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NSGAⅡ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NSGAⅡ的多目标优化方法验证
7.2.2基于UDCAPSO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
Vehicles ElectroMechanical Powertrain25
2.1Configuration of the Novel MultiMode ElectroMechanical
Powertrain25
2.2Configuration Design Optimization28
2.2.1Topology Optimization of MultiMode ElectroMechanical
Powertrain30
2.2.2NearOptimal Energy Management Strategy31
2.2.3SizeIntegrated 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
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