【摘 要】
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采用基于解析目标分解的多学科设计优化方法,为典型的动力总成拓扑结构建立了两层优化架构。其中,在系统层级,使用遗传算法,以电动汽车动力性能为约束,最小化电动汽车的能量
【基金项目】
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科技部国际科技合作项目（2010DFA72760-204）资助.
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采用基于解析目标分解的多学科设计优化方法,为典型的动力总成拓扑结构建立了两层优化架构。其中,在系统层级,使用遗传算法,以电动汽车动力性能为约束,最小化电动汽车的能量消耗与动力总成的制造成本;在子系统/部件层级,使用序列二次规划算法,在满足系统层级所设定的驱动电机的性能要求的同时,最小化其制造成本。使用Willans line建模方法,建立了驱动电机的参数化仿真模型,并进行了仿真。结果表明：轮毂直驱式动力总成拓扑结构在能耗与制造成本方面具有优势,但它要求其驱动电机有较大的转矩和功率。
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