低温对纯电动汽车的影响

汽车行业“新四化”的推进离不开对电动汽车在极端环境下的适应性研究。文章从车载电池的角度,分析出低温下锂电池的放电端电压和容量都将减小,而电池内阻增大,并且推导出纯电动汽车的续驶里程与驱动电池的放电端电压和容量成正比,与电池内阻成反比,从而定性分析出低温将减小纯电动汽车的续驶里程。最后利用Cruise软件进行整车仿真,得出在-15℃的循环工况条件下,纯电动汽车的续驶里程较常温,下降39.48%,而在60 km/h等速工况下续驶里程减小41.11%。     

试验工况切换对纯电动汽车续驶里程的影响及优化

过去国家标准使用的新标欧洲循环测试（NEDC）循环工况存在与实际行驶条件不符、测试周期长、计算方式单一等问题。《电动汽车能量消耗量和续驶里程试验方法 第1部分：轻型汽车》（GB/T 18386.1—2021）中的工况切换（NEDC至中国轻型车测试周期（CLTC））和测试方法的更新大大推进了我国纯电动汽车续驶里程的测试和评价方法。文章基于缩短法,结合新能源汽车补贴政策,以纯电动汽车为研究对象,重点研究NEDC和CLTC工况下纯电动汽车续驶里程的差异,并分析其影响因素,提出优化策略。结果表明：在对20款纯电动车型的测试中,中国轻型车乘用车试验周期（CLTC-P）循环下测得的续驶里程平均略高于NEDC续驶里程,工况变更导致续驶里程平均增加2.2%。影响续驶里程的因素主要有滚动阻力、空气阻力和电机消耗。     

纯电动汽车续驶里程计算研究

为消除驾驶员因纯电动汽车续驶里程计算不准确而产生的"里程焦虑",分析了不同因素对续驶里程的影响,基于纯电动汽车动力电池能量及整车能耗,实现了剩余续驶里程的实时计算及显示,并结合经济性评分及驾驶指引,降低整车能耗,提升纯电动汽车续驶里程。     

基于等效续航能力的电池能量密度价值评估

纯电动汽车中电池能量密度直接关系整车的续驶里程,追求高能量密度的电池是解决纯电动汽车续驶里程不足的重要方案。但电池能量密度越高,会带来成本、安全性等方面的问题。本文主要解决从经济性角度评价电池能量密度的价值差异,为纯电动汽车主机厂选择不同能量密度电池时提供价值评估参考算法。首先建立能量密度与整车续驶里程及能量消耗量的关系模型,接着以某一能量密度电池为参考基准,评价另一能量密度电池基于相同续驶里程条件下的配电成本及能量消耗率成本,最后选择综合成本较优的电池方案。该方法应用于整车电池匹配选择,令整车性价比更高。     

电动汽车续驶里程分析

纯电动汽车已经逐步被消费市场认可,但整车安全性,充电时间及续驶里程引起越来越多消费者的关注,尤其体现在NEDC工况下续驶里程与实际行驶里程存在的差距,引起消费者的关注。文章根据某一纯电动汽车的开发,结合真实测试工况,从整车角度提出影响续驶里程的主要因素,为广大新能源汽车使用者提供一些借鉴。     

增程式城市客车动力系统匹配设计与试验

以CA6150纯电动城市客车为原型车,对其动力系统基本参数进行匹配设计,开发出能解决纯电动汽车续驶里程短、内燃机汽车废气污染严重的增程式城市客车。最后对设计的车辆进行整车动力性能试验,验证整车动力系统设计和参数匹配的合理性,有效延长纯电动汽车的续驶里程。     

基于地图信息和循环SVR模型的纯电动汽车续驶里程预测

针对未来行驶工况未知导致续驶里程预测精度难以提高的现状,提出了一种基于地图信息和循环支持向量回归(SVR)模型的纯电动汽车续驶里程预测方法。该方法根据地图信息预测未来的行驶工况,并将相应的工况参数作为SVR模型的输入,计算该工况下单位里程下降值和剩余值。将这一过程反复迭代,直至SOC值归零,则SVR运行次数即为剩余续驶里程。最后利用实际行驶数据,在ADVISOR中进行仿真,结果证明该方法具有较高的续驶里程预测精度。     

某纯电动汽车电池包系统振动疲劳仿真分析研究

为了迎合市场对续驶里程提高的要求,续驶里程超过400公里已成为国内纯电动汽车市场的主流,受电池材料和能量密度极限的影响,电池包重量也会相应超过350kg,电池包振动疲劳的挑战全方位倍增,对电池包系统箱体结构性能要求越来越高,建立适用的电池包系统振动疲劳仿真分析的企业标准,为整车开发性能考核提供依据,降低开发风险和费用。     

纯电动汽车传动系统参数匹配及优化

纯电动汽车的传动系统参数匹配是车辆节能设计的关键,关系到整车经济性与动力性的表现。为实现纯电动汽车传动系统参数的合理匹配与优化,以整车动力性能和续驶里程要求为设计依据,实现对某纯电动汽车电机、电池、减速器的参数匹配。并运用人群搜索算法对汽车传动系统参数进行优化,优化结果在AVLCruise软件仿真中表现出较好的整车综合性能。     

基于等效能耗的汽车行驶工况重构算法研究

汽车行驶工况对汽车的动力性经济性参数的设计开发有重要的参考意义。不同工况对电动汽车的续驶里程有非常显著的影响。本文通过研究汽车实际道路行驶工况,依据等效能耗的原则,通过工况重构算法快速精确地生成等效工况。该技术可应用于智能网联汽车中的个性化动力系统设计与个性化续驶里程预测功能中。     

某A级纯电动汽车动力系统匹配及仿真

以某A级纯电动汽车作为研究对象,以整车的动力性和续驶里程作为设计指标,通过理论计算匹配并验证了动力系统的关键参数;匹配完成后,在CRUISE软件中建立整车模型进行仿真分析,仿真结果表明针对该电动汽车的动力系统选型和匹配是合理的.     

基于驾驶循环的纯电动轿车动力系统设计

由于续驶里程的限制,目前为止,纯电动汽车比较适合在城市内短距离使用,同时需要对城市行驶有较强的适应性。文章基于对美国城市驾驶循环工况的分析,提出了纯电动汽车关键零部件的选型方法及要求,并根据该方法以及整车参数,对电驱动系统的峰值工作特性、能源存储系统的容量以及充放电特性等参数进行了合理的选择。最后对整车关键部件的选型结果进行了仿真验证。结果表明,所选择的方法满足设计要求,该方法可以作为城市行驶纯电动汽车动力系统选型的一种参考方法。     

纯电动汽车动力性分析和续驶里程研究

分析纯电动汽车电机驱动特性,建立纯电动汽车动力性计算模型;分析纯电动汽车行驶中主电路负载电流变化,给出相关计算方法;研究影响纯电动汽车续驶里程的因素,建立其续驶里程计算模型.     

基于平均能耗并融合整车状态的续驶里程估算

续驶里程是当下关于纯电动汽车的热门话题,无论是标称续驶里程,还是使用过程中表显剩余续驶里程,二者的准确性都是人们关注的焦点.在现有技术条件下,着力提高剩余续驶里程估算值的准确性,开发具有广泛实用性的估算算法,是缓解用户续驶里程焦虑,推动电动汽车普及的有效手段.为此基于平均能耗提出了一种适用于纯电动汽车的续驶里程估算算法...     

基于新欧洲行驶循环工况的某纯电动车型续驶里程仿真优化

纯电动汽车相比传统能源汽车,在环保、节能、经济、结构型式、性能方面都具有突出的优势,然而续航能力极大制约了纯电动汽车的发展。以续驶里程为优化目标,开展了针对某纯电动车型续驶里程影响因素研究及新欧洲行驶循环(NEDC)工况的仿真优化     

基于AMESim的增程式电动公交车动力系统设计与仿真研究

针对纯电动汽车动力电池能量密度低、续驶里程短的问题,基于BFC6110EV-2电动公交车,设计了增程式电动公交车的动力系统参数,并根据汽车设计方法对所匹配参数进行了理论校核。在AMESim软件中利用稳态试验数据建立了增程式电动公交车整车仿真模型,采用单点恒温器控制策略,利用联合仿真方法对所设计的动力系统进行了仿真验证。结果表明,该增程式电动公交车动力系统的设计与参数匹配较合理,与传统纯电动公交车相比,其动力性及续驶里程都具有一定的优越性。     

基于循环工况的纯电动汽车驱动电机参数优化

通过对新欧洲循环工况(New European Driving Cycle,NEDC)的分析,指出了传统方法匹配的电动汽车驱动电机高效区未得到充分利用的问题。提出了基于循环工况的驱动电机参数优化方法,推导了当电机额定参数改变时,新电机效率Map的计算过程。优化结果显示NEDC工况下驱动电机工作点与电机高效区的匹配情况有所改善,电动汽车的续驶里程提高了8.9 km,同时整车动力性也得到了提高,表明基于循环工况的驱动电机优化方法对于提高电动汽车续驶里程是有效的。     

基于滑行阻力的轻型纯电动汽车续驶里程提升分析

针对标准修订后纯电动汽车新工况下续驶里程缩减问题，提出优化滚动阻力、制动拖滞力、空气阻力三种方案，并开展道路滑行试验和仿真分析，有效提升续驶里程。     

电动汽车制动能量回收系统的设计

电动汽车一次充电的续驶里程短,已成为制约电动汽车发展的主要问题,以现目前蓄电池能量储能技术的发展,是不能直接增加蓄电池容量来解决续驶里程问题,在电动汽车上采用再生制动来回收制动能量是增加电动汽车续驶里程的有效方法之一。本文通过对电动汽车制动能量回收系统原理分析,设计出电动汽车制动能量回收系统的电路,最后以设计的制动回收系统电路进行分析选择,主要是对驱动系统、储能系统和变换器的选择和设计。     

基于行驶工况识别的纯电动汽车续驶里程估算

本文中采用主成分分析和模糊聚类相结合的行驶工况识别方法进行纯电动汽车续驶里程的估算。首先选取20个具有代表性的循环工况数据,将其划分为215个工况片段,并选用12个特征参数对其进行主成分分析、模糊C聚类分析和行驶工况识别;然后在MATLAB/Simulink下建立纯电动汽车整车模型,进行行驶工况识别、整车能量消耗和续驶里程仿真估算;最后在转鼓试验台上进行ECE15工况下实车测试验证,结果表明:续驶里程仿真估算值与测试值的最大绝对误差为1.905km,平均绝对误差为0.742km,相对误差小于3%。