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基于駕駛策略優(yōu)化的太陽能電動汽車縱向動力學(xué)建模與仿真

2017-12-02 01:10
汽車文摘 2017年10期
關(guān)鍵詞:動力學(xué)太陽能電動汽車

基于駕駛策略優(yōu)化的太陽能電動汽車縱向動力學(xué)建模與仿真

提出了一種太陽能電動汽車的通用模型。對汽車電氣系統(tǒng)(由402個單晶硅構(gòu)成6m2的太陽能電池、容量為5kWh的鋰離子電池系統(tǒng)和電機)和車輛動力學(xué)模型進行建模。建立的電機模型為常用的無刷直流電機,建模的理論為基爾霍夫電壓法和牛頓第二定律。太陽能陣列模型用來計算單晶硅太陽能電池的電流輸出變化。鋰離子電池系統(tǒng)模型基于放電曲線,給出電壓相對于電流的變化趨勢。車輛的縱向動力學(xué)建模受到空氣阻力、輪胎滾動阻力、車輪軸承摩擦、慣性、坡度阻力等參數(shù)的影響。對太陽能電動汽車長距離比賽進行了仿真。參考世界太陽能汽車挑戰(zhàn)賽,對賽道進行模擬。道路的經(jīng)度、緯度,以及高度數(shù)據(jù)由比賽技術(shù)委員會在比賽前提供,共設(shè)4250個點。對上述數(shù)據(jù)進行笛卡爾轉(zhuǎn)換和插值,得到48090個點,這樣就完成了太陽能電動汽車縱向動力學(xué)建模。

建模完成后,需要對太陽能電動汽車進行策略優(yōu)化。策略優(yōu)化的主要任務(wù)是,確定太陽能電動汽車沿著比賽路線巡航的最佳速度曲線,以便更好地進行比賽。優(yōu)化過程在比賽時進行,并考慮風(fēng)向、風(fēng)速、太陽輻照度、溫度、交通流量和不可預(yù)知的環(huán)境因素所造成的影響。優(yōu)化目標(biāo)是盡可能地縮短參賽汽車的比賽時間。所采用的優(yōu)化策略為Big Bang-Big Crunch(BB-BC)優(yōu)化策略。根據(jù)優(yōu)化策略,可以得到速度的優(yōu)化曲線(圖1)。

圖1 速度優(yōu)化曲線

該優(yōu)化策略所獲得的速度結(jié)果,為將來設(shè)計太陽能電動汽車提供了依據(jù)。

刊名:Int.J.Vehicle Design(英)

刊期:2017年第73期

作者:Aykut Ozgun Onol et al

編譯:野晨晨

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