改进NSGA-Ⅱ算法的液压混合动力车辆动力系统参数优化
在重载液压混合动力车辆动力系统中,存在参数匹配精度低、动力系统动力性能较差等问题,提出改进NSGA-Ⅱ算法的液压混合动力车辆动力系统参数优化方法。根据前置并联式液压混合动力系统的构型和传统发动机的特点,合理匹配液压二次元件参数,构建重载液压混合动力车辆的动力系统环境。联合NSGA-Ⅱ约束条件,引入正态分布交叉算子和差分进化变异算子,将其差分向量与NSGA-Ⅱ算法结合,改进NSGA-Ⅱ算法的局限性,实现动力系统参数优化。实验结果表明在相同工况下,采用改进NSGA-Ⅱ算法优化混合动力车辆动力系统参数效果较好,混合动力车辆的动力系统参数匹配精度最高可达89%,且混合动力车辆的燃油消耗损失率最低为3.5%,提高了混合动力车辆的动力性能,为该领域的研究奠定基础。
一种新颖的离心叶轮多工况气动优化设计方法
为了改善离心叶轮多工况的气动性能,提出了一种基于切比雪夫算子排序的改进NSGA-Ⅱ算法,结合新颖的基于计算机图形学的双Bezier曲面参数化设计方法,并利用全三维流体动力学数值计算得到最优性能的叶轮。以某一燃料电池中的离心叶轮为研究对象,对额定工况和常用工况的等熵效率进行全局多目标寻优。优化结果表明,额定工况点等熵效率提高1.13%,质量流量提高5.47%,总压比提高1.4%。常用工况点等熵效率提高1.07%,质量流量提高8.3%,总压比提高0.35%,优化效果较为明显。
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