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    基于Advisor二次開發(fā)的6×4混合動力汽車建模與仿真

    2018-10-26 08:19:16晁鵬翔范養(yǎng)強李江趙化剛申伶
    汽車實用技術(shù) 2018年20期
    關(guān)鍵詞:牽引力并聯(lián)燃油

    晁鵬翔,范養(yǎng)強,李江,趙化剛,申伶

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    基于Advisor二次開發(fā)的6×4混合動力汽車建模與仿真

    晁鵬翔,范養(yǎng)強,李江,趙化剛,申伶

    (陜西重型汽車有限公司,陜西 西安 710200)

    建立了6×4三軸汽車動力學(xué)模型,基于該模型對Advisor進(jìn)行了二次開發(fā)。對牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車結(jié)構(gòu)和控制策略進(jìn)行了分析。搭建了某6×4牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車和與之參數(shù)相同的6×4傳統(tǒng)燃油汽車Advisor仿真模型,進(jìn)行了燃油經(jīng)濟性對比仿真分析。仿真結(jié)果表明:該牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車相比傳統(tǒng)燃油汽車在山區(qū)高速工況下的油耗降低9.4%;牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車發(fā)動機工作點和發(fā)動機工作效率分布相對傳統(tǒng)燃油汽車更加經(jīng)濟。

    混合動力汽車;Advisor二次開發(fā);燃油經(jīng)濟性;仿真分析

    引言

    隨著全球能源危機以及環(huán)境污染等問題的逐漸加劇,新能源汽車已成為汽車工業(yè)發(fā)展的必經(jīng)之路[1],然而受蓄能裝置性能的影響,目前純電動汽車技術(shù)僅用于部分乘用車和輕載短途商用車上[2],因此混動技術(shù)被認(rèn)為是過渡時期商用車節(jié)能減排發(fā)展的最佳途徑[3]。目前國內(nèi)對混動技術(shù)的研究多集中在城市公交、短途運輸和乘用車上,對于中長途商用車混動技術(shù)研究較少。

    仿真計算是研究混合動力技術(shù)的重要手段,目前國內(nèi)外主流混動動力技術(shù)仿真軟件有Cruise、CarSim、PAST和Advisor等,其中Advisor由于其開源性被廣泛使用于各大車企[4],本文對Advisor進(jìn)行了二次開發(fā),建立了6×4三軸汽車整車仿真模型,并基于該模型搭建了6×4牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車仿真模型,對該混合動力汽車的燃油經(jīng)濟性進(jìn)行了仿真研究。

    1 6×4三軸汽車動力學(xué)模型建立

    設(shè)6×4三軸汽車在坡度為的路面行駛,加速度為,整車質(zhì)量為,空氣阻力、加速阻力、坡道阻力、滾動阻力分別為FF、FF,前軸載荷為F1,中橋載荷為F2,后橋軸荷為F3,各輪驅(qū)動力分別為F1、F2和F3。前軸距質(zhì)心距離為,中橋距質(zhì)心距離為,前軸距中橋距離為,前軸距后橋間距為,中橋距后橋距離為,整車質(zhì)心高度為h,前軸、中橋、后橋懸架剛度分別為1、2、3,重力加速度為。

    設(shè)汽車初速度為0,最高車速V,各輪滾動阻力系數(shù)分別為1和2,對其進(jìn)行受力分析如圖1所示:

    圖1 6×4三軸汽車受力分析

    根據(jù)運動學(xué)定律可得:

    其中:

    v為迭代步長內(nèi)的平均車速。

    a為迭代步長內(nèi)的加速度。

    F為滿足附著條件下的最大驅(qū)動力,設(shè)路面最大附著系數(shù)為μ則:

    忽略空氣阻力和滾動阻力對前軸取距:

    根據(jù)受力分析可得:

    結(jié)合式(9)、式(10)和式(11)可得(F2+F3)。

    即可得到F,將式(2)~式(5)以及F帶入式(1)得到關(guān)于v的一元二次方程:

    結(jié)合式(6)、式(7)、式(8)、式(12)以及(F2+F3),最終得到驅(qū)動輪達(dá)到附著極限時迭代步長內(nèi)的最大末速度V

    對于制動工況,當(dāng)驅(qū)動輪發(fā)生制動附著極限時,其最大制動力F=-F,帶入式(1)得到關(guān)于平均車速v的一元二次方程:

    結(jié)合式(6)、式(7)、式(8)、式(12)以及(F2+F3),最終得到制動工況下制動輪達(dá)到附著極限時,迭代步長內(nèi)的最小末速度V

    同時需要考慮每個步長內(nèi)對驅(qū)動力和制動力的限制[5],根據(jù)地面附著條件,結(jié)合式(9)、式(10)和式(11)可得(F2+F3),代入式(8)即可得到最大驅(qū)動力F。地面最大制動力為全輪制動時極限附著條件下的制動力。即:

    2 Advisor多軸混合動力汽車模型開發(fā)

    Advisor是基于MATLAB/Simulink環(huán)境開發(fā)的一款高級汽車仿真軟件。其主要用于新能源汽車動力性和經(jīng)濟性仿真分析[6]。由于其開源特性,目前該軟件已被大量應(yīng)用于新能源汽車等領(lǐng)域。然而目前該軟件只有兩軸前輪驅(qū)動型汽車仿真模板,對于后輪驅(qū)動汽車、四輪驅(qū)動汽車和多軸商用車尚未涉及。本文根據(jù)6×4三軸汽車動力學(xué)分析結(jié)果,對Advisor進(jìn)行二次開發(fā),建立6×4三軸汽車仿真模型。

    2.1 整車動力學(xué)仿真計算模塊建立

    圖2 整車動力學(xué)模型

    整車動力學(xué)仿真計算模塊包括前向計算模塊和后向計算模塊,其中前向計算模塊是根據(jù)車輪車軸傳遞來的實際牽引力和車速,經(jīng)vehicle speed子模塊計算得到后向模塊需求車速計算步長內(nèi)的初始車速0。后向計算模塊是根據(jù)整車動力學(xué)模型計算汽車需求車速和牽引力。根據(jù)6×4三軸汽車動力學(xué)分析過程,建立整車動力學(xué)模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    2.2 牽引力控制模塊建模

    牽引力控制模塊主要用于限制計算的牽引力、制動力不超過輪胎與地面的最大附著力。整車需求速度不能超過最大牽引力所能提供的最大車速。

    該模塊由驅(qū)動力/制動力限制下的需求車速計算子模塊和驅(qū)動力/制動力限制子模塊組成。根據(jù)第一部分計算的加速/制動工況迭代步長內(nèi)的末速度V,結(jié)合整車動力學(xué)計算模塊后向計算模塊所得到的初始車速0。根據(jù)式(6)即可得到當(dāng)前步長內(nèi)汽車的平均車速v。根據(jù)迭代步長內(nèi)的末速度V的計算公式得到驅(qū)動力/制動力限制下的需求車速計算子模塊,如圖3所示。通過式(14)可得驅(qū)動力/制動力限制子模塊模型,如圖4所示。

    圖3 驅(qū)動力/制動力限制下的需求車速計算子模塊

    圖4 驅(qū)動力/制動力限制子模塊

    3 牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車模型建立

    3.1 牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車結(jié)構(gòu)

    目前,混合動力汽車的動力布置方式有串聯(lián)式、并聯(lián)式和混聯(lián)式三種結(jié)構(gòu),不同結(jié)構(gòu)具有不同的優(yōu)劣勢,本文以牽引力耦合式并聯(lián)混合動力結(jié)構(gòu)為目標(biāo),研究Advisor在多軸驅(qū)動混合動力汽車中的應(yīng)用。如圖5所示,牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車的動力系統(tǒng)由兩根驅(qū)動軸、發(fā)動機、電機等構(gòu)成,其中發(fā)動機為一軸提供動力,電機為二軸提供動力,蓄電池為電機提供電能。

    圖5 混合驅(qū)動模式

    3.2 牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車控制策略

    牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車一般具有輔助驅(qū)動,制動能量回收,發(fā)動機負(fù)荷率調(diào)節(jié)等功能,輔助驅(qū)動工況下發(fā)動機為一軸提供動力,同時電機為二軸提供動力,該功能能夠增大汽車瞬時驅(qū)動力,提高汽車脫困能力。制動能量回收工況如圖6所示,該工況下制動輪通過傳動系統(tǒng)帶動電機反轉(zhuǎn)產(chǎn)生電能,并存入蓄電池中。發(fā)動機負(fù)荷調(diào)整主要針對發(fā)動機在低負(fù)荷區(qū)時由系統(tǒng)拉高發(fā)動機負(fù)荷,同時拖動后輪并帶同電機進(jìn)行反轉(zhuǎn)發(fā)電。

    圖6 再生制動模式

    3.3 基于Advisor的混合動力汽車模型建立

    根據(jù)驅(qū)動力耦合式并聯(lián)混合動力汽車結(jié)構(gòu),在Advisor中分別建立循環(huán)工況、整車模塊、車軸車輪模塊、差速器模塊、變速箱模塊、離合器模塊、電機模塊、電池模塊、發(fā)動機模塊、后處理模塊以及控制模塊,最終得到驅(qū)動力耦合式并聯(lián)混合動力汽車頂層仿真模塊如圖7所示。

    圖7 驅(qū)動力耦合式并聯(lián)混合動力汽車頂層仿真模塊

    4 牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車性能仿真

    4.1 設(shè)置仿真參數(shù)進(jìn)行仿真分析

    在MATLAB/Simulink中搭建好仿真模型后,將發(fā)動機參數(shù)、電機參數(shù)、整車參數(shù)等進(jìn)行逐個設(shè)置,并修改相應(yīng)m文件,同時制定仿真CYC—HWFET行駛工況,然后啟動Advisor并進(jìn)行界面參數(shù)選擇和調(diào)整,如圖8所示。之后進(jìn)行路面、電池初始狀態(tài)等設(shè)置,如圖9所示。

    圖8 整車參數(shù)調(diào)整界面

    圖9 路面及加速、爬坡性能設(shè)置界面

    4.2 整車燃油經(jīng)濟性仿真分析

    圖10 傳統(tǒng)燃油車仿真結(jié)果

    圖11 牽引力耦合式混合動力汽車仿真結(jié)果

    為了研究牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車在燃油經(jīng)濟性方面的優(yōu)越性,本文選用路況較為復(fù)雜的山地高速作為仿真循環(huán)工況,如圖9所示,并選用與之參數(shù)相同的傳統(tǒng)燃油汽車進(jìn)行對比仿真。仿真結(jié)束后輸出仿真結(jié)果,其中圖10和圖11分別為傳統(tǒng)汽車和牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車燃油消耗情況、工況跟隨情況、發(fā)動機特性及檔位變化情況仿真結(jié)果,圖12和圖13分別為傳統(tǒng)汽車和牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車發(fā)動機工作點分布圖,圖14和圖15分別為傳統(tǒng)汽車和牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車發(fā)動機工作效率分布圖。

    圖12 傳統(tǒng)燃油車發(fā)動機工作點分布圖

    圖13 牽引力耦合式混合動力發(fā)動機工作點分布圖

    圖14 傳統(tǒng)燃油車發(fā)動機工作效率分布圖

    圖15 牽引力耦合式混合動力汽車發(fā)動機工作效率分布圖

    從圖10和圖11可以看出傳統(tǒng)汽車發(fā)動機跟隨情況沒有牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車好,這是由于傳統(tǒng)汽車動力性有限,進(jìn)而制約了脫困能力造成的,同時從圖10和圖11還可以看出傳統(tǒng)燃油汽車的百公里油耗為40.5L/100km,牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車的百公里油耗為36.7L/100km,因此該混合動力汽車油耗相比傳統(tǒng)燃油汽車降低9.4%,從傳統(tǒng)燃油汽車發(fā)動機工作點分布圖12和牽引力耦合式混合動力發(fā)動機工作點分布圖13可以看出,傳統(tǒng)燃油汽車發(fā)動機工作點分布較為發(fā)散,其在低負(fù)荷區(qū)也分布了較多工作點,而牽引力耦合式混合動力發(fā)動機工作點分布大多集中在經(jīng)濟區(qū),該結(jié)論從傳統(tǒng)燃油車發(fā)動機工作效率分布圖14和牽引力耦合式混合動力汽車發(fā)動機工作效率分布圖15也可以得出,同時從發(fā)動機效率分布圖還可以看出,牽引力耦合式混合動力汽車發(fā)動機工作效率大多集中分布在40%以上的高效區(qū),而傳統(tǒng)燃油車發(fā)動機工作效率分布較為發(fā)散。

    5 結(jié)語

    (1)建立了6×4汽車動力學(xué)模型,并基于該模型對Advisor進(jìn)行了二次開發(fā),建立了6×4汽車Advisor仿真模型。

    (2)分析了牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車結(jié)構(gòu)及控制策略,分別搭建了6×4傳統(tǒng)燃油汽車和6×4牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車Advisor仿真模型。

    (3)利用Advisor仿真軟件對6×4牽引力耦合式混合動力汽車和與其參數(shù)相同的傳統(tǒng)6×4燃油汽車進(jìn)行了仿真,對

    仿真結(jié)果進(jìn)行了對比分析,結(jié)果顯示,在山地高速循環(huán)工況下,牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車相比傳統(tǒng)燃油汽車油耗降低9.4%,牽引力耦合式并聯(lián)混合動力汽車發(fā)動機工作點和發(fā)動機工作效率分布點集中分布在高效區(qū),而傳統(tǒng)燃油汽車發(fā)動機工作點和發(fā)動機工作效率分布點分布較為發(fā)散。

    [1] 田香玉,曲金玉,殷允朝,等.基于Advisor仿真軟件的二次開發(fā)及其在液壓混合動力車上的應(yīng)用[J].液壓與氣動,2016,(2):23-29.

    [2] Karen L. Butler,Mehrdad Ehsani, Preyas Kamath. A Matlab-based Modeling and Simulation Paekage for Electric and Hybrid Electric Vehicle Design. IEEE Transaction Vehicle Technology. VOL48,NO. 6,1999.

    [3] 曾小華,王慶年,王偉華.基于ADVISOR軟件的雙軸驅(qū)動混合動力汽車性能仿真模塊開發(fā)[J].汽車工程,2003.

    [4] Wang Liangmo, Bai Weijun. Development and simulation of electric vehicle based on ADVISOR [J]. Jounral of Southeast University (English Edirion), 2006, 22(2):196-199.

    [5] 余志生.汽車?yán)碚揫M].北京:機械工業(yè)出版社.2009:75-88.

    [6] 凌濱,王博強,盧曉琳.混合動力汽車功率分配管理優(yōu)化研究[J].計算機仿真,2017,34(5):156-161.

    Modeling and simulation of 6×4 hybrid electric vehicle based onADVISOR redevelopment

    Chao Pengxiang, Fan Yangqiang, Li Jiang, Zhao Huagang, Shen Ling

    ( Shaanxi Heavy Duty Automobile Co, Ltd, Shaanxi Xi'an 710200 )

    A 6×4 three axis vehicle dynamics model is established and the advisor is redeveloped based on this model. The structure and control strategy of traction coupled parallel hybrid vehicle is analyzed. A 6×4 three axis traction coupled parallel hybrid vehicle and a 6×4 conventional fuel vehicle simulation advisor model with the same parameters is built, comparative simulation analysis of fuel economy is carried out. The simulation result show that: Compared with the traditi -onal fuel vehicle, the fuel consumption of this traction coupled parallel hybrid vehicle is reduced by 9.4% at mountainous area highway; The engine working point and engine efficiency distribution of this traction coupled parallel hybrid vehicle is more economical than those of traditional fuel vehicle.

    Hybrid car; Redevelopment of ADVISOR; Fuel economy; Simulation analysis

    A

    1671-7988(2018)20-11-05

    U463.4

    A

    1671-7988(2018)20-11-05

    U463.4

    晁鵬翔,就職于陜西重型汽車有限公司汽車工程研究院,工程師,主要從事底盤各系統(tǒng)技術(shù)開發(fā)及應(yīng)用。

    10.16638/j.cnki.1671-7988.2018.20.004

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