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混合动力履带车辆机电复合传动系统优化设计方法

全新正版现货

￥ 83.3 7.0折 ￥ 119 全新

仅1件

四川成都
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作者秦兆博

出版社清华大学出版社

ISBN9787302600718

出版时间2022-06

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

定价119元

货号29429066

上书时间2023-05-16

龙香书城

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品相描述：全新
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商品描述

【编辑推荐】:

《混合动力履带车辆机电复合传动系统优化设计方法》可用于指导下一代混合动力履带车辆的机电复合传动设计工作，同时系统设计方法亦可用于混合动力乘用车辆的研究与应用中。《混合动力履带车辆机电复合传动系统优化设计方法》提出了基于多排行星齿轮传动的双输出混联式混合动力履带车辆机电复合传动系统构型，克服了现有混合动力履带车辆机电复合传动系统工作效率低或转向装置造成结构复杂度高的缺点；提出了双输出混联式混合动力传动系统拓扑构型的自动建模、分类及筛选方法，自动建模方法建立了具有双输出的混合动力车辆传动系统的动力学特征矩阵，可自动生成不同构型方案的动力学模型，有效降低了计算负荷；提出了融合拓扑构型、能量管理策略与参数匹配的混合动力车辆传动系统协同优化设计方法，将拓扑构型、能量管理策略与传动系统参数相互耦合，拓展了优化空间，实现了一体化设计，具有系统应用性。



【内容简介】:

混合动力技术在逐渐发展并日臻成熟，而履带车辆已经在建筑工业、农业、航空航天和军事等领域广泛应用，发挥着举足轻重的作用。针对混合动力车辆的传动系统设计一直是系统供应商、整车厂、工程车辆行业、国家部委等多个层面的研究热点。《混合动力履带车辆机电复合传动系统优化设计方法》是一部阐述混合动力履带车辆传统系统设计方法的研究型论文。该书针对动力学建模、能量管理策略、参数优化等课题，从混合动力履带车辆的新型拓扑构型设计、性能优化设计、优选方法等角度介绍了该领域核心问题，形成了系统设计解决方案。 本书可作为混合动力汽车领域研究人员的参考读物。



【作者简介】:

秦兆博，湖南大学副研究员，先后在清华大学获得学士（2013）、博士（2018）学位，获得清华大学和北京市优秀博士毕业生称号、清华大学优秀博士论文。2018年至今在湖南大学机械与运载工程学院任教。研究方向覆盖新能源汽车、车辆动力学与控制、智能驾驶、自动驾驶系统等。近五年来，主持或作为主要完成人参与10余项横纵向科研项目；发表期刊与会议论文20篇（第一/通讯作者10余篇，Google学术引用80余次）；获得中国发明专利10项；主要学术兼职包括Vehicle System Dynamics、Applied Energy、IEEE Access等学术组织的评审专家。



【目录】:

第1章引言


1.1概述


1.2混合动力履带车辆传动系统的研究现状


1.3混合动力车辆传动系统优化设计研究现状


1.3.1拓扑构型优化


1.3.2能量管理策略


1.3.3参数匹配优化


1.4本书研究内容



第2章混合动力履带车辆机电复合传动系统构型总体设计


2.1多模式机电复合传动系统构型


2.2传动系统构型的优化设计方法


2.2.1多模式机电复合传动系统拓扑构型优化


2.2.2近优能量管理策略


2.2.3融合参数匹配的迭代优化


2.3技术难点与重点



第3章混合动力履带车辆的建模


3.1混合动力履带车辆动力学模型


3.1.1整车动力学模型


3.1.2动力总成模型


3.2行星齿轮传动系统的自动建模方法


3.2.1构型特征矩阵D的生成


3.2.2变换矩阵N的建立


3.2.3特征矩阵A的推导


3.2.4系统动力学特征矩阵A*的提取


3.3混合动力履带车辆运动学模型与滑动参数估计


3.3.1基于瞬时转向中心的履带车辆运动学模型


3.3.2基于前向轨迹预测补偿的双层自适应无迹卡尔曼
滤波滑动参数估计


3.4本章小结



第4章多模式机电复合传动系统的构型分析与筛选


4.1多模式机电复合传动系统的拓扑构型分析


4.1.1无离合器的传动系统工作模式分类


4.1.2添加离合器的多模式传动系统拓扑构型


4.2多模式机电复合传动系统的特性筛选


4.2.1基于作业需求的构型筛选


4.2.2基于基础功能的构型筛选


4.2.3基于综合性能的构型筛选


4.3本章小结



第5章混合动力履带车辆的能量管理策略


5.1基于确定性动态规划的全局能量管理策略


5.1.1动态规划最优控制问题的建立


5.1.2动态规划的优化结果


5.2基于功率流效率评价的近优能量管理策略


5.2.1近优能量管理策略的基本原理


5.2.2工作区域离散化


5.2.3不同模式的功率流效率计算


5.2.4基于SOC分析的功率流效率修正


5.2.5模式切换策略


5.3基于BP神经网络优化的实时能量管理策略


5.4本章小结



第6章机电复合传动系统构型的最优设计


6.1传动系统构型最优设计的总体方案


6.2融合参数匹配的递进迭代优化方法


6.2.1基于敏感度分析的参数范围确定


6.2.2基于NSGAⅡ的多目标优化算法


6.2.3基于均匀设计的混沌增强加速粒子群优化算法


6.2.4基于蒙特卡罗分析的启发式算法对比


6.3本章小结



第7章机电复合传动系统构型最优设计的验证


7.1传动系统拓扑构型设计的验证


7.1.1基于双排行星传动的多模式拓扑构型优化验证


7.1.2基于三排行星传动的多模式拓扑构型优化验证


7.2融合参数匹配的递进迭代优化方法验证


7.2.1基于NSGAⅡ的多目标优化方法验证


7.2.2基于UDCAPSO的优化方法验证


7.2.3最优传动系统构型方案的综合性能仿真验证


7.3传动系统构型的硬件在环试验验证


7.3.1基于Simulink的整车仿真模型建立


7.3.2硬件在环试验系统搭建


7.3.3试验结果分析


7.4本章小结



第8章结论



参考文献



发表的学术论文



致谢


 


 


Contents



Contents


Chapter 1Preface1


1.1Introduction1


1.2Research Status of Hybrid Tracked Vehicle Powertrain3


1.3Optimization Research Status of Hybrid Trakced Vehicle
Powertrain10


1.3.1Topology Optimization12


1.3.2Energy Management Strategy14


1.3.3Parameter Optimization19


1.4Research Contents21



Chapter 2Overall Configuration Design of Hybrid Tracked
Vehicles ElectroMechanical Powertrain25


2.1Configuration of the Novel MultiMode ElectroMechanical
Powertrain25


2.2Configuration Design Optimization28


2.2.1Topology Optimization of MultiMode ElectroMechanical
Powertrain30


2.2.2NearOptimal Energy Management Strategy31


2.2.3SizeIntegrated Iterative Optimization31


2.3Technical Difficulties34



Chapter 3Modelling of the Hybrid Tracked Vehicle36


3.1Dynamics Model of the Hybrid Tracked Vehicle36


3.1.1Vehicle Dynamics Model38


3.1.2Powertrain Model42


3.2Automated Modelling of Planetary Gear Powertrain45


3.2.1Generation of Configuration Characteristic Matrix D45


3.2.2Generation of Transformation Matrix N48


3.2.3Derivation of Characteristics Matrix A50


3.2.4Extraction of System Dynamics Characteristic
Matrix A*51


3.3Kinematics Model of the Hybrid Tracked Vehicle and Sliding
Parameter Estimation54


3.3.1Kinematics Model of the Hybrid Tracked Vehicle
Based on Instantaneous Steering Center54


3.3.2TwoLayer Adaptive Unscented Kalman Filtersliding
Parameter Estimation Based on Forward Trajectory
Prediction Conpensation56


3.4Chapter Summary69



Chapter 4Configuration Analysis and Screening of MultiMode
ElectroMechanical Powertrain71


4.1Configuration Analysis of MultiMode ElectroMechanical
Powertrain71


4.1.1Working Mode Classification of Powertrain Without
Clutches71


4.1.2Topology Configuration of Powertrain with Clutches79


4.2Characteristics Screening of MultiMode ElectroMechanical
Powertrain82


4.2.1Configuration Screening Based on Working
Requirements82


4.2.2Configuration Screening Based on Basic Functions89


4.2.3Configuration Screening Based on Overall
Performance90


4.3Chapter Summary98



Chapter 5Energy Management Strategy of Hybrid Tracked Vehicles100


5.1Energy Management Strategy Based on Deterministic
Dynamic Programming100


5.1.1Optimal Control Problem Based on Dynamic
Programming101


5.1.2Optimization Result of Dynamic Programming103


5.2NearOptimal EfficiencyBased Evaluation RealTime Control
Strategy108


5.2.1Basic Principle of NearOptimal Energy Management
Strategy109


5.2.2Working Zone Discretization111


5.2.3Power Efficiency Calculation of Different Modes113


5.2.4Power Effeicincy Revision Based on SOC Analysis116


5.2.5Mode Shift Strategy126


5.3RealTime Energy Management Strategy Based on BP Neural
Network Optimization129


5.4Chapter Summary137



Chapter 6Optimal Design of ElectroMechanical Powertrain139


6.1Overall Scheme of Optimal Powertrain Configuration
Design139


6.2SizeIntegrated Iterative Optimization Method141


6.2.1Parameter Range Determination Based on Sensitivity
Analysis144


6.2.2MultiObjective Optimization Algorithm Based on
NSGAⅡ146


6.2.3ChaosEnhanced Accelerated PSO Algorithm Based
on Uniform Design146


6.2.4Heuristic Algorithm Comparison Based on Monte
Carlo Analysis153


6.3Chapter Summary154



Chapter 7Verification of Optimal ElectroMechanical Configuration
Design155


7.1Verification of Topology Configuration Design155


7.1.1MultiMode Topology Optimization Verification
Based on Two Planetary Gears155


7.1.2MultiMode Topology Optimization Verification
Based on Three Planetary Gears165


7.2SizeIntegrated Iterative Optimization Method Verification176


7.2.1MultiObjective Optimization Algorithm Verification
Based on NSGAⅡ176


7.2.2Optimization Algorithm Verification Based on
UDCAPSO179


7.2.3Overall Performance Simulation Verification of the
Optimal Design181


7.3HardwareinLoop Experiment of the Powertrain
Configuration187


7.3.1Vehicle Simulation Model Based on Simulink187


7.3.2Establishment of HardwareinLoop Model189


7.3.3Experiment Result Analysis192


7.4Chapter Summary210



Chapter 8Conclusion211



References214



Publications226



Acknowledgements228


 


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