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进化算法与混合动力系统优化 高清可编辑文字版
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资料介绍
进化算法与混合动力系统优化 高清可编辑文字版
作者：李少波 ，杨观赐 著
出版时间：2013
内容简介
《进化算法与混合动力系统优化》介绍了当前混合动力系统多目标优化方法及其不足，综述了进化算法及进化多目标优化算法的最新研究成果，研究了进化算法中的优秀基因模块挖掘与重用技术，介绍了混合动力系统建模方法及仿真软件。在建立带约束混合动力系统多目标优化数学模型的基础上，设计了基于NSGA？Ⅱ的混合动力系统多目标优化算法、基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化进化算法。证明了划分模型抽中特定目标的概率恒大于不划分模型的概率，并以其为理论基础设计了基于决策空间划分模型的多目标进化算法，同时介绍了将算法应用于混合动力系统多目标优化的方法，且量化研究了控制策略参数对并联式混合动力汽车整车性能的影响。最后，针对混合动力挖掘机动力源输出功率耦合控制技术，研究了动力源输出功率匹配控制策略，建立电控仿真模型并分析与优化了某型产品。《进化算法与混合动力系统优化》内容深入浅出，具有很强的理论与实践指导作用，可作为车辆工程、机械工程、计算机科学等学科相关专业工程技术人员、科研人员的实用工具书，也可以作为高年级本科生、研究生的课程教学参考书。
目录
作者简介
前言
第1章 绪论
1.1 相关概念及定义
1.1.1 混合动力汽车
1.1.2 进化算法
1.1.3 多目标优化问题数学描述
1.2 混合动力汽车技术发展情况
1.2.1 国内外研究现状
1.2.2 混合动力汽车的关键技术
1.3 混合动力汽车总成模型
1.4 混合动力系统优化方法
1.4.1 基于序列二次规划法的混合动力汽车优化
1.4.2 基于DIRECT算法的混合动力汽车优化
1.4.3 基于模拟退火算法的混合动力汽车优化
1.4.4 基于神经网络的混合动力汽车优化
1.4.5 基于粒子群优化算法的混合动力汽车优化
1.4.6 基于进化算法的混合动力汽车优化
参考文献
第2章 进化算法与多目标优化
2.1 遗传算法
2.1.1 历史背景与研究现状
2.1.2 遗传算法的基本结构
2.1.3 遗传算法的数学机理
2.2 遗传编程
2.2.1 研究现状与应用领域
2.2.2 遗传编程的基本概念
2.2.3 算法的表示方式与主体流程
2.3 进化策略和进化规划
2.3.1 进化策略
2.3.2 进化规划
2.4 进化多目标优化
2.4.1 进化多目标优化算法综述
2.4.2 几种典型进化多目标优化算法
2.4.3 进化多目标优化算法性能评价指标
参考文献
第3章 进化算法中优秀基因模块挖掘与重用技术
3.1 重用最大频繁模式的可持续进化算法
3.1.1 相关定义
3.1.2 最大频繁序列模式挖掘算法
3.1.3 MFPEA算法设计
3.1.4 算法性能测试与分析
3.1.5 小结
3.2 重用抗体优良片断的免疫进化算法
3.2.1 相关基础理论
3.2.2 改进方案
3.2.3 算法设计
3.2.4 测试与分析
3.2.5 小结
参考文献
第4章 混合动力系统建模及仿真
4.1 混合动力汽车仿真方法及仿真软件
4.1.1 前向仿真
4.1.2 后向仿真
4.1.3 前向仿真与后向仿真的选择
4.1.4 混合动力汽车仿真软件
4.2 混合动力汽车仿真模块建模与分析
4.2.1 发动机模块
4.2.2 驱动电机模块
4.2.3 蓄电池模块
4.2.4 变速器模块
4.2.5 主减速器模块
4.2.6 车轮模块
4.2.7 整车行驶模块
4.2.8 循环仿真工况模块
4.2.9 控制策略模块
4.3 基于AMESim的混合动力系统建模仿真简介
4.3.1 AMESim软件概述
4.3.2 AMESim使用入门
4.3.3 AMESimRev9软件库简介
参考文献
第5章 基于NSGA?Ⅱ的混合动力系统多目标优化方法
5.1 混合动力系统二目标优化数学模型
5.1.1 约束条件的确定
5.1.2 待优化参数
5.2 混合动力系统多目标优化算法
5.2.1 NSGA?Ⅱ算法主体流程
5.2.2 基于NSGA?Ⅱ的优化算法设计
5.3 仿真实验
5.3.1 实验设置
5.3.2 结果与分析
参考文献
第6章 基于Pareto最优原理的PHEV控制策略与传动系统参数优化
6.1 混合动力系统三目标优化数学模型
6.2 基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化算法设计
6.3 仿真实验与分析
6.3.1 车型基本信息、优化参数及约束条件
6.3.2 优化结果与分析
参考文献
第7章 基于决策空间划分模型的混合动力系统多目标进化算法
7.1 定理证明：决策空间划分模型的数学基础
7.2 基于决策空间划分模型的多目标进化算法设计
7.2.1 基于决策空间划分模型的多目标进化框架
7.2.2 决策空间划分策略与初始化超球模型方法
7.2.3 超球体内个体初始化
7.2.4 超球体质心和半径更新及超球体内个体调整
7.2.5 超球体间信息共享机制
7.2.6 计算复杂性分析
7.3 算法的数据结构设计及主体结构
7.3.1 数据结构定义
7.3.2 算法主体结构
7.4 针对函数优化问题的算法性能测试
7.4.1 测试问题与参数设置
7.4.2 性能指标
7.4.3 实验结果与分析
7.5 算法在混合动力系统多目标优化中的应用研究
7.5.1 仿真调用基础及接口
7.5.2 针对混合动力系统优化设计的函数实现及优化结果
参考文献
第8章 基于多指标正交试验与MOEA的PHEV控制策略参数优化
8.1 概述
8.2 并联混合动力汽车总成模型
8.3 控制策略参数的多指标正交试验设计及分析
8.4 基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化进化算法
8.5 仿真实验结果与分析
8.5.1 实验设置
8.5.2 实验结果与分析
8.6 小结
参考文献
第9章 混合动力挖掘机动力源输出功率匹配控制
9.1 混合动力挖掘机动力源输出功率匹配技术
9.1.1 挖掘机混合动力传动系统能量控制
9.1.2 混合动力挖掘机动力传动系统过渡品质控制
9.1.3 混合动力挖掘机负载功率匹配控制方案
9.1.4 混合动力挖掘机动力源功率匹配控制方案的研究与制订
9.2 混合动力挖掘机系统设计及参数确定
9.2.1 液压系统
9.2.2 燃油发动机
9.2.3 电机
9.3 混合动力挖掘机系统建模与分析
9.3.1 执行元件模型
9.3.2 液压系统模型
9.3.3 动力源模型
9.3.4 整机模型
9.4 某型号混合动力挖掘机动力源输出功率匹配控制及仿真
9.4.1 执行系统标准空载工况仿真分析
9.4.2 混合动力挖掘机动力源输出功率控制策略
9.4.3 混合动力挖掘机输出功率控制仿真分析
9.5 小结
参考文献
作者：李少波 ，杨观赐 著
出版时间：2013
内容简介
《进化算法与混合动力系统优化》介绍了当前混合动力系统多目标优化方法及其不足，综述了进化算法及进化多目标优化算法的最新研究成果，研究了进化算法中的优秀基因模块挖掘与重用技术，介绍了混合动力系统建模方法及仿真软件。在建立带约束混合动力系统多目标优化数学模型的基础上，设计了基于NSGA？Ⅱ的混合动力系统多目标优化算法、基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化进化算法。证明了划分模型抽中特定目标的概率恒大于不划分模型的概率，并以其为理论基础设计了基于决策空间划分模型的多目标进化算法，同时介绍了将算法应用于混合动力系统多目标优化的方法，且量化研究了控制策略参数对并联式混合动力汽车整车性能的影响。最后，针对混合动力挖掘机动力源输出功率耦合控制技术，研究了动力源输出功率匹配控制策略，建立电控仿真模型并分析与优化了某型产品。《进化算法与混合动力系统优化》内容深入浅出，具有很强的理论与实践指导作用，可作为车辆工程、机械工程、计算机科学等学科相关专业工程技术人员、科研人员的实用工具书，也可以作为高年级本科生、研究生的课程教学参考书。
目录
作者简介
前言
第1章 绪论
1.1 相关概念及定义
1.1.1 混合动力汽车
1.1.2 进化算法
1.1.3 多目标优化问题数学描述
1.2 混合动力汽车技术发展情况
1.2.1 国内外研究现状
1.2.2 混合动力汽车的关键技术
1.3 混合动力汽车总成模型
1.4 混合动力系统优化方法
1.4.1 基于序列二次规划法的混合动力汽车优化
1.4.2 基于DIRECT算法的混合动力汽车优化
1.4.3 基于模拟退火算法的混合动力汽车优化
1.4.4 基于神经网络的混合动力汽车优化
1.4.5 基于粒子群优化算法的混合动力汽车优化
1.4.6 基于进化算法的混合动力汽车优化
参考文献
第2章 进化算法与多目标优化
2.1 遗传算法
2.1.1 历史背景与研究现状
2.1.2 遗传算法的基本结构
2.1.3 遗传算法的数学机理
2.2 遗传编程
2.2.1 研究现状与应用领域
2.2.2 遗传编程的基本概念
2.2.3 算法的表示方式与主体流程
2.3 进化策略和进化规划
2.3.1 进化策略
2.3.2 进化规划
2.4 进化多目标优化
2.4.1 进化多目标优化算法综述
2.4.2 几种典型进化多目标优化算法
2.4.3 进化多目标优化算法性能评价指标
参考文献
第3章 进化算法中优秀基因模块挖掘与重用技术
3.1 重用最大频繁模式的可持续进化算法
3.1.1 相关定义
3.1.2 最大频繁序列模式挖掘算法
3.1.3 MFPEA算法设计
3.1.4 算法性能测试与分析
3.1.5 小结
3.2 重用抗体优良片断的免疫进化算法
3.2.1 相关基础理论
3.2.2 改进方案
3.2.3 算法设计
3.2.4 测试与分析
3.2.5 小结
参考文献
第4章 混合动力系统建模及仿真
4.1 混合动力汽车仿真方法及仿真软件
4.1.1 前向仿真
4.1.2 后向仿真
4.1.3 前向仿真与后向仿真的选择
4.1.4 混合动力汽车仿真软件
4.2 混合动力汽车仿真模块建模与分析
4.2.1 发动机模块
4.2.2 驱动电机模块
4.2.3 蓄电池模块
4.2.4 变速器模块
4.2.5 主减速器模块
4.2.6 车轮模块
4.2.7 整车行驶模块
4.2.8 循环仿真工况模块
4.2.9 控制策略模块
4.3 基于AMESim的混合动力系统建模仿真简介
4.3.1 AMESim软件概述
4.3.2 AMESim使用入门
4.3.3 AMESimRev9软件库简介
参考文献
第5章 基于NSGA?Ⅱ的混合动力系统多目标优化方法
5.1 混合动力系统二目标优化数学模型
5.1.1 约束条件的确定
5.1.2 待优化参数
5.2 混合动力系统多目标优化算法
5.2.1 NSGA?Ⅱ算法主体流程
5.2.2 基于NSGA?Ⅱ的优化算法设计
5.3 仿真实验
5.3.1 实验设置
5.3.2 结果与分析
参考文献
第6章 基于Pareto最优原理的PHEV控制策略与传动系统参数优化
6.1 混合动力系统三目标优化数学模型
6.2 基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化算法设计
6.3 仿真实验与分析
6.3.1 车型基本信息、优化参数及约束条件
6.3.2 优化结果与分析
参考文献
第7章 基于决策空间划分模型的混合动力系统多目标进化算法
7.1 定理证明：决策空间划分模型的数学基础
7.2 基于决策空间划分模型的多目标进化算法设计
7.2.1 基于决策空间划分模型的多目标进化框架
7.2.2 决策空间划分策略与初始化超球模型方法
7.2.3 超球体内个体初始化
7.2.4 超球体质心和半径更新及超球体内个体调整
7.2.5 超球体间信息共享机制
7.2.6 计算复杂性分析
7.3 算法的数据结构设计及主体结构
7.3.1 数据结构定义
7.3.2 算法主体结构
7.4 针对函数优化问题的算法性能测试
7.4.1 测试问题与参数设置
7.4.2 性能指标
7.4.3 实验结果与分析
7.5 算法在混合动力系统多目标优化中的应用研究
7.5.1 仿真调用基础及接口
7.5.2 针对混合动力系统优化设计的函数实现及优化结果
参考文献
第8章 基于多指标正交试验与MOEA的PHEV控制策略参数优化
8.1 概述
8.2 并联混合动力汽车总成模型
8.3 控制策略参数的多指标正交试验设计及分析
8.4 基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化进化算法
8.5 仿真实验结果与分析
8.5.1 实验设置
8.5.2 实验结果与分析
8.6 小结
参考文献
第9章 混合动力挖掘机动力源输出功率匹配控制
9.1 混合动力挖掘机动力源输出功率匹配技术
9.1.1 挖掘机混合动力传动系统能量控制
9.1.2 混合动力挖掘机动力传动系统过渡品质控制
9.1.3 混合动力挖掘机负载功率匹配控制方案
9.1.4 混合动力挖掘机动力源功率匹配控制方案的研究与制订
9.2 混合动力挖掘机系统设计及参数确定
9.2.1 液压系统
9.2.2 燃油发动机
9.2.3 电机
9.3 混合动力挖掘机系统建模与分析
9.3.1 执行元件模型
9.3.2 液压系统模型
9.3.3 动力源模型
9.3.4 整机模型
9.4 某型号混合动力挖掘机动力源输出功率匹配控制及仿真
9.4.1 执行系统标准空载工况仿真分析
9.4.2 混合动力挖掘机动力源输出功率控制策略
9.4.3 混合动力挖掘机输出功率控制仿真分析
9.5 小结
参考文献
