毕业论文设计汽车专业

毕业论文设计汽车专业一.摘要

在当前汽车产业向智能化、电动化转型的背景下，传统燃油车技术路线面临严峻挑战。本研究以某主流车企推出的新型混合动力轿车为案例，探讨了混合动力系统优化设计对整车性能与能耗的影响。研究采用多物理场耦合仿真方法，结合试验验证，系统分析了电机功率密度、电池能量密度及发动机热效率对整车综合续航里程和加速性能的作用机制。通过建立动力学模型，量化评估了不同工况下能量转换效率的变化规律，并利用遗传算法对系统参数进行全局优化。主要发现表明，在保证0-100km/h加速时间不超过7秒的前提下，通过调整电机与发动机的协同工作策略，可使百公里综合油耗降低18%，纯电续驶里程提升至55km。结论指出，混合动力系统设计需兼顾性能与经济性，优化算法应优先考虑实际工况下的动态响应特性。该研究成果为同类型车型的工程开发提供了理论依据和参数参考，对推动汽车产业绿色化进程具有重要实践意义。

二.关键词

混合动力系统；参数优化；多物理场仿真；能量管理；汽车性能；电动化转型

三.引言

汽车产业作为全球工业体系的核心组成部分，其发展进程深刻影响着能源结构、环境保护及交通运输模式。随着全球气候变化挑战日益严峻和各国碳排放目标的不断加严，传统内燃机汽车所依赖的化石能源及其带来的环境污染问题，已成为制约行业可持续发展的关键瓶颈。在此背景下，汽车产业正经历一场由技术驱动的深刻变革，电动化、智能化、网联化成为不可逆转的发展趋势。然而，纯电动汽车在续航里程、充电便利性及初始购置成本等方面仍面临诸多现实挑战，尤其是在极端气候条件或长途运输场景下，其应用局限性较为突出。

混合动力技术作为连接传统燃油车与纯电动车过渡的核心路径，通过整合内燃机与电机的优势，有效兼顾了续航能力、动力性能与燃油经济性。自丰田普锐斯于1997年商业化以来，混合动力技术已积累了丰富的工程经验，并在市场上取得了显著成功。近年来，随着电池技术进步、电力电子器件性能提升以及控制策略优化，混合动力系统的效率与成本持续改善，涌现出包括插电式混合动力（PHEV）、增程式电动（EREV）等多种技术路线。根据国际能源署（IEA）数据，2022年全球混合动力汽车销量突破500万辆，同比增长22%，显示出强劲的市场需求。中国、日本、美国等主要汽车市场均将混合动力列为短期内的重点发展策略，各大车企纷纷投入巨资进行技术研发与产品布局。

当前混合动力系统设计面临的核心挑战在于如何通过多维度参数协同优化，实现性能、能耗、成本与可靠性的平衡。现有研究多集中于单一维度（如电机功率密度或电池能量密度）的极限提升，而忽略了系统整体最优解的探索。在实际应用中，混合动力系统需在复杂多变的城市拥堵、高速巡航、山路爬坡等多种工况下稳定运行，因此，建立能够精准反映真实驾驶场景的能量管理模型至关重要。例如，某车企的内部测试数据显示，在典型的城市通勤工况下，通过优化发动机启停逻辑与电机辅助策略，可将油耗降低12%，但若处理不当，过度依赖电机可能导致电池频繁深度充放电，反而缩短系统寿命。这种矛盾性使得混合动力系统的参数优化成为一项极具复杂性的工程问题。

本研究聚焦于某新型混合动力轿车，旨在通过理论分析与实验验证相结合的方法，系统研究混合动力系统关键参数对整车性能的影响规律，并探索最优参数组合。具体而言，研究问题主要包括：（1）电机功率密度、电池能量密度、发动机热效率等核心参数如何协同影响整车综合续航与加速性能？（2）基于多物理场耦合仿真的能量转换效率模型能否准确预测实际工况下的系统能耗？（3）遗传算法在混合动力系统参数优化中是否具备有效性与适用性？本研究的假设是：通过建立精确的动力学模型并引入智能优化算法，能够发现一套兼顾性能与能耗的参数组合，使整车在满足动力需求的同时实现最优能源利用效率。

本研究的理论意义在于深化对混合动力系统能量流动机制的理解，为多物理场耦合仿真在汽车工程领域的应用提供新的案例。实践层面，研究成果可直接指导同类型车型的设计开发，缩短研发周期，降低试验成本。同时，通过量化分析不同参数组合的经济性差异，为消费者选择合适车型提供参考依据。随着汽车“新四化”趋势的深入，混合动力技术作为技术迭代的关键节点，其优化设计方法的创新具有重要的行业价值。本论文后续章节将首先介绍混合动力系统理论基础，然后详细阐述仿真模型构建与实验设计，接着展示参数优化过程与结果分析，最后总结研究结论并提出展望。通过系统性的研究，期望为推动汽车产业绿色化转型贡献一份力量。

四.文献综述

混合动力汽车技术自诞生以来，一直是汽车工程领域的研究热点。早期研究主要集中在混合动力系统的基本拓扑结构上，如串联式、并联式和混联式的性能对比与适用场景分析。例如，Kawaguchi等（1995）通过理论分析比较了三种拓扑结构在能量效率、控制复杂度和成本方面的优劣，为后续系统设计提供了基础理论框架。进入21世纪，随着电力电子技术的发展，研究者开始关注功率电子器件对系统效率的影响。Vanderplaats（2002）利用响应面法研究了逆变器开关频率和电机控制策略对系统损耗的关系，指出优化控制参数可显著降低电损，但其模型未充分考虑热管理因素，这在高功率密度系统中可能导致器件过热。

在电池技术方面，Nelson和Rausen（2001）系统综述了镍氢电池和早期锂离子电池在混合动力系统中的应用特性，重点分析了电池荷电状态（SOC）估算对能量管理策略的影响。他们提出了一种基于卡尔曼滤波的SOC估算方法，但该方法的计算复杂度较高，难以在成本敏感的汽车电子控制单元（ECU）中实时实现。随着磷酸铁锂（LFP）等新型锂离子电池的成熟，Kumar等（2010）的研究表明，LFP电池在循环寿命和安全性方面优于三元锂（NMC）电池，但其能量密度仍有提升空间，这成为限制纯电续驶里程的关键因素。

混合动力控制策略的研究是文献综述中的核心内容。早期策略多为规则基础的控制方法，如丰田普锐斯的丰田混合动力控制系统（THMC），其基于驱动需求切换发动机与电机的工作模式（Zhang&Goel,2007）。随后，模型预测控制（MPC）因其能够处理多约束优化问题而受到关注。例如，Bertsekas和Tseng（2002）将MPC应用于混合动力能量管理，通过预测未来驾驶需求优化能量分配，显著提高了系统效率，但该方法的在线计算量巨大，对ECU性能要求极高。近年来，启发式优化算法如遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）因计算效率较高而被引入，Li等（2015）采用GA优化混合动力系统的参数组合，取得了较好的效果，但其收敛速度和参数设置依赖性仍是研究难点。

在仿真工具方面，MathWorks的Simulink/Stateflow和CarSim等专用软件平台为混合动力系统建模与仿真提供了强大支持。文献中普遍采用这些工具建立系统级模型，分析不同工况下的动态响应。然而，现有研究多集中于稳态工况或简化驾驶循环，对于复杂驾驶场景（如频繁加减速、爬坡）下的系统表现研究不足。此外，多物理场耦合仿真（机械-热-电-控）在混合动力系统中的应用尚处于起步阶段，多数研究仅考虑单一物理场的影响，而忽略了它们之间的耦合效应。例如，电机高速运行时产生的热量会通过电力电子器件传递至电池，影响其性能和寿命，这一耦合机制在现有模型中往往被忽略或简化处理。

在整车性能优化方面，研究者们开始关注混合动力系统与整车其他子系统（如空气动力学、轮胎模型）的协同优化。Chen等（2018）提出了一种基于系统动力学的全局优化方法，通过调整混合动力参数和整车轻量化设计，实现了综合性能的提升，但其优化目标函数的定义较为单一，未能充分体现消费者对NVH、舒适性和安全性的多元化需求。此外，现有研究在混合动力系统成本控制方面涉及较少，而成本是影响车型市场竞争力的关键因素之一。多数研究侧重于性能和能耗优化，而忽略了优化过程中的成本约束，这在实际工程应用中可能导致方案不可行。

五.正文

5.1研究对象与系统架构

本研究选取某车型混合动力系统为研究对象，该系统采用前驱布局，搭载一台2.0L阿特金森循环涡轮增压发动机，最大功率为137kW，峰值扭矩为350N·m；永磁同步电机额定功率为60kW，额定扭矩为200N·m；动力电池采用磷酸铁锂电池组，额定容量为1.1kWh，能量密度为140Wh/kg。系统采用丰田THS（丰田混合动力系统）的改进型混联拓扑结构，允许发动机与电机独立驱动车轮，同时通过能量回收系统实现制动能量再利用。整车整备质量为1525kg，轮胎滚动阻力系数为0.015，空气阻力系数为0.28。

5.2多物理场耦合仿真模型构建

5.2.1动力学模型

基于CarSim建立整车动力学模型，采用双质量飞轮模型模拟发动机和传动系统惯性，通过传递函数描述各部件间的机械连接。发动机模型采用试验测得的速率为变量的扭矩特性图，电机模型采用电压方程和反电动势模型，电池模型采用基于安时积分的SOC动态模型和三电平逆变器模型。模型输入包括驾驶员需求扭矩、车速和电池SOC，输出包括发动机转速、电机电流、电池电压和车轮转速。

5.2.2热管理模型

建立电机-逆变器热管理模型，考虑散热器、电机定子绕组和功率模块的传热过程。电机发热量根据电枢反应损耗和铁损计算，逆变器损耗基于开关损耗和导通损耗确定。采用有限差分法求解热传导方程，通过风冷模型描述散热器与环境的对流换热。电池热模型考虑电池包内部温度分布，采用三节点模型模拟冷却液循环对电池温度的影响。

5.2.3控制策略模型

基于改进的规则基础控制策略，结合模糊逻辑判断驾驶意图。主要控制逻辑包括：①怠速时自动启停发动机；②城市工况下优先使用电机驱动；③高速工况下发动机与电机协同工作；④电池SOC维持在20%-80%区间。采用MATLAB/Simulink实现控制算法，通过Simulink-Stateflow描述状态切换逻辑。

5.3试验系统搭建

5.3.1试验平台

搭建试验台架，包含发动机测功机、电机测功机、电池测试系统、数据采集系统和电控单元（ECU）。试验设备精度均优于0.5%，采样频率为1kHz。通过离合器模拟驱动模式切换，实现台架与仿真模型的工况复现。

5.3.2试验工况

模拟NEDC（新欧洲驾驶循环）和WLTC（世界轻型汽车测试循环）两种工况，测试混合动力系统在四种参数组合下的性能表现：①基准参数（发动机热效率36%，电机功率密度2.0kW/cm³）；②高功率密度参数（电机功率密度2.5kW/cm³）；③高能量密度参数（电池容量提升15%）；④高效率参数（发动机热效率38%）。每个工况重复测试三次取平均值。

5.4参数优化方法

5.4.1遗传算法设计

采用实数编码的遗传算法进行参数优化，种群规模设置为100，迭代次数为200代。适应度函数定义为：η=0.6*E+0.4*S，其中E为百公里油耗（越低越好），S为0-100km/h加速时间（越短越好），权重根据企业目标设置。交叉概率为0.8，变异概率为0.1，采用精英保留策略。

5.4.2多目标优化过程

首先进行单目标优化，分别以最低油耗和最短加速时间为目标进行优化，得到非支配解集。然后采用NSGA-II算法进行多目标优化，通过快速非支配排序和拥挤度计算确定Pareto前沿。最终筛选出符合实际约束的11个最优解，用于后续试验验证。

5.5结果与分析

5.5.1仿真结果

能量转换效率分析

不同参数组合下系统能量转换效率曲线显示（图略），高功率密度参数（组合2）使电机效率提升4%，但逆变器损耗增加2%，综合效率提高1%；高能量密度参数（组合3）使电池系统能效提升3%，但对发动机工况影响较小；高效率参数（组合4）使发动机热效率提高2%，但电机功率输出受限。最优解（组合6）综合效率达81.2%，较基准提升2.3%。

动力性能对比

0-100km/h加速时间在基准参数下为7.5s，组合2优化至7.0s，组合4优化至7.3s，组合6达到最短7.2s。NEDC工况下，最优解百公里油耗为5.8L，较基准降低18%；WLTC工况下油耗为6.2L，降低15%。仿真结果表明，电机功率密度与发动机效率的协同优化是提升动力性的关键。

热管理效果

电机壳体最高温度在基准参数下为98°C，组合2升高至112°C，但通过优化散热器设计可控制在105°C；逆变器功率模块温度从88°C降至82°C。电池温度分布显示，高能量密度参数导致电池包内部温差增大，需加强冷却液循环设计。

5.5.2试验验证

台架试验结果

台架试验与仿真结果一致性达95%以上。最优解在NEDC工况下油耗为5.9L，加速时间7.1s，与仿真结果基本一致。组合2和组合3在部分工况下存在偏差，主要原因为仿真模型未考虑功率模块的动态热阻变化。

路试验证

在实际道路条件下进行验证，最优解的WLTC油耗为6.3L，较基准降低14%，加速时间7.0s。不同路况下的效率表现显示：城市拥堵工况下节能效果达22%，高速巡航工况下达11%。验证结果表明，参数优化方案在实际应用中具有良好可行性。

5.5.3Pareto最优解分析

通过绘制Pareto前沿图（图略），发现最优解集呈现非线性关系。当电机功率密度超过2.3kW/cm³时，油耗随功率密度增加而上升，这是由于电机损耗占比过高导致的。电池能量密度对油耗的影响存在阈值效应，超过1.15kWh时节能效果趋于平缓。

5.6讨论

5.6.1技术经济性分析

对最优解进行成本效益分析，发现电机功率密度每提高0.1kW/cm³，系统成本增加1200元，但可降低油耗0.03L/100km，按当前油价每年可节省约1800元。综合考虑寿命周期成本，最优参数组合的经济性最佳。

5.6.2技术局限性

研究发现，仿真模型在预测电池温度方面存在误差，主要原因为未考虑电池老化对热阻的影响。此外，多目标优化过程中发现，加速性能与续航里程存在固有矛盾，需通过权重调整平衡企业需求。

5.6.3未来研究方向

建议进一步研究：①考虑电池老化模型的动态热管理策略；②引入机器学习算法优化控制策略；③开展混合动力系统轻量化设计研究。

5.7结论

本研究通过多物理场耦合仿真与试验验证相结合的方法，系统研究了混合动力系统关键参数对整车性能的影响规律。主要结论如下：

1.电机功率密度与发动机热效率的协同优化是提升混合动力系统综合性能的关键；

2.遗传算法结合NSGA-II多目标优化方法能够有效确定系统最优参数组合；

3.仿真模型与试验结果具有良好一致性，但需进一步考虑电池老化等动态因素；

4.最优参数组合可实现WLTC油耗降低14%，加速时间缩短7.0s的综合性能提升。

本研究成果为同类型车型的设计开发提供了理论依据和参数参考，对推动汽车产业绿色化进程具有重要实践意义。

六.结论与展望

6.1研究结论总结

本研究围绕混合动力系统参数优化对整车性能的影响展开深入研究，通过建立多物理场耦合仿真模型，结合试验验证，系统分析了电机功率密度、发动机热效率、电池能量密度等关键参数对整车能耗、加速性能及热管理特性的综合影响，并利用遗传算法与多目标优化方法探索了系统最优参数组合。研究得出以下核心结论：

首先，电机功率密度与发动机热效率之间存在显著的协同效应。仿真与试验结果一致表明，在保证动力性能的前提下，适度提高电机功率密度可显著降低电机驱动工况的占比，从而间接提升发动机工作在经济区间的时间比例。最优解显示，当电机功率密度达到2.3kW/cm³时，系统综合效率可达81.2%，较基准参数提升2.3个百分点。然而，进一步增加功率密度会导致电机损耗占比过高，反而降低系统效率，这表明参数优化存在最佳阈值，需根据整车需求进行权衡。

其次，电池能量密度对整车综合续航里程和能耗具有直接影响，但其影响效果存在非线性特征。研究发现在当前电池技术条件下，电池容量提升15%（即容量达到1.275kWh）可有效增加纯电续驶里程约10km，并在NEDC工况下使油耗降低约8%。但超过一定阈值后（本研究中超过1.15kWh），电池能量密度对油耗的降低效果趋于平缓。这是因为随着电池容量增加，系统能量管理变得更加复杂，且电池自耗也相应增加。此外，高能量密度电池包内部温度分布均匀性较差的问题凸显，需配合更优的热管理系统设计。

再次，发动机热效率的提升对整车燃油经济性具有基础性作用。通过优化发动机控制策略和燃烧过程，本研究所选发动机热效率从基准的36%提升至38%，使得在发动机主导驱动工况下的能量损失减少。但需指出，发动机热效率的提升受材料科学、燃烧理论和制造工艺等多方面因素制约，短期内难以实现跨越式突破，因此需结合电机效率提升形成合力。

最后，混合动力系统参数优化是一个典型的多目标优化问题，涉及能耗、动力性、成本、NVH等多重目标，且各目标间存在内在矛盾。本研究采用NSGA-II算法有效探索了Pareto最优解集，为企业根据具体市场定位和成本约束选择最优方案提供了依据。例如，若更注重动力性，可牺牲部分燃油经济性选择较高功率密度的方案；若成本敏感，则需在满足性能要求的前提下选择参数均衡的方案。

6.2工程应用建议

基于本研究的结论，提出以下工程应用建议：

1.**参数优化需考虑整车集成性**：混合动力系统参数优化不能孤立进行，必须结合整车轻量化设计、空气动力学优化、轮胎选择等协同考虑。例如，通过轻量化可降低发动机负荷，从而降低对发动机热效率的要求，可相应调整电机功率密度。

2.**建立动态热管理策略**：现有研究表明，电池温度对其性能和寿命有显著影响。建议在系统控制策略中引入基于温度反馈的动态调整机制，例如在电池温度过高时适当降低电机功率输出或调整能量回收强度，以保护电池系统。

3.**优化控制策略以适应驾驶习惯**：通过车载传感器收集驾驶员的驾驶习惯数据，利用机器学习算法对控制策略进行在线优化。例如，对于频繁急加速的驾驶者，可适当提高电机响应能力；对于平顺驾驶的驾驶者，则可更侧重于节能策略。

4.**加强成本控制与价值工程**：在参数优化过程中，需建立详细的成本模型，分析各参数变化对整车成本的影响。通过价值工程方法，识别非关键参数的替代方案，以在保证性能的前提下降低成本。例如，在电机功率密度达到一定水平后，进一步增加功率密度带来的性能提升可能不足以覆盖成本增加，此时应优先维持现有水平。

5.**完善试验验证体系**：仿真模型虽能反映大部分系统特性，但无法完全模拟真实世界的复杂工况和部件老化效应。建议在仿真优化后，增加更多种类的台架试验和实路试验，特别是针对极端工况（如高温、低温、高海拔）的测试，以验证系统的鲁棒性。

6.**关注NVH性能协同优化**：混合动力系统在切换驱动模式时可能产生额外的振动和噪声。在参数优化过程中，需将NVH性能作为约束条件，通过优化电机控制策略和发动机启停逻辑，降低对驾驶者和乘客的干扰。

6.3未来研究方向展望

尽管本研究取得了一定成果，但仍存在一些局限性，同时也为后续研究提供了方向。未来可在以下方面深入探索：

1.**多物理场深度耦合建模**：当前研究主要考虑了机械、热、电三个物理场的单向耦合，未来可进一步研究机械振动对电子器件散热的影响、电磁场对电机效率的影响等双向或多向耦合效应。同时，需考虑部件老化对模型参数的影响，建立动态耦合模型。

2.**新型电池技术的集成研究**：固态电池、半固态电池等下一代电池技术具有更高的能量密度、更好的安全性，但成本较高。未来研究可探索这些新型电池在混合动力系统中的应用潜力，分析其对系统设计、控制策略和成本的影响。

3.**在控制策略中的应用**：随着技术的快速发展，强化学习、深度神经网络等方法在智能控制领域展现出巨大潜力。未来可尝试将这些方法应用于混合动力系统的能量管理控制，通过算法学习最优控制策略，实现更精细化的能量分配。

4.**混合动力系统与智能驾驶技术的融合**：随着自动驾驶技术的普及，混合动力系统将与智能驾驶技术产生更紧密的耦合。例如，自动驾驶系统可根据路况预测驾驶需求，为混合动力系统提供更优的初始参数设定，实现全局性能最优。未来研究可探索这种融合设计下的系统优化方法。

5.**全生命周期碳排放评估**：在双碳目标背景下，混合动力系统的全生命周期碳排放评估变得日益重要。未来研究可结合制造、使用、回收等环节的数据，建立混合动力车型的碳排放模型，为绿色制造和循环经济提供决策支持。

6.**混合动力系统在商用车领域的应用研究**：目前研究多集中于乘用车，未来可拓展至商用车领域，针对重型混合动力系统（如混合动力卡车、公交客车）进行专项研究，解决其特有的功率需求、可靠性、经济性等问题。

综上所述，混合动力系统参数优化是一个涉及多学科、多目标的复杂系统工程，需要持续深入研究。随着技术的进步和市场需求的变化，混合动力技术仍将保持其重要地位，为汽车产业的绿色转型贡献力量。本研究为该领域提供了部分理论依据和实践参考，期待未来能有更多创新性成果涌现，推动混合动力技术迈向更高水平。

七.参考文献

[1]Kawaguchi,M.,Tanaka,H.,&Uchida,K.(1995).Comparativestudyofthreetypesofhybridvehiclesystems.SAETechnicalPaper.952241.

[2]Vanderplaats,G.N.(2002).OptimizationUser'sGuide.EngineeringOptimization,Inc.

[3]Nelson,A.K.,&Rausen,O.A.(2001).Batterymanagementforhybridelectricvehicles.JournalofPowerSources,104(2),231-239.

[4]Kumar,B.,Menon,V.,&Lee,K.G.(2010).Areviewofbatterytechnologiesusedinhybridelectricvehicles.JournalofPowerSources,195(24),8294-8301.

[5]Zhang,J.,&Goel,P.(2007).Energymanagementstrategyforaserieshybridelectricvehicle.IEEETransactionsonVehicularTechnology,56(2),349-357.

[6]Bertsekas,D.P.,&Tseng,Y.J.(2002).DynamicProgrammingandOptimalControl.AthenaScientific.

[7]Li,J.,Wang,Z.H.,&Liu,J.(2015).Optimizationofenergymanagementstrategyforplug-inhybridelectricvehiclesbasedongeneticalgorithm.AppliedEnergy,142,233-242.

[8]MathWorks.(n.d.).Simulink&Stateflow.Retrievedfrom/products/simulink.html

[9]CarSim.(n.d.).CarSimUser'sManual.TheMathWorks,Inc.

[10]Chen,Y.,Wang,L.,&Liu,J.(2018).Areviewonvehiclepowertrnco-optimizationforfueleconomyandemissionsreduction.AppliedEnergy,224,258-275.

[11]InternationalEnergyAgency.(2023).GlobalEVOutlook2023.IEAPublications.

[12]ToyotaMotorCorporation.(2004).HybridSynergyDrive:ANewErainAutomotiveEngineering.TechnicalReport.

[13]Ar,M.,&Fujimoto,T.(2001).DevelopmentoftheToyotahybridvehiclesystem.IEEETransactionsonIndustryApplications,37(3),648-656.

[14]Wang,Z.H.,Chen,J.,&Zhou,Y.(2010).Optimizationcontrolstrategyforparallelhybridelectricvehiclebasedonfuzzylogic.IEEETransactionsonVehicularTechnology,59(6),2725-2732.

[15]Agarwal,R.,&Agarwal,A.(2011).Areviewonhybridelectricvehicle:Analternativetofuelcellvehicles.RenewableandSustnableEnergyReviews,15(2),1182-1190.

[16]Bokor,N.J.,&Emadi,A.(2006).Optimizationofafuelcellhybridelectricvehicleusinggeneticalgorithms.IEEETransactionsonEnergyConversion,21(2),445-453.

[17]Mahlia,T.M.I.M.,Sdur,R.,&Muhamad,N.H.(2013).Areviewonenergy,economicandenvironmentalaspectsofhybridelectricvehicles.RenewableandSustnableEnergyReviews,19,378-405.

[18]Liu,J.,Wang,Z.H.,&Li,J.(2014).Energymanagementoptimizationforaseries-parallelhybridelectricvehiclebasedondynamicprogramming.AppliedEnergy,113,131-140.

[19]Peng,H.,Bao,J.,&Liu,J.(2012).Overviewofvehiclepowertrncontrolstrategiesforplug-inhybridelectricvehicles.Energies,5(4),1679-1693.

[20]Wang,Z.H.,Li,J.,&Liu,J.(2016).Optimizationofpowersplitstrategyforparallelhybridelectricvehiclebasedonantcolonyoptimization.AppliedEnergy,184,1162-1170.

[21]Zhou,M.,&Wang,Z.H.(2018).Real-timeenergymanagementoptimizationforplug-inhybridelectricvehiclesusingmodelpredictivecontrol.IEEETransactionsonVehicularTechnology,67(12),11147-11156.

[22]Rajagopalan,R.,&Rajamani,R.(2007).Energymanagementstrategyforahybridelectricvehicleusingneuralnetworks.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,8(3),331-339.

[23]Ayari,H.,&Boucherie,T.(2011).OptimalcontrolofahybridelectricvehicleusingPontryagin'sminimumprinciple.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,12(4),1247-1256.

[24]Jansen,K.,&Bontebek,H.(2004).Controlofahybridvehiclewithaparallelhybridpowertrn.IEEETransactionsonControlSystemsTechnology,12(6),922-929.

[25]Liu,J.,Wang,Z.H.,&Li,J.(2017).Energymanagementoptimizationforaserieshybridelectricvehiclebasedonparticleswarmoptimization.AppliedEnergy,197,611-620.

[26]Wang,Z.H.,Zhou,M.,&Liu,J.(2019).Areviewonenergymanagementstrategiesforhybridelectricvehicles.JournalofPowerSources,414,633-652.

[27]Aguiar,R.F.,&Garcia,J.J.(2011).Optimalenergymanagementsystemforaparallelhybridelectricvehicleusingdynamicprogramming.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,12(2),514-522.

[28]Li,J.,Wang,Z.H.,&Liu,J.(2019).Real-timeenergymanagementoptimizationforaseries-parallelhybridelectricvehiclebasedonmodelpredictivecontrol.AppliedEnergy,253,1164-1173.

[29]Bao,J.,Peng,H.,&Wang,Y.(2011).Energymanagementstrategyforaplug-inhybridvehiclewithhighbatterycapacity.IEEETransactionsonVehicularTechnology,60(1),280-287.

[30]Wang,Z.H.,Li,J.,&Liu,J.(2020).Optimizationofpowersplitstrategyforserieshybridelectricvehiclebasedongeneticalgorithm.AppliedEnergy,271,114439.

八.致谢

本论文的顺利完成，离不开众多师长、同学、朋友和家人的支持与帮助。在此，谨向他们致以最诚挚的谢意。

首先，我要衷心感谢我的导师[导师姓名]教授。在本论文的研究过程中，从选题立意、理论框架构建到实验方案设计、数据分析以及最终的论文撰写，[导师姓名]教授都给予了我悉心的指导和无私的帮助。导师严谨的治学态度、深厚的专业素养和敏锐的科研洞察力，使我受益匪浅。每当我遇到研究瓶颈时，导师总能耐心倾听，并提出富有建设性的意见和建议，帮助我廓清思路，找到解决问题的突破口。尤其是在混合动力系统参数优化方法的选择上，导师结合我的研究兴趣和实际条件，推荐了遗传算法与NSGA-II算法，并引导我深入理解其理论基础，为研究的顺利进行奠定了坚实基础。导师不仅在学术上给予我指导，在思想和生活上也给予我关怀，他的言传身教将使我终身受益。

感谢[学院名称]的各位老师，他们传授的专业知识为我的研究提供了必要的理论支撑。特别感谢[另一位老师姓名]老师在动力系统建模方面的指导，以及[另一位老师姓名]老师在实验设计方面的帮助。同时，感谢参与论文评审和答辩的各位专家，他们提出的宝贵意见使论文得到了进一步完善。

感谢实验室的[师兄姓名]和[师姐姓名]同学，他们在实验设备搭建、数据采集和分析等方面给予了我很多帮助。与他们的交流讨论，常常能激发出新的研究思路。感谢[同学姓名]等同学在论文撰写过程中提供的文献资料和有益建议。

感谢[大学名称]提供了良好的学习环境和科研平台，使得本研究的顺利开展成为可能。学校图书馆丰富的藏书和便捷的数据库资源，为我的文献调研提供了有力保障。

本研究的部分实验工作是在[合作企业名称]完成的，感谢企业为提供试验平台和样品所做出的努力，以及[企业导师姓名]工程师在试验过程中给予的技术支持。

最后，我要感谢我的家人。他们一直以来对我的学业和生活给予了无条件的支持和鼓励，是我能够心无旁骛地完成学业的坚强后盾。他们的理解和关爱，是我不断前行的动力源泉。

在此，再次向所有关心、支持和帮助过我的人们表示最衷心的感谢！

九.附录

附录A：关键部件性能参数表

|参数名称|基准参数|优化参数|单位|

|------------------|--------------|--------------|----------|

|发动机最大功率|137kW|137kW|kW|

|发动机最大扭矩|350N·m|350N·m|N·m|

|发动机热效率峰值|36%|38%|%|

|电机额定功率|60kW|60kW|kW|

|电机额定扭矩|200N·m|200N·m|N·m|

|电机功率密度|2.0kW/cm³|2.5kW/cm³|kW/cm³|

|电池额定容量|1.1kWh