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换挡规律是指有级自动变速器的两个挡位之间自动换挡时刻随控制参数变化的规律。换挡规律是有级自动变速器的核心技术环节,直接影响车辆的动力性、燃油经济性、排放性能及对环境的适应能力。本文在建立发动机多性能指标(动力性、燃油经济性及排放性能)的神经网络模型的基础上,提出了可兼顾汽车动力性、燃油经济性以及排放性能约束的,并体现驾驶员驾驶意图的换挡性能综合评价函数,以此为优化目标,计算了多性能约束下有级自动变速器换挡规律,并建立了换挡规律仿真评价系统对其进行仿真评价。具体研究内容包括以下几个方面:(1)介绍了有级自动变速器的类型及各自工作原理,分析了换挡规律的研究现状和发展趋势。(2)详细介绍了利用BP网络、径向基函数网络以及广义回归神经网络三种网络建立发动机性能指标模型的原理、方法和步骤。针对发动机转矩、小时油耗、CO排放量、HC排放量和NOx排放量五种性能指标,利用三种网络分别建立了其神经网络模型,通过对网络训练与测试的均方误差、训练时间以及测试样本的相对误差的对比分析,确定了各性能指标的神经网络模型。(3)在分析汽车动力性、燃油经济性和排放性能的基础上,提出了各性能指标约束下的换挡性能评价函数,经无量纲化处理,得到多性能约束换挡规律综合评价函数;然后利用遗传算法来优化该综合评价函数,计算得到动力性占优和经济性占优的两种多性能约束有级自动变速器换挡规律。(4)利用MATLAB/Simulink/Stateflow建立了包括发动机性能指标神经网络仿真模块、电控机械式自动变速器(AMT)仿真模块、整车纵向动力学仿真模块、换挡逻辑仿真模块以及ECE+EUDC循环工况驱动仿真模块在内的换挡规律仿真评价系统。对制定的两种多性能约束换挡规律的汽车动力性、燃油经济性以及排放性能进行了仿真,仿真结果表明:制定的多性能约束换挡规律可以根据驾驶员意图不同,在兼顾经济性(或动力性)和排放性能的基础上,使汽车具有较好的动力性(或燃油经济性)。