电动汽车驱动系统再生制动特性分析与仿真

电动汽车行驶时对能量的需求以及延长续驶里程要求驱动电机具有再生制动能力,既可以提供制动力,又可以将制动过程中的能量回收。通过对汽车制动模式及其产生的能量进行分析。以永磁无刷直流电机系统在作电动汽车动力时实现电气制动为控制策略,仿真了回馈制动,并对仿真结果进行了分析、探讨。结果表明,再生制动的算法是可行的,能满足能量回收要求。     

轿车车身外流场的CFD仿真与实验验证

基于CFD数值仿真,选用Realizableκ-ε湍流模型和非对称壁面函数,建立一款轿车的外流场模型,对该款车的外部流场情况进行分析,并和风洞试验结果做了对比。结果表明:CFD仿真计算得出的风阻系数与实验测定值误差在5%左右,可满足工程需要。测试点与实验值有一定误差,但趋势基本吻合。     

基于深度强化学习的THS-Ⅲ平台PHEV能量管理策略研究

针对THS-Ⅲ平台的插电式混合动力汽车提出一种基于深度强化学习的能量管理策略。首先，使用MATLAB/Simulink搭建车辆前向仿真模型；其次，建立车辆能量管理的马尔可夫过程和深度强化学习算法；最后，使用WLTC-Class3和ACC-60工况进行了仿真验证。结果表明，与基于规则的能量管理策略相比，基于深度强化学习的能量管理策略在WLTC-Class3工况下总花费节省16.51%，燃油消耗量下降15.56%，在ACC-60工况下总花费节省31.95%，燃油消耗量下降29.96%。