汽车动力传动系统参数优化设计和匹配研究

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欢迎访问e展厅 展厅 3 传动/转向/制动系统展厅 变速箱, 离合器, 制动系统... 1 前言 随着国内汽车保有量持续快速增长，公路交通所消耗的石油资源占全国石油消耗总量的份额不断攀升。提供给用户低油耗并具备良好动力性能的汽车产品成为目前汽车企业追求的主要目标之一。 对汽车的动力性和燃料经济性影响最大的是发动机的运行特性以及传动系统的速比和效率。整车性能匹配过程通常是先确定发动机资源，然后合理匹配传动系统参数以实现整车综合性能的设计目标，这是典型的优化设计过程，必须通过专业的汽车性能仿真软件和专朴的优化软件相结合来完成这个优化过程。本文以某款5挡手动变速器微型客车为研究对象，应用仿真平台软件iSIGHT 9.0和整车性能仿真软件AVL- Cruise3.0，完成了汽车动力传动系统参数的优化设计和匹配工作。 2 技术方案 某型号微型客车NEDC工况油耗的测试值为8.4 L/ 100 km，虽然满足了国家《乘用车燃料消耗量限值》标准的要求，但根据客户的期望，结合目前的技术条件，希望将这一数值降低到8.0 L/100 km以下，即NEDC工况油耗降低目标为0.4L/100 km，同时基本保持其原来良好的动力性能（爬坡能力、加速能力、最高车速）。由于该车是批量生产车型，考虑到实施周期和改进成本，排除了长时间、高成本方案（如改善整车造型以降低空气阻力系数、改良发动机以提高发动机热效率或采用低滚动阻力系数轮胎等）。虽然整车轻量化是降低汽车燃料消耗的重要举措，但在不采用新型轻质材料和综合考虑车身的强度、刚度以及被动安全等方面特性的前提下，经CAE预测，仅通过优化车身的结构设计，整车整备质量最多只能减少50kg左右，对提高整车的燃料经济性的效果非常有限，但付出的改进代价（修改车身零部件的模具）却非常昂贵，所以将轻量化优化作为辅助方案。于是，解决问题的主要技术方案便锁定为对传动系统速比（变速器速比、主减速器速比）等参数进行的优化设计，希望通过调整变速器各挡速比和主减速器速比，使发动机尽可能地在经济油耗区运转，从而降低整车的燃料消耗量，同时保持汽车原来的动力性。 3 传动系统的优化设计和匹配 3.1构建优化数学模型 由技术方案可知，优化目的是通过调整传动系统速比使得整车NEDC油耗尽可能低，同时保证一定的动力性，因此优化变量x取主减速器速比i0和变速器各挡位下的速比ig(g=0,1,2,3,4,5)即： 各挡速比由各挡传动齿轮的齿数决定，而齿轮的齿数只能为整数，因此优化变量应是离散型变量。由于变速器和主减速器供应商的制造工艺和工装以及技术条件等所限，目前还很难对这种离散的空间进行界定，同时传动速比的细微变化对整车燃料经济性和动力性的影响较小，因此将这些变量作为连续变量来处理，到后期配齿时尽量接近优化结果，使整车性能基本达到优化目标。 汽车的燃料经济性用NEDC工况100 km油耗来衡量，即燃料经济性目标可以表示为： 式中，AFC为汽车NEDC油耗，L/100 km，β1,β2为惩罚因子（避免实际工况与理论要求工况之间的差异过大）；Vactual, Vdisired为实际运行车速和理论要求车速，km/h，acc'为汽车加速度对时间的导数，主要用于衡量换挡冲击。 汽车的动力性用汽车的加速性能与最高车速来衡量，即动力性目标可以表示为： 式中t0-100km/h为汽车原地起步全负荷加速到100km/h时所需的时间，s；t40-80km/h-3rd为汽车在3挡全负荷从40km/h加速到80km/h所需的时间，s；t60-100km/h-4th为汽车在4挡全负荷从60km/h加速到100km/h所需的时间s；t80-120km/h-5th为汽车在5挡全负荷从80km/h加速到120km/h所需的时间，s；t1000-vmax为汽车以最高车速全负荷行驶1000m所需的时间s。 因此优化目标函数可以表示为： 式中，α为比例因子，用于处理汽车燃料经济性和动力性计算结果存在的数量级差异问题，同时也有加权的作用（对汽车动力性的关注度）。 动力性目标权值越大，对变速器各挡时发动机的后备功率要求就越高，优化得到的传动系统传动比数值较高，汽车的燃料经济性通常相对不佳；反之，动力性目标的权值越小，变速器对应各挡时发动机的后备功率就越小，优化后的传动比数值较小，汽车的燃料经济性变好，但动力性则变差。 目标函数、优化变量确定以后，可以根据需要施加各种约束，如变速器挡间比值约束、汽车动力性中的最大爬坡能力约束等。 3.2建立整车性能仿真模型 应用AVL-Cruise 3.0软件分别建立了计算汽车NEDC油耗和汽车动力性、等速油耗的仿真模型，如图1所示。分别建立两个模型的原因在于两个模型所模拟工况的整车质量不同，分别对应整车基准质量（整备质量+100 kg）和满载质量两种状况。滑行试验数据表明，两种状况下整车表现出来的行驶阻力是不同的。为了使仿真结果和实际结果尽可能一致，提高仿真的准确性，这种差异必须考虑。两个模型的基本结构是一样的，不同之处在于模型输入中的行驶阻力项式的系数以及计算任务的安排。 3.3仿真模型的标定 为了得到可靠的优化结果，必须首先标定整车性能计算模型。通常仿真模型所需输入参数大多都可以通过试验获得可靠数据，比如发动机特性MAP图、传动系统效率等；但某些关键参数很难通过试验准确获取，如轮胎的滚动阻力系数；又有些参数通过物理试验获得的费用很高，如需通过风洞试验获得的汽车空气阻力系数。这时可以利用已有的部分试验数据，然后通过模型标定（仿真结果和试验数据的相关性分析）的办法来确定这些关键参数。 模型标定本身也是优化过程，优化变量为这些难以准确获取的输入参数。本例中是通过确定行驶阻力多项式系数直接确定整车行驶阻力，因此优化变量为2次多项式的3个系数。优化目标为各项性能计算值与试验值之差的绝对值的加权和，显然这个加权和越小说明计算模型的精度越高，多项式的系数越准确。这里也用到了iSIGHT与AVL-Cruise的联合优化计算，在此不详细描述。 3.4优化流程的确定 在AVL Cruise软件中建立可靠的整车性能计算模型，然后利用iSIGHT进行确定性优化，同时利用iSIGHT作为一个基础平台，将Cruise软件集成到iSIGHT软件的环境下运行。由于iSIGHT软件能够在运行中自动调用Cruise软件，并可改写Cruise软件输入文件中的参数，同时也可读取Cruise软件输出文件中的计算结果数据，因而保证了整个优化过程的自动运行。本例的集成如图2所示。 3.5优化策略的确定 本工程问题的设计空间是非线性的，并且很难了解设计空间的形状，因此采用了试验设计（DOE）加组合优化策略的方法。通过DOE分析构建响应面模型（RSM），完成内部的近似循环，然后通过多岛遗传算法（MIGA）以响应面近似解为初始解在外部进行全局搜索，最后在全局寻优的最优解的可能区域应用序列2次规划法（NLPQL）进行局部搜索，找到最后的最优解。 3.6优化过程及结果 图3显示了各参数对优化目标的影响程度，图4显示了各参数对汽车燃料经济性目标的影响程度，图5显示了汽车燃料经济性的寻优过程，表1列出了优化前后汽车各挡速比、汽车动力性以及燃料经济性的对比。为了研究优化目标函数中比例因子α对结果的影响，表1中列举了α分别取0.8和0.85时的优化结果。 从表1可见，α取0.8优化后，汽车NEDC油耗降低了0.53 L/100 km，满足了预期要求，同时4挡、5挡等速油耗也略有降低，此时汽车的加速性能、爬坡性能甚至最高车速等动力性能都有一定的损失，但损失在可接受的范围内。这也说明汽车的动力性能和燃料经济性相矛盾，需要根据实际情况寻求最佳的平衡点。 另一方面，从表1中可见比例因子α对优化结果有一定的影响：α取0.8更偏重于燃油经济性；α取0.85时更偏重于动力性能，因此目标函数中比例因子的大小需根据汽车整车性能特征需求进行选择确定，以得到满意的燃油经济性和整车动力性能的最佳平衡。 3.7获得工程化方案 上面获得的优化结果是基于将优化变量作为连续变量来考虑的，而工程上这些变量是离散的，因此需要将优化结果提供给传动系统供应商，由供应商根据工程技术经验和可能实现的制造工艺进行配齿分析。在全面考虑变速器结构、强度、可靠性、NVH表现和换档品质等各方面的因素后，供应商‘就前面的优化结果提出了可行的工程化实施方案，配齿后速比与优化结果相比不可避免地存在少许差异，经计算验证，这种细小差异不会严重影响整车的性能优化目标。表2为配齿结果与优化结果（α取0.8）的对比。 4 总结 a.通过优化平台iSIGHT软件与性能仿真软件AVL-Cruise集成的方法，以某款微型客车为实例，提出了汽车传动系统参数优化设计和匹配的解决方案。整个优化过程能够自动运行，节省了大量的时间成本。 b.针对各种性质的优化问题，iSIGHT提供了多种优化算法，通过试验设计和各种组合优化策略，为汽车动力传动系统速比优化匹配提供了有力支持。 c.通过将模型标定问题表达为优化问题，利用iSIGHT软件的优化可以获得精确的计算模型。 随着应用研究的深入和汽车OEM商与零部件供应商技术交流的加强，可以进一步考虑离散设计变量的问题，以提高本方法的应用水平和实用性。(end)

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