行时,车辆自身约束决定。决策变量的选择根据汽车关键零部件参数分别对整车性能做灵敏度分析,得到对整车性能灵敏度较高的参数为变速器各档速比与主减速器速比。其次,由于重型商用牵引车的动力与传动系统匹配问题可看作一个连续域的组合优化问题,即变速器各档速比与主减速器速比在某个理想区间内可连续变化,而其组合方式较多,且对整车性能影响并不固定。因此采用连续域自适应的改进蚁群算法,通过算法搜索出一组最优的零部件参数,计算目标函数值为-0.1568,较未改进之前有较大提升。表明该算法在解决此类问题方面具有可行性,充分体现了改进的效果。最后,根据优化结果,寻找与之相匹配的动力系统与传动系统,并对其完成实车试验。可得实车性能与仿真结果误差小于5%,且计算实车性能与仿真车性能均优于初始值。结果表明计算机仿真能达到实际使用过程的精度,证明计算机仿真能满足汽车各项性能计算的要求,同时该组匹配完全能满足各项需求,达到设计目标,使其在市场中具有较强的竞争力。综上所述,文章为重型商用牵引车动力与传动系统优化匹配提供了一定的理论基础。同时,在实际研发过程中具有相当的实用价值,对新车型研发具有良好的继承性,节约研发时间与研发成本。