基于仿真优化的汽车动力总成系统设计研究

胡明飞

摘 要：本文介绍了仿真优化基本原理与方法，并对仿真优化技术应用于汽车动力总成系统设计的研究现状进行分析，描述了一种基于仿真和优化的汽车动力组件系统的设计方法，主要包括建立动力组件系统仿真模型，进行需求分析和目标设定以及对仿真结果进行分析和优化、多目标遗传算法参数设定和优化流程，并进行仿真优化案例分析。通过对比优化前，后系统性能，分析优化参数对系统性能影响以及验证仿真优化稳定性与可靠性，表明仿真优化对于汽车动力总成系统设计具有实际作用。

关键词：仿真优化 汽车动力总成 多目标遗传算法

就汽车工业而言，动力总成系统设计优化对提高车辆性能、节能减排具有重要意义。随着计算机仿真技术不断提高，仿真优化方法由于具有高效性、经济性等特点而被广泛地应用于动力总成系统设计。本课题的研究目的是通过对动力总成系统仿真模型的构建，需求分析及目标设定并利用多目标遗传算法对其进行优化研究，论证仿真优化对于增强系统性能，降低成本，提高可靠性等方面所取得的实际应用效果。

1 仿真优化的基本原理和方法

1.1 建模与仿真过程

建模和仿真过程作为仿真优化的首要环节，旨在建立能够正确反映现实世界的计算模型。在这一过程中要对其进行系统的分析，确定建模的对象与范围，再选择合适的方法进行建模，例如物理建模，基于方程建模或者代理建模。采集所需数据及资料，主要是系统工作原理、参数、约束等，便于模型构建。以汽车动力总成系统的设计为例，必须采集发动机性能，传动系统特性和车辆动力学方面的信息。借助软件工具使用这些数据搭建了模型并进行了仿真实验。仿真实验时，对模型参数进行了调整、操作仿真、对实验结果进行了观测与分析，验证了其准确性与可靠性。比如通过设定不同发动机转速及负载条件来观测发动机燃油消耗率及排放水平以检验仿真结果与实际情况相符。若检测到模型偏离实际情况较多，则需返回建模阶段对模型的结构或者参数进行调整，直至仿真结果符合实际观测数据。

1.2 优化算法及其特点

优化算法是一系列在给定约束条件下，寻求某个特定目标（例如，最大化输出，最小化成本等）的最优解的数学方法。仿真优化方面，常见优化算法有遗传算法，模拟退火算法和粒子群优化。这些算法都有其独特之处，比如遗传算法模仿了自然选择的流程，并通过选择、交叉和变异等手段在解的范围内寻找最佳答案；模拟退火算法的工作原理是先对模拟物质进行加热，然后逐渐冷却，以实现能量的最小化，并寻找到全局的最佳解决方案；粒子群优化是通过模仿鸟群的飞行行为，使每一个粒子都能朝着它们认为的最佳位置进行移动。这些算法用于仿真优化时可根据优化问题特点及复杂度来选取。比如在对复杂动力总成系统进行优化时，由于遗传算法适用于处理变量较多、目标较多的优化问题，所以可能选用遗传算法。通过上述算法，能够在高维度复杂参数空间中高效搜索到最优解，显著改善系统性能，例如降低燃料消耗，降低排放或者增加动力输出等。

2 仿真优化技术在汽车动力总成系统设计中的应用现状

2.1 现有应用领域及成果

在汽车工业飞速发展的今天，仿真优化技术已成为汽车动力总成系统设计中最核心的手段之一。该技术通过对汽车动力系统工作环境及运行条件进行仿真研究，有助于工程师们在实际投产前对系统性能进行预测、优化设计方案、降低开发成本、缩短开发周期。当前仿真优化技术已经被广泛地应用于发动机设计、传动系统优化、排放控制和燃料经济性改善等诸多领域。以发动机设计为例，利用仿真软件能够准确地对燃烧过程及热力循环进行仿真，并对发动机结构参数进行优化，从而提高燃烧效率。就传动系统而言，仿真技术有助于设计出效率更高的变速箱及驱动系统来实现动力传输效率的提升及能耗降低。除此之外，仿真优化方法也被运用在汽车的噪音、振动以及平顺性（NVH）的分析上，这是通过模拟汽车在不同路况下的行驶状况来实现的，对该车动力总成布局及悬挂系统进行了优化设计，以改善驾驶舒适性。

2.2 存在的问题及挑战

尽管仿真优化技术在汽车动力总成系统设计中取得了显著成果，但仍然面临着一些问题和挑战。首先，已有仿真模型及优化算法还存在复杂性与精确性上的局限。对某些高度非线性系统及复杂工作环境而言，已有模型难以对实际情况进行全面精确地仿真，从而会造成优化结果和实际效果之间的偏差。其次，仿真优化过程数据处理与计算量巨大且计算资源需求量大，在一定程度制约了仿真优化技术应用范围与效率。然后，随着新能源汽车技术的发展，动力总成系统的设计变得更加复杂多样，传统的仿真优化方法和工具需要进一步发展和更新，以适应新的设计需求和挑战。最后，仿真优化过程中的多学科综合优化能力有待增强，如何对发动机性能，传动效率和电池管理系统几个子系统进行统筹优化是当前仿真技术亟待解决的一个重要课题。

3 基于仿真优化的汽车动力总成系统设计方法

3.1 动力总成系统仿真模型的建立

在以仿真优化为核心的汽车动力总成系统的设计方法上，必须建立全面、准确的动力总成系统仿真模型。这一流程包括对汽车动力系统的各个组件，如发动机、变速器、驱动轴等，进行深入的模型构建。为此，工程师必须收集和分析大量数据，如材料属性、组件尺寸、质量特性以及操作条件等。利用MATLAB/Simulink，AMESim或者GT-Power先进软件工具并结合多物理场仿真技术建立动力总成数学模型。该模型要求能正确地反映真实系统动态行为及性能特点，为之后仿真分析奠定可靠基础。模型建立过程中充分考虑了模型计算效率问题，保证了既能保持较高精度又能以合理时间完成繁琐仿真计算。

3.2 需求分析与目标设定

需求分析及目标设定阶段的关键是准确了解市场需求及用户期望、法规对于汽车动力总成的性能需求。其中包括，但不仅限于燃油效率，排放标准，动力性能以及可靠性。工程师们根据这些要求与目标制定了一系列特定性能指标，例如：最大功率、最大扭矩、燃油消耗率、CO2排放量。这些性能指标既要满足现行行业标准，又要顺应市场趋势，同时还要兼顾今后开发的可能，才能保证所设计出的动力总成系统有一定前瞻性与竞争力。在目标设定中还应考虑到成本、制造可行性等因素，以保证设计出的系统经济、实用、易于规模化生产。

3.3 仿真结果分析与优化

对仿真结果进行分析和优化，是汽车动力总成系统基于仿真优化设计方法的关键环节。现阶段，仿真模型经过大量模拟计算可得到系统性能细节。工程师们有必要深入分析这些仿真结果并确定系统性能瓶颈及优化空间。其中可能包括对不同设计方案进行性能比较或调节模型参数来寻求最优配置。这一过程可能需要使用多目标优化算法以平衡性能指标间的冲突，例如在最大限度地降低排放的情况下改善燃油效率。另外需要兼顾设计稳健性以保证动力总成系统在各种工况下均能够保持较好性能。经过反复仿真与优化，终于确定了一套即满足性能要求又经济实用、效率更高的动力总成系统设计方案。

3.4 多目标遗传算法的参数设定与优化流程

在多目标遗传算法实现过程中，参数设置是第一步。其中包括种群大小，交叉概率，变异概率和选择机制等方面的决定。种群大小对算法的搜索能力及计算效率有直接影响，大种群可以探索出更大范围的解空间却增加了计算成本。交叉与变异概率共同决定下一代个体多样性，通常交叉概率定为0.6～0.9，变异概率定为0.1～0.3，可有效兼顾算法探索与利用能力。选择机制主要是确定哪些个体有资格遗传给下一代，常见的方法包括轮盘赌选择和锦标赛选择等。优化流程开始于随机生成初始种群，每个个体代表一个可能的解。通过评估每个个体对应的目标函数值，算法能够识别出表现较好的个体。接着，通过选择、交叉和变异操作生成新一代种群，新一代中将包含来自上一代表现优秀个体的特征。请持续执行这个步骤，直到满足特定的终止条件，例如达到最大的迭代次数或解的改进程度低于设定的阈值。算法全程不断更新帕累托前沿——目标函数之间呈现最佳权衡的解集合。如表1所示。

3.5 仿真优化案例分析

通过仿真优化案例分析，进一步显示多目标遗传算法对汽车动力总成系统设计具有一定的参考价值。以降低燃料消耗与排放为目标的优化设计为例，设计组采用MOGA优化发动机参数。初始种群设置为100个个体，交叉概率为0.8，变异概率为0.2，采用锦标赛选择机制，并设置迭代次数为500。优化结果显示：算法通过几轮迭代成功地寻找到一套参数，这套参数可以使燃料消耗与排放分别比原来的设计减少。另外，在优化过程中发现多个关键参数对于优化目标具有显著影响，这为之后的设计迭代奠定重要基础。

4 基于仿真优化的汽车动力总成系统设计结果与分析

4.1 优化前后的系统性能对比

通过对汽车动力总成系统设计仿真优化前和优化后性能比较表明有明显提升。设计团队通过建立准确的仿真模型并采用先进优化算法可以使总成系统性能得到显著改善。经过优化后，该系统在部分运行条件下可能会表现出燃油效率偏低，排放偏高，动力输出不充分等问题。通过系统优化不但燃油经济性得到提高、排放得到降低，而且汽车加速性能、负载适应能力也得到提高。例如，经过优化的系统在标准测试条件下的燃油消耗可能会从6.5升/100公里减少到5.8升/100km，同时CO2的排放量也可能从150g/km降至130g/km，而加速时间也可能从0到100km/小时从8秒缩短到7秒。如此改进，通过优化燃烧过程，提高传动效率，降低系统内部摩擦损失。

4.2 优化参数对系统性能的影响分析

汽车动力总成系统设计仿真优化时关键参数对系统性能有显著影响。如改变燃油喷射时机及喷射压力，调节进排气门开闭时机，优化涡轮增压器响应特性等等参数将显著影响系统动力输出，燃油消耗及排放水平。数据分析表明：适当提高喷射压力、优化喷射时机能显著改善燃烧效率，从而降低燃料消耗与排放。调节进排气门相位可提高发动机呼吸效率和动力性能。优化涡轮增压器则能提供较好的加速响应，而不会以燃油经济性为代价。通过仔细调整与优化上述参数，既能提高动力总成整体性能又能为具体驾驶场景下提供最优动力输出与燃油经济性。

4.3 仿真优化的稳定性和可靠性验证

为验证仿真优化对汽车动力总成系统设计的稳定性与可靠性，开展系列仿真测试与实车验证。在仿真优化中所使用的许多算法及模型都设计成能应对复杂非线性问题及系统在各种运行工况下动态响应。将优化结果与实际测量数据进行对比，表明一致性较高，验证仿真模型准确性及优化策略有效性。例如，模拟预测的燃油效率和排放水平与实际车辆测试结果的偏差被控制在2%以内，动力输出的模拟结果与实际测量值的一致性超过了95%。该高匹配度不但证明仿真优化方法可靠，而且为之后设计迭代及性能提升打下坚实基础。这样，设计团队可以在产品开发早期阶段对动力总成系统进行精确的性能预测，极大地减少实物原型测试要求、缩短开发周期、降低成本。

5 结束语

总之，本论文通过将仿真优化运用到汽车动力总成系统设计当中进行综合论述与分析，既说明仿真优化的原理与方法，并对动力总成系统仿真模型建立，需求分析及目标设定，仿真结果分析及优化等关键环节进行了详细描述。通过对多目标遗传算法参数设定及优化流程的研究和仿真优化案例的分析，论文表明仿真优化在实践中是行之有效的。优化前与优化后系统性能对比，优化参数对系统性能影响分析以及仿真优化后系统稳定性与可靠性验证进一步表明仿真优化对于汽车动力总成系统设计具有重要意义。在未来，随着仿真技术的持续发展和优化算法的不断创新，仿真优化将在汽车动力总成系统设计中起到更加关键的作用，为汽车工业的可持续发展做出贡献。

参考文献：

[1]秦洪艳. 基于FLUENT的汽车空气动力性能仿真与车身优化[J]. 机械工程师， 2023（02）： 24-25+30.

[2]雷艺， 林松， 林东强， 陈德灯， 方正. 电动汽车动力电池冷却系统有限元仿真分析及优化[J]. 装备制造技术， 2022 （11）： 58-61+66.

[3]陈龙浩. 微型纯电动汽车动力系统匹配及优化仿真研究[J]. 汽车实用技术， 2019 （04）： 3-7+46.

[4]郑保仲. 纯电动汽车动力总成悬置支架仿真分析优化[J]. 机电技术， 2018（01）： 67-70.

[5]樊攀， 包汉伟. 汽车动力总成悬置系统隔振特性仿真优化[J]. 森林工程， 2017， 33 （04）： 89-93+97.

[6]安瑞兵. Cruise仿真在汽车动力总成匹配优化中的应用[J]. 客车技术与研究， 2015， 37 （05）： 44-46