一、MATLAB语言在内燃机万有特性研究中的应用（论文文献综述）
王玉猛[1]（2021）在《SUV增程式电动汽车动力系统参数匹配与性能仿真》文中指出在汽车产业飞速发展,全球能源与环境问题日益加重的背景下,汽车产业作为国民支柱产业,需要首先开启转型发展。新能源汽车逐步取代传统燃油汽车已经成为不可逆转的趋势,我国的能源安全问题也加快了我国发展新能源汽车的步伐。我国对新能源汽车领域的发展提供了许多重要政策上的支持,目前纯电动汽车的发展缓慢,主要受限于电池技术和续航里程问题,而一种具有纯电驱动、高效率发动机提供电能输出的增程式电动汽车可以完美解决目前纯电动汽车发展遇到的问题,是当前汽车转型升级的重点车型构型。本文以某款SUV燃油汽车为原型,将SUV燃油车改型为增程式电动汽车,通过查阅增程式电动汽车的相关资料和文献,阐述了增程式电动汽车的国内外发展现状和重点研究的方向;提出了双驱动电机四驱模式的增程式电动汽车构型方案,对其工作原理和工作模式进行了阐述及提出拟开发的增程式电动汽车整车性能参数要求;在此基础上介绍了增程车动力系统选型及参数匹配的方法,并基于原车的动力系统进行了动力系统选型和参数匹配研究,得到SUV增程式电动汽车动力系统关键部件参数;基于动力匹配的结果在AVL-Cruise软件中通过连接各个模块并设置模块的参数,搭建了整车动力学仿真模型。根据车辆的运行特点和工作模式,设计了驱动控制策略、再生制动控制策略、电池控制策略以及基于多转速控制的增程器控制策略,并在Matlab/Simulink中搭建了整车控制策略的数学模型,通过Matlab DLL形式将两个模型对接联合,并对接口的输入输出参数进行设定,对上述的两个模型进行了联合仿真试验。仿真结果表明,整车的动力性和经济性均符合预期设计目标,动力系统各部件都能按照设定的控制规则运转,验证了本文动力系统参数匹配的合理性和控制策略的有效性。
樊兆明[2]（2021）在《混合动力汽车能量管理策略及发动机优化研究》文中研究指明随着社会发展与进步,人类对化石能源需求持续增加,能源与环境问题加剧,发动机的高效清洁燃烧以及整车的节能减排成为重要研究方向。混合动力汽车兼具传统燃油车和纯电动车优点,能显着提高整车动力性、经济性和排放性能,避免里程焦虑等问题,因此受到了广泛关注。基于汽油/柴油双喷射的RCCI燃烧模式在热效率以及排放方面具有良好的表现,由于其具有燃烧相位控制方便,对原发动机机械结构改动小等优点成为当前最具应用前景的燃烧模式之一。混合动力汽车包含复杂的能量转换,需要根据时刻变化的路况及车辆状态对动力源输出情况进行管理以保证整车效率最佳,其能量管理策略一定程度上决定着整车经济性、动力性、可靠性等性能,因此始终是混合动力领域的研究重点。混合动力汽车发动机较传统汽车发动机运行工况范围窄,而RCCI燃烧模式由于发动机压力升高率等限制存在负荷拓展困难的问题,将应用RCCI燃烧模式的发动机作为混合动力专用发动机与混合动力系统相结合可以实现优势互补,实现整车节能减排。本课题依托于吉林省产业创新专项资金项目—《混合动力汽车专用发动机及动力系统能量管理关键技术开发》（项目编号:2019C058-3）,基于Converge及GT-power软件构建汽油/柴油双喷射RCCI燃烧模式发动机仿真模型,根据混合动力发动机运行特点确定优化区域,通过联合仿真对双燃料发动机燃烧边界条件进行优化,获得双燃料发动机的万有特性。与原机万有特性相比,双燃料发动机最高热效率达到44%,较原机提升3%,最低燃油消耗率达到189.28g/（k W·h）,较原机降低8.39%;以40%以上热效率范围为例,原机工作范围集中于1500-1800 r/min,230-360 Nm范围内,而双燃料发动机40%热效率以上的范围广泛分布于1100-3200 r/min,150-360 Nm区间内,双燃料发动机热效率得到了全面提升,拓宽了高效区的转速和负荷范围。由于并联式混合动力汽车发动机工况不固定,以面工况形式工作,因此优化后的双燃料发动机更适合于混合动力系统。双燃料发动机在中高负荷时效率更高,搭载在并联式混合动力汽车上能够避免发动机工作于低效区,更好的发挥其高效率低油耗的优势。本文针对某轻型商用货车,将其改成混合动力货车,对动力电池及电机进行了设计选型,基于AVL-Cruise构建了混合动力整车仿真平台和纯燃油整车仿真平台,利用MATLAB/Simulink构建了逻辑门限值能量管理策略,在CHTC-LT测试循环下探索能量管理策略及双燃料发动机应用于混合动力平台上对整车油耗的提升效果。仿真结果表明,不论是原机还是双燃料发动机,在发动机不变的条件下,混合动力平台较纯燃油平台节油率均超过10%;在纯燃油平台上,双燃料发动机较原机节油21.2%,在混合动力平台上,双燃料发动机较原机节油6.54%,表明双燃料发动机较原机节油潜力更大,将其搭载于混合动力汽车平台上能创造更加节油的组合。为进一步提升整车经济性,本文构建了基于模糊控制的能量管理策略,在发动机不变,初始SOC不同的条件下,模糊策略相较于逻辑门限值策略有一定节油效果;在模糊策略不变,双燃料发动机较原机节油效果更佳。由于模糊策略设计存在较大主观性,无法达到最优,因此本文利用遗传算法对模糊策略的隶属度函数在论域上的划分点进行优化。仿真结果表明,原机条件下,优化后油耗降低7.89%,双燃料发动机条件下,优化后油耗降低9.05%,双燃料发动机较原机节油7.2%。分析表明模糊策略经遗传算法优化后,发动机介入工作时间减少,高效工作点占比更高。对比原机,双燃料发动机高效区工作点占比的提升主要集中于高热效率区域,这是在相同的优化条件下,双燃料发动机较原机油耗表现更好的主要因素之一。
孙发荣[3]（2021）在《增程式混合动力汽车工况预测能量管理策略研究》文中研究说明面对日益严格的油耗限制与排放法规,兼具传统汽车与新能源汽车优点的混合动力汽车成为当下的最优选择。作为混合动力汽车中能量混合度最高、传动系统最简洁的一种,增程式混合动力汽车（Range Extend Hybrid Electric Vehicles,简称REEV）成为当下研究的热点。然而现有混合动力汽车实际节能减排效果与设计的能量管理策略差异较大,如果能够进行汽车未来行驶工况的预测进而改善控制策略,可以有效的提高整车的经济性。本文以某一紧凑型传统燃油车为研究对象,完成了增程式混合动力系统开发,进行了工况预测能量管理策略的设计及优化问题研究,并搭建了整车联合仿真分析平台和台架试验平台,对所提出的控制策略进行验证,具体研究内容如下:首先,在分析混合动力汽车的构型、REEV工作模式与能量流的基础上,针对目标车型性能需求,按不同工作模式下的三个设计层级分别对动力总成各部件进行了选型与参数匹配,包括驱动电机类型和峰值功率、动力电池单体类型与串并联形式、减速器类型与传动比、发电机类型和持续功率、发动机排量与油耗等。而后,使用LMS AMESim和MATLAB/Simulink软件完成了REEV前向联合仿真分析平台的搭建,利用理论建模与实际建模相结合的方法,分别建立了部件仿真方面的驱动电机模型、动力电池模型、减速器模型、发动机模型,整车仿真方面的驾驶员模型、车辆纵向动力学模型、整车控制系统模型,为后续研究做好铺垫。第三,选用车辆追踪法采集了实车行驶数据,结合单目摄像头与计算机视觉成熟的算法基础,完成了视野内车辆数检测与前方跟车车距的估计,构建了含行车环境信息与坡度信息的实车循环工况并分别与全部行驶数据、典型工况NEDC、典型工况UDDS进行了对比。对所构建的实车循环工况分别利用BP神经网络和模糊逻辑控制,完成了道路工况的辨识和驾驶员意图识别。结果表明:结合了环境信息后,道路工况辨识结果精确度高于传统辨识方法,驾驶员意图识别预测性好于传统识别方法。最后,分别建立了电池充、放电时的等效燃油最小（Equivalent Consumption Minimization Strategy,简称ECMS）控制策略,按辨识的不同道路工况设定了模型中等效因子与制动能量回收平均功率数值。针对预测得到的道路工况与驾驶员意图辨识结果,分别建立了SOC门限与整车需求功率的预测控制策略并进行仿真与试验验证分析。结果表明:所搭建的控制策略相较于定点功率跟随控制策略百公里等效油耗有所降低,整车经济性得到了提高。本文的研究对于增程式混合动力汽车系统的选型开发、工况预测控制和能量管理策略开发具有一定的参考价值,对于增程式混合动力汽车的推广应用具有积极的意义。
胡伟[4]（2020）在《混合动力汽车整车控制策略的优化与HIL硬件在环测试》文中研究表明随着能源危机与环境污染问题的不断加大,我国对传统燃油车的油耗和排放要求越来越高,强制要求国内各大整车厂发展新能源汽车,从而缓解汽车尾气对环境造成的危害。但动力电池作为唯一的动力源一直制约着纯电动汽车的发展,纯电动汽车的续航能力不能完全满足要求。而混合动力汽车使用两个或多个动力源,能够解决纯电动汽车续驶里程较短的问题。但混合动力汽车的结构相对复杂,所以好的能量管理策略尤为重要。整车控制器是混合动力汽车的核心,目的是控制内燃机、驱动电机、锂离子电池与超级电容单元组之间的能量管理分配,从而保证内燃机工作在最佳有效区域。基于整车动力性的前提下,使混合动力汽车的燃油经济性达到最佳、排放值最低。本课题的研究对象为并联式混合动力汽车,以设计相对完整实用化的模糊逻辑控制策略为目标,具体研究内容如下:1.本文主要研究了混合动力汽车的整车结构,分析系统关键部件的特性,确定整车基本参数及关键部件参数;2.制定模糊控制策略并建立整车系统模型,将制定好的模糊控制策略嵌入到整车系统模型中,离线仿真整车系统模型,分析在NEDC、UDDS循环工况下,混合动力汽车的燃油消耗量和排放值;3.采用基于特征选择遗传算法优化在混合动力汽车中运行良好的模糊控制策略,完成功率分配因子Kuc的隶属度函数参数的优化,并在MATLAB中完成基于特征选择遗传算法的程序设计与仿真,得出在NEDC、UDDS循环工况下混合动力汽车的燃油消耗量和排放值;整车控制器HIL硬件在环测试,采用NI HIL/MATLAB平台搭建整车控制器仿真系统,完成对整车控制器的验证,同时证明了基于特征选择遗传算法优化后的模糊控制策略的有效性。仿真和试验结果表明,经过优化的模糊控制策略能够有效地降低整车的燃油消耗量和排放值。在NEDC循环工况下,混合动力汽车的燃油消耗量降低了8.8%;排放值中的HC降低了14.7%、CO降低了15.9%、NOx降低了17.9%;UDDS循环工况下,混合动力汽车的燃油消耗量降低了9.5%;排放值中的HC降低了13.2%、CO降低了13.6%、NOx降低了15.5%。
牛晓燕[5]（2020）在《复合电源混合动力汽车能量优化控制策略研究》文中研究表明混合动力汽车兼顾纯电动汽车节能和环保的特点,又继承了传统燃油汽车续驶里程长的优点,是目前新能源汽车行之有效的方案之一。本文以某并联混合动力汽车为研发背景,构建了混合动力汽车动力系统模型,研究了基于粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）粒子滤波（particle filter,PF）的蓄电池荷电状态（state of charge,SOC）估计方法,设计了基于小波分解的复合电源功率分流控制策略,提出了整车能量管理转矩分配控制策略并进行了仿真验证。研发了基于TMS320F2812主控芯片的混合动力汽车整车控制器,提出了利用遗传算法对模糊规则进行优化的电机转速控制策略并进行了半实物仿真验证。依据混合动力汽车动力性能要求,进行了发动机、电机及储能部件的匹配计算及选型,建立了并联混合动力汽车的仿真模型,包括发动机模型、驱动电机模型、储能部件模型、传动系模型以及整车行驶动力学模型等,设计了由动力蓄电池、超级电容和DC-DC功率转换器构成混合动力汽车复合电源系统。为监测蓄电池的SOC,设计了带遗忘因子的递推最小二乘法对蓄电池Thevenin等效电路模型中的未知参数进行了参数辨识,在考虑电池充放电过程中充放电倍数、温度和循环次数等参数的基础上,设计了基于PF的实时蓄电池SOC估计算法。为进一步精确估计SOC,提出了基于PSO算法优化的PF估计蓄电池SOC方法,有效解决了SOC实时估计过程中滤波噪声不确定的问题,实现了蓄电池实时SOC状态的精确估计。为提升整车的性能和延长蓄电池使用寿命,设计了复合电源系统的功率分流控制策略。分别设计了基于逻辑门限值滤波的功率分流控制策略和以信号级联与重构为基础的基于小波变换的功率分流控制策略,实现对蓄电池和超级电容需求功率的分流控制。使用ADVISOR软件仿真对分流策略进行了验证,所设计的功率分流策略可以有效降低蓄电池的需求功率,有利于延长蓄电池使用寿命。在复合电源功率分流控制的基础上,建立了以发动机作为主动力源,电机补充发动机转矩为核心的电机辅助控制策略;设计了基于发动机最佳转矩曲线的T-S模糊转矩分配控制器,保证发动机尽量工作于高效区并维持蓄电池充放电平衡;提出了基于PSO优化的模糊转矩分配控制策略并与小波功率分流策略构成了整车联合控制策略,优化后的联合控制策略进一步提升了发动机工作效率。以数字信号处理器TMS320F2812作为主控芯片,完成了混合动力汽车电子控制系统的开发,经电池管理系统测试和电机调速测试,验证了电子控制系统有效性。为快速响应混合动力汽车发动机和电机的能量分配控制策略,建立了无刷直流电机（brushless DC motor,BLDCM）的数学模型,设计了BLDCM模糊转速控制器,并使用遗传优化算法对模糊规则进行了优化,利用d SPACE快速原型实验平台进行了模糊规则优化验证,验证结果表明设计的转速控制器转速跟随性能显着提升。
管湘源[6]（2020）在《汽车PnG运行状态的燃油经济性仿真分析与试验研究》文中指出近年来的研究发现,驾驶员的驾驶行为对车辆的燃油经济性起到重要影响。为验证良好的驾驶行为可改善车辆燃油经济性,选取加速-滑行（Pulse and Glide,PnG）节油策略进行了燃油经济性研究,并与传统的等速策略（constant speed,CS）作对比。由于PnG策略是动态周期性的循环驾驶模式,建立车辆燃油消耗模型以获得准确的动态油耗对于后期仿真验证而言必不可少。以美国Argonne国家实验室的油耗测试数据为基础,分别采用“二维插值+差值修正”和“多项式拟合+倍数比修正”这两种瞬态建模方法建立车辆的瞬态燃油消耗模型。模型的验证结果表明,瞬态燃油消耗模型相较于传统的稳态模型而言,具有更高的油耗预测精度。基于Radau伪谱法,在瞬态油耗模型的基础上,将装备手动变速箱（MT）的传统燃油车辆作为研究对象,以考虑最优挡位且油耗最小化为控制目标,提出PnG策略的最优控制问题,并利用MATLAB软件进行求解并进行节油机理分析。求解结果表明,PnG策略的总油耗低于等速策略,且PnG策略的平均燃油效率普遍高于等速策略,尤其是在中低速区。为进一步量化比较等速策略和PnG策略的节油潜力和应用前景,基于汽车动力学仿真软件Carsim和可视化仿真工具MATLAB/Simulink,开发了一种新型自适应巡航控制（ACC）仿真平台,对ACC系统的巡航模式控制进行改进,在原有的等速策略模式上增设PnG巡航模式。并基于粒子群算法求解各平均巡航速度下的最优加速度,自行匹配最优档位。仿真结果表明,相比于传统的等速策略,PnG策略的节油效果明显。最后,通过道路试验和转鼓试验,对PnG策略的节油性做了进一步验证,验证结果与仿真结果的趋势高度一致,反映出PnG策略将对于传统的等速策略而言更为节油,且具有良好的应用前景。
管湘源,储江伟,高伟健,赵小婷[7]（2020）在《发动机特性数字化处理与数学建模》文中指出为进行整车动力性和燃油经济性仿真分析,需要建立发动机特性数学模型。以某款发动机的外特性和万有特性曲线为例,通过Get Data和Origin Pro软件对图像进行数据提取,通过Matlab曲线拟合工具箱cftool对所提取的数据按照不同的拟合方法进行公式拟合,进而通过拟合优度检验对比分析各个拟合方法的拟合效果,并选择最佳拟合公式为最终确定外特性曲线的数学模型。结果表明:利用Matlab曲线拟合工具箱cftool进行曲线拟合时初步拟定的函数关系式对后续拟合方法的选择至关重要;同时拟合方法的选择对最终建立的数学模型精度有重要影响。该研究可为仿真分析时发动机特性数学模型的建立提供一定参考和依据。
杨鸿镔[8]（2019）在《混合动力专用柴油机智能冷却系统控制策略研究》文中研究说明现代发动机采用更加紧凑和更大功率密度的设计,因此发动机的热负荷越来越大。同时,市场对于发动机的经济性和排放性的要求逐渐严苛,这也对冷却系统的温度控制与功耗优化提出更高的要求。传统的冷却系统存在诸多局限性,电控部件与电控技术在汽车领域的应用为冷却系统进一步发展提供了方向,使冷却系统从被动地控制温度转变为主动地管理能量,进而为提高冷却效果和整机效率提供了潜在的更好解决方案。先进智能冷却系统不仅能保证发动机冷却液温度的精确控制,而且能最大限度地降低冷却系统部件的寄生功率消耗,其中控制策略是智能冷却系统的核心,因此,开展发动机智能冷却系统的控制策略的研究对优化冷却系统,提高内燃机热效率具有重要的工程意义。本文以玉柴的YCK08发动机为研究对象,开展发动机冷却系统的控制策略研究。首先,通过发动机台架试验研究探索冷却水温对发动机经济性的影响,从而确定冷却系统的控制依据。接着,采用GT-SUITE软件建立发动机冷却系统的一维仿真模型,并完成流动特性与传热特性的标定,为控制策略的开发提供正确的模型基础。然后,利用GT-SUITE的试验设计（DOE）功能计算出冷却系统水泵、风扇的扩展工况,在MATLAB/Simulink中以冷却系统部件最小功耗及冷却液温度控制精度为目标,分别设计了MAP前馈与模糊控制、变论域模糊控制、变论域模糊控制加水泵PID控制3种控制策略,并在全球统一瞬态试验循环WHTC工况下进行发动机台架工况与整车车辆运行工况的仿真计算对比。研究结果表明:相比模糊控制,反馈采用变论域模糊控制能使发动机出口冷却液温度振幅减少37.6%,温度处于±0.5℃区间内的时间增加39.98%,且部件总能耗降低8.58%,冷却性能得到明显改善;额外采用水泵PID控制能使发动机出口冷却液温度振幅进一步减少16.1%,温度处于±0.5℃区间内的时间增加15.26%,但部件总能耗相比提高10.3%,提高温控精度但牺牲了部件的功耗。基于以上研究,提出了MAP前馈与变论域模糊控制协同控制策略,实现了温控精度与功耗优化方面整体最优,整车运行环境下温控精度相比模糊控制提高49.28%,同时功耗降低8.68%。
焦运景,冯伟娜,臧继嵩[9]（2017）在《基于最小二乘法的内燃机特性曲线绘制》文中提出首先应用最小二乘法原理,结合MATLAB工程计算语言,建立了发动机速度特性及万有特性的数学模型;针对某4缸柴油机的实测试验数据,应用数学模型拟合绘制了发动机的速度特性和万有特性曲线,最终得出较为精确可靠的曲线方程和直观的曲线曲面拟合。通过使用该方法,可以使绘制精确度更高,拟合发动机特性曲线更好。
王达[10]（2016）在《增程式电动汽车的动力分布设计方法与控制策略研究》文中研究表明增程式电动汽车（Extended-Range Electric Vehicle,简称EREV）以一辆完整的电动汽车为基础,装备了可以在动力电池电量不足时输出功率的辅助动力单元。这是在现有技术水平下,为调和电动汽车续驶里程与整备质量、生产成本之间的尖锐矛盾而出现的产品。本文结合科技部国际合作计划项目（2010DFB83650）,以某紧凑级增程式电动轿车为研究对象,对EREV的构型设计、优化匹配、控制策略等一系列关键技术展开研究,并搭建了EREV动力总成的前向仿真分析平台和性能试验平台,对各项设计方法与控制策略进行了验证。在本研究中,首先针对传统动力集中式EREV构型中存在的普遍问题,提出了一种基于双电机、混联设计、全轮驱动的动力分布式EREV构型方案,选取四冲程往复活塞发动机作为辅助动力单元,分析了电量消耗模式、电量保持模式和再生制动模式的功率需求,并将动力分布EREV与其他常见构型方案进行了定性和定量对比研究,表明该方案在动力性、轻量化、复杂度、成本控制等方面表现均衡、优势明显。而后,选取前向仿真分析方法、采用联合仿真的方式,搭建了动力分布式EREV前向仿真分析平台,为后续的研究奠定基础。该模型包括动力总成关键零部件、驾驶员、轮胎及整车纵向动力学、控制器等子模型。在建模过程中,着重进行了不同内燃机建模方法的对比研究,建立了基于稳态试验数据的试验模型、基于一维流动和Wiebe分区燃烧理论的理论模型、以及基于Hendricks平均值方法的平均值模型,对各种建模方法的优势与不足进行了探讨分析,并将之分别应用于适当的研究方向。第三,对增程式电动汽车的参数匹配与设计方法进行了研究,总结出一套适合该构型方案的匹配设计流程,提出了一种基于能量概率密度的循环测试工况分析方法。在参数匹配过程中,将汽车的动力性指标划分为三个层级,逐级进行动力总成关键部件的匹配设计。在分析特定行驶工况、进行原动机效率匹配时,关注于汽车在某一工况内的能量转化、而非在某一工况内的持续时间,从而更科学地划分测试工况下的目标优化区间;并以数学期望为计算手段,设计了相应的仿真及试验数据处理算法。第四,为充分挖掘双电机构型的节能潜力,本文研究了EREV在电量消耗模式下的控制策略,引入“人-车-环境”闭环决策系统,实现了适时双电机四轮驱动。该系统以面向最小功率损耗的双电机转矩优化分配方法为基础,使用模糊判断实现驾驶员意图识别,对驱动模式的切换门限进行实时调整;还设有决策品质评估环节,判断并统计不理想的模式决策,对状态决策进行反馈调节。仿真分析结果表明,该控制策略可以有效改善EREV的纯电动续驶里程,并在较大程度上消除不理想的模式切换。第五,在符合工程实际的前提下,针对不同的行驶路况及APU温度,本文研究了EREV在电量保持模式下的能量管理控制策略。研究中首先确定了能量管理系统的基本结构,对充放电窗口和驾驶员目标驱动力解算进行了设计,并利用人工神经网络实现了行驶路况的在线识别;同时,对基于最小等效燃油消耗量（ECMS）的瞬时优化方法进行了研究与改进,依据当前行驶工况,实时优化等效因子及其他控制参数,并通过串并联模式决策器,选取等效油耗较低的驱动模式;此外,研究中分别采用模糊控制手段和动态规划手段,设计出相应的APU暖机过程优化控制策略;仿真分析及试验表明,上述控制策略可以准确识别真实行驶条件下的实时路况,有效改善EREV在不同路况下的燃油经济性,并实现降低暖机过程油耗和缩短暖机时间的目标。最后,选用Woodward Motohawk快速原型控制器开发平台,完成了EREV动力总成控制系统的软硬件开发,并根据参数匹配设计结果,搭建了动力总成性能试验台架;利用所建试验台架,对所设计的EREV动力总成及控制系统进行了基本功能验证和控制策略验证,试验结果表明,各项控制策略均具备良好的可行性与有效性。本研究对于增程式电动汽车的构型设计、优化匹配及控制策略开发均具备一定的理论参考价值和工程应用价值,对增程式电动汽车的应用与推广也具有积极的实际意义。
二、MATLAB语言在内燃机万有特性研究中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、MATLAB语言在内燃机万有特性研究中的应用（论文提纲范文）
（1）SUV增程式电动汽车动力系统参数匹配与性能仿真（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 增程式电动汽车概述与发展现状 |
| 1.2.1 增程式电动汽车的工作原理及特点 |
| 1.2.2 国外发展现状 |
| 1.2.3 国内发展现状 |
| 1.3 增程式电动汽车的研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第2章 增程式电动汽车动力系统部件选型 |
| 2.1 整车构型方案和工作模式介绍 |
| 2.2 电机的选型 |
| 2.3 电池的选型 |
| 2.4 增程器的选型 |
| 2.4.1 发动机的选型 |
| 2.4.2 ISG电机的选型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 增程式电动汽车动力系统参数匹配 |
| 3.1 电机的参数匹配 |
| 3.1.1 电机功率的确定 |
| 3.1.2 电机转速的确定 |
| 3.1.3 电机转矩的确定 |
| 3.1.4 参数修正 |
| 3.2 动力电池的参数匹配 |
| 3.2.1 电池的额定电压 |
| 3.2.2 电池的峰值功率的确定 |
| 3.3 增程单元的参数匹配 |
| 3.4 动力系统匹配结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 增程式电动汽车控制策略研究 |
| 4.1 增程式电动汽车控制策略概述 |
| 4.2 控制策略的设计原则 |
| 4.3 控制策略设计 |
| 4.3.1 驱动控制策略设计 |
| 4.3.2 制动控制策略设计 |
| 4.3.3 动力电池控制策略设计 |
| 4.3.4 增程器控制策略设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 动力系统建模及性能仿真 |
| 5.1 仿真软件简介 |
| 5.2 基于Cruise的增程式电动汽车整车模型建模 |
| 5.2.1 整车模块 |
| 5.2.2 驱动电机模块 |
| 5.2.3 动力电池模块 |
| 5.2.4 发动机模块 |
| 5.2.5 发电机模块 |
| 5.3 基于Matalb/Simulink的控制策略模型 |
| 5.3.1 驱动控制策略和制动控制策略 |
| 5.3.2 增程器和动力电池控制模型 |
| 5.3.3 联合仿真模型的建立 |
| 5.4 联合仿真及结果分析 |
| 5.4.1 动力性分析 |
| 5.4.2 经济性分析 |
| 5.4.3 对比分析 |
| 5.4.4 工况点分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 全文总结与工作展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）混合动力汽车能量管理策略及发动机优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 混合动力汽车专用发动机研究现状 |
| 1.2.2 混合动力汽车能量管理策略研究现状 |
| 1.3 研究意义及内容 |
| 第2章 汽油/柴油双燃料发动机万有特性优化 |
| 2.1 三维数值模拟仿真平台的构建 |
| 2.1.1 三维几何模型的建立 |
| 2.1.2 网格划分和求解器设置 |
| 2.1.3 计算模型 |
| 2.1.4 化学反应机理及三维仿真模型的验证 |
| 2.2 汽油/柴油双燃料发动机仿真模型的构建 |
| 2.2.1 GT-power软件介绍 |
| 2.2.2 纯柴油发动机模型建立及验证 |
| 2.2.3 双燃料发动机模型的建立 |
| 2.3 基于双燃料燃烧模式的优化 |
| 2.3.1 双燃料燃烧模式优化工况范围 |
| 2.3.2 双燃料燃烧模式优化方法 |
| 2.4 双燃料发动机万有特性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 混合动力汽车设计建模与仿真分析 |
| 3.1 混合动力系统结构 |
| 3.2 整车动力系统设计指标 |
| 3.3 主要零部件参数选型设计 |
| 3.3.1 电机选型及参数设计 |
| 3.3.2 动力电池选型及参数设计 |
| 3.4 整车能量管理策略及联合仿真平台的构建 |
| 3.4.1 能量管理策略原理 |
| 3.4.2 基于规则的能量管理策略设计 |
| 3.4.3 联合仿真平台构建 |
| 3.4.4 纯燃油车仿真平台 |
| 3.5 整车性能仿真分析 |
| 3.5.1 整车动力性能验证 |
| 3.5.2 整车经济性测试循环简介 |
| 3.5.3 仿真结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于双燃料发动机的能量管理策略优化研究 |
| 4.1 模糊控制策略搭建 |
| 4.1.1 模糊控制系统简介 |
| 4.1.2 模糊控制器设计 |
| 4.1.3 模糊控制策略设计 |
| 4.2 基于模糊控制的整车性能分析 |
| 4.3 基于遗传算法的模糊控制策略优化 |
| 4.3.1 针对模糊控制策略的遗传算法设计 |
| 4.3.2 初始种群的生成 |
| 4.3.3 适应度函数的确定 |
| 4.3.4 运行参数设定 |
| 4.3.5 约束条件 |
| 4.3.6 优化仿真流程 |
| 4.4 遗传算法优化结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 全文总结及未来展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（3）增程式混合动力汽车工况预测能量管理策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 增程式混合动力汽车研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 汽车行驶工况预测研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 整车系统分析及参数匹配设计 |
| 2.1 混合动力系统综述 |
| 2.2 整车系统分析 |
| 2.2.1 工作模式与能量流分析 |
| 2.2.2 整车性能指标与设计步骤 |
| 2.3 CD模式选型与参数匹配设计 |
| 2.3.1 驱动电机参数匹配 |
| 2.3.2 动力电池参数匹配 |
| 2.3.3 电机速比参数匹配 |
| 2.4 CS模式选型与参数匹配设计 |
| 2.4.1 发动机参数匹配 |
| 2.4.2 发电机参数匹配 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 增程式混合动力汽车整车建模仿真研究 |
| 3.1 整车建模仿真综述 |
| 3.2 动力总成模型 |
| 3.2.1 驱动电机系统模型 |
| 3.2.2 动力电池模型 |
| 3.2.3 减速器模型 |
| 3.2.4 发动机模型 |
| 3.3 整车模型 |
| 3.3.1 驾驶员模型 |
| 3.3.2 车辆纵向动力学模型 |
| 3.3.3 整车控制系统模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于单目相机的路况辨识与驾驶意图识别 |
| 4.1 出行数据采集与处理 |
| 4.1.1 数据采集 |
| 4.1.2 数据预处理 |
| 4.2 单目相机数据处理与工况构建 |
| 4.2.1 车辆目标检测与深度估计实现 |
| 4.2.2 行驶工况构建与对比 |
| 4.3 基于神经网络的改进路况辨识 |
| 4.3.1 工况选取与特征参数统计 |
| 4.3.2 人工神经网络设计 |
| 4.3.3 路况辨识系统的训练与验证 |
| 4.4 基于模糊逻辑的改进驾驶意图识别 |
| 4.4.1 模糊逻辑框架设计 |
| 4.4.2 意图识别结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 工况预测能量管理策略研究 |
| 5.1 能量管理策略综述 |
| 5.2 控制策略制定与评价指标 |
| 5.2.1 SOC门限值选取 |
| 5.2.2 对比策略制定与评价指标 |
| 5.2.3 等效燃油最小控制策略 |
| 5.3 基于工况预测的ECMS策略优化控制 |
| 5.3.1 SOC门限值工况预测优化 |
| 5.3.2 整车需求功率输入值工况预测优化 |
| 5.4 控制策略台架试验验证 |
| 5.4.1 增程器系统试验台架搭建 |
| 5.4.2 台架试验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）混合动力汽车整车控制策略的优化与HIL硬件在环测试（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 混合动力汽车国内外研究现状 |
| 1.3.2 整车控制器国内外研究现状 |
| 1.4 本文研究的内容 |
| 第2章 混合动力汽车整车结构分析 |
| 2.1 混合动力汽车电驱动系设计原理 |
| 2.1.1 串联式混合动力汽车电驱动系设计原理 |
| 2.1.2 并联式混合动力汽车电驱动系设计原理 |
| 2.1.3 混联式混合动力汽车电驱动系设计原理 |
| 2.2 系统关键部件 |
| 2.2.1 内燃机的特性 |
| 2.2.2 驱动电机的特性 |
| 2.2.3 动力电池特性 |
| 2.2.4 超级电容特性 |
| 2.3 整车基本参数及关键零部件参数 |
| 2.3.1 整车基本参数 |
| 2.3.2 内燃机的基本参数 |
| 2.3.3 驱动电机参数 |
| 2.3.4 锂离子电池与超级电容单元组基本参数 |
| 2.4 本章总结 |
| 第3章 混合动力汽车控制策略的制定与系统模型的建立 |
| 3.1 混合动力汽车控制策略的制定 |
| 3.1.1 模糊逻辑控制策略 |
| 3.2 整车系统模型的搭建 |
| 3.2.1 整车控制器模型 |
| 3.2.2 驾驶员模型 |
| 3.2.3 内燃机模型 |
| 3.2.4 驱动电机模型 |
| 3.2.5 锂离子电池模型 |
| 3.2.6 超级电容模型 |
| 3.3 模糊逻辑控制策略的仿真分析 |
| 3.3.1 循环工况的设定 |
| 3.3.2 不同循环工况下燃油经济性分析 |
| 3.3.3 不同循环工况下排放性的分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于特征选择遗传算法参数优化模糊控制策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模糊控制的优化问题 |
| 4.2.1 优化问题的数学描述 |
| 4.2.2 模糊控制常用的优化方法 |
| 4.2.3 基于特征选择遗传模糊优化方法 |
| 4.3 基于特征选择遗传算法的设计 |
| 4.3.1 基于特征选择遗传算法的基本流程 |
| 4.3.2 特征选择的优化参数 |
| 4.3.3 隶属度函数参数的编码 |
| 4.3.4 适应度函数的选取 |
| 4.4 运行参数的设定 |
| 4.4.1 编码长度L与种群的初始化 |
| 4.4.2 遗传算子的设计 |
| 4.4.3 约束条件 |
| 4.5 优化前后的对比分析 |
| 4.5.1 优化前后的锂离子电池与超级电容SOC对比 |
| 4.5.2 优化前后的混合动力汽车燃油经济性比较 |
| 4.5.3 优化前后的混合动力汽车排放性比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 整车控制器HIL硬件在环测试 |
| 5.1 整车控制器开发流程 |
| 5.2 HIL仿真平台简介 |
| 5.2.1 HIL仿真硬件平台 |
| 5.2.2 HIL仿真软件平台 |
| 5.3 试验方案设计 |
| 5.4 试验模型的搭建 |
| 5.5 试验结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）复合电源混合动力汽车能量优化控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 混合动力汽车的分类 |
| 1.2.2 混合动力汽车国内外发展现状 |
| 1.2.3 混合动力汽车控制策略 |
| 1.2.4 电池SOC估算 |
| 1.2.5 混合动力复合电源控制 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第二章 混合动力汽车动力系统建模 |
| 2.1 发动机模型 |
| 2.2 车辆行驶动力学模型 |
| 2.3 驱动电机模型 |
| 2.4 储能部件模型 |
| 2.4.1 蓄电池模型 |
| 2.4.2 DC-DC功率转换器设计 |
| 2.4.3 超级电容模型 |
| 2.5 传动系模型 |
| 2.5.1 变速器模型 |
| 2.5.2 主减速器模型 |
| 2.6 整车模型验证 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于改进粒子滤波算法的蓄电池SOC估计 |
| 3.1 蓄电池建模及参数辨识 |
| 3.1.1 蓄电池等效电路模型选型 |
| 3.1.2 OCV-SOC曲线获取 |
| 3.1.3 电池模型参数辨识 |
| 3.2 基于粒子滤波算法的SOC估计 |
| 3.2.1 基本粒子滤波算法原理 |
| 3.2.2 基于PF算法的SOC估计 |
| 3.3 基于PSO-PF的 SOC估计 |
| 3.3.1 基本PSO算法原理 |
| 3.3.2 PSO优化PF算法 |
| 3.4 仿真验证 |
| 3.4.1 恒定电流放电SOC估计测试 |
| 3.4.2 动态电流放电SOC估计测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 复合电源功率分流控制策略 |
| 4.1 小波变换基本理论 |
| 4.2 复合电源工作模式及功率需求 |
| 4.2.1 复合电源工作模式分析 |
| 4.2.2 复合电源功率需求分析 |
| 4.3 基于逻辑门限值的功率分流控制策略 |
| 4.3.1 逻辑门限值滤波功率分流控制策略 |
| 4.3.2 逻辑门限值功率分流控制策略验证 |
| 4.4 基于小波变换的功率分流控制策略 |
| 4.4.1 小波变换功率分流控制策略 |
| 4.4.2 小波变换功率分流控制策略验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于粒子群优化的转矩分配控制策略 |
| 5.1 整车工作状态分析 |
| 5.2 电机辅助转矩分配控制器 |
| 5.3 基于T-S模型的模糊转矩分配控制器 |
| 5.3.1 T-S模糊推理模型 |
| 5.3.2 基于发动机效率的T-S模糊转矩分配器 |
| 5.4 基于PSO的模糊转矩分配控制器优化设计 |
| 5.5 转矩分配控制策略验证 |
| 5.5.1 逻辑门限值功率分流策略下的转矩分配策略验证 |
| 5.5.2 小波功率分流策略下的转矩分配策略验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 电子控制系统设计及硬件在环仿真 |
| 6.1 电子控制系统设计 |
| 6.1.1 电机转速检测电路 |
| 6.1.2 电机控制驱动电路 |
| 6.1.3 复合电源控制电路 |
| 6.1.4 控制信号输入电路 |
| 6.1.5 电流检测电路 |
| 6.1.6 保护电路 |
| 6.1.7 电子控制系统PCB设计 |
| 6.1.8 电子控制系统实验验证 |
| 6.2 BLDCM数学模型的建立 |
| 6.3 基于GA-Fuzzy的 BLDCM控制策略 |
| 6.3.1 BLDCM转速模糊控制器设计 |
| 6.3.2 GA-Fuzzy转速模糊控制器设计 |
| 6.3.3 BLDCM转速模糊控制器仿真验证 |
| 6.4 GA-Fuzzy转速控制策略的快速控制原型仿真实验 |
| 6.4.1 实验方案设计 |
| 6.4.2 快速控制原型仿真模型 |
| 6.4.3 电机转速快速控制原型实验验证 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 论文主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（6）汽车PnG运行状态的燃油经济性仿真分析与试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.2 PnG节油策略的概念 |
| 1.1.3 节油操控方式的分类 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 PnG节油策略 |
| 1.2.2 伪谱法求解OCP |
| 1.2.3 车辆瞬态油耗模型 |
| 1.3 现有研究中存在的问题 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 本文研究方法 |
| 2 车辆瞬态燃油消耗模型构建方法 |
| 2.1 瞬态燃油消耗模型建模简介 |
| 2.2 建模数据及数据预处理 |
| 2.2.1 建模数据 |
| 2.2.2 剔除异常值 |
| 2.2.3 平均值滤波 |
| 2.2.4 建模参数估计 |
| 2.3 瞬态燃油消耗模型建模 |
| 2.3.1 速度和加速度极限 |
| 2.3.2 基于二维插值+差值修正的瞬态油耗建模 |
| 2.3.3 基于多项式拟合+倍数比的瞬态油耗建模 |
| 2.4 瞬态燃油消耗模型验证 |
| 2.4.1 评价指标 |
| 2.4.2 二维插值+差值修正模型 |
| 2.4.3 多项式拟合+倍数比模型 |
| 2.4.4 两种油耗模型误差对比分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于伪谱法的PnG型节油控制策略 |
| 3.1 伪谱法原理 |
| 3.1.1 伪谱法简介 |
| 3.1.2 最优问题描述 |
| 3.1.3 Radau伪谱法的数值原理 |
| 3.1.4 Radau伪谱法的求解框架 |
| 3.2 PnG型节油控制模型构建 |
| 3.2.1 控制问题的特点分析 |
| 3.2.2 PnG策略分析 |
| 3.2.3 OCP控制模型的构建 |
| 3.3 PnG型节油策略控制问题求解与分析 |
| 3.3.1 GPOPS软件介绍 |
| 3.3.2 PnG控制策略的优化结果 |
| 3.3.3 PnG控制策略的节油机理分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于ACC的PnG型节油策略联合仿真 |
| 4.1 ACC联合仿真平台架构及车辆配置 |
| 4.1.1 ACC联合仿真平台整体架构设计 |
| 4.1.2 Carsim车辆仿真配置 |
| 4.2 ACC下层控制器设计 |
| 4.2.1 驱动控制与制动控制的切换逻辑 |
| 4.2.2 驱动系统逆纵向动力学模型 |
| 4.2.3 制动系统逆纵向动力学模型 |
| 4.2.4 Carsim逆纵向动力学建模 |
| 4.3 ACC上层控制器设计 |
| 4.3.1 ACC系统CTH间距策略 |
| 4.3.2 模糊PID控制器设计 |
| 4.3.3 基于模糊PID的PnG巡航控制 |
| 4.3.4 基于模糊PID的定速巡航控制 |
| 4.4 ACC仿真结果及PnG节油验证 |
| 4.4.1 ACC巡航工况仿真验证 |
| 4.4.2 PnG巡航节油能力分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 PnG型节油策略的实车验证 |
| 5.1 PnG型节油策略的道路试验 |
| 5.1.1 概述 |
| 5.1.2 试验平台搭建方案 |
| 5.1.3 试验样车基本参数 |
| 5.1.4 数据采集设备与实车布置 |
| 5.1.5 实验场地和环境条件 |
| 5.1.6 匀速行驶油耗测试 |
| 5.1.7 加速-滑行油耗测试 |
| 5.2 PnG型节油策略的转鼓试验 |
| 5.2.1 转鼓试验台简介 |
| 5.2.2 转鼓试验台行驶阻力模拟确定 |
| 5.2.3 转鼓试验方法 |
| 5.3 试验结果分析 |
| 5.3.1 道路试验结果分析 |
| 5.3.2 转鼓试验结果分析 |
| 5.3.3 道路试验与转鼓实验对比分析 |
| 5.3.4 仿真结果与实验结果的对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）发动机特性数字化处理与数学建模（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 发动机数值建模原理 |
| 1.1 曲面(线)拟合法 |
| 1.2 多元插值法 |
| 1.3 综合法 |
| 2 万有特性图数字化方法 |
| 3 发动机数学建模 |
| 3.1 外特性模型 |
| 3.1.1 函数形式确定 |
| 3.1.2 拟合方式选择 |
| 3.1.3 数学模型确定 |
| 3.2 万有特性模型(油耗模型) |
| 4 拟合优度检验 |
| 5 结论 |
（8）混合动力专用柴油机智能冷却系统控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 字母注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 传统冷却系统的不足 |
| 1.3 本课题的国内外研究现状 |
| 1.3.1 冷却部件及冷却系统结构的研究 |
| 1.3.2 控制策略与控制算法的研究 |
| 1.3.3 发动机仿真模型的发展 |
| 1.3.4 未来发展方向的总结 |
| 1.4 课题研究意义与主要内容 |
| 第二章 发动机热平衡试验方案设计 |
| 2.1 试验装置 |
| 2.1.1 试验台架的搭建 |
| 2.1.2 试验测试设备简介 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 燃油喷射控制 |
| 2.2.2 发动机状态参数采集与分析 |
| 2.2.3 排放测试 |
| 2.2.4 冷却液温度控制 |
| 2.2.5 研究工况的选择 |
| 2.3 试验结果分析 |
| 2.3.1 冷却液温度对有效燃油经济性的影响 |
| 2.3.2 发动机散热需求分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 发动机冷却系统建模与仿真 |
| 3.1 冷却系统模型建立 |
| 3.1.1 发动机模型 |
| 3.1.2 水泵、风扇模型 |
| 3.1.3 节温器模型 |
| 3.1.4 换热器模型 |
| 3.1.5 膨胀水箱模型 |
| 3.2 模型标定 |
| 3.3 GT-SUITE与Simulink联合仿真接口 |
| 3.4 仿真工况设置 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 冷却系统控制策略设计 |
| 4.1 前馈MAP控制 |
| 4.1.1 冷却水泵、风扇的最小功耗功率分配MAP |
| 4.1.2 环境温度修正 |
| 4.2 模糊控制器设计 |
| 4.2.1 基于冷却液温度偏差的模糊控制器设计原则 |
| 4.2.2 变论域模糊控制器 |
| 4.3 前馈+反馈联合控制及测试 |
| 4.4 冷却水泵转速PID修正控制 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 控制策略联合仿真与结果分析 |
| 5.1 发动机台架工况仿真 |
| 5.2 整车车辆运行工况仿真 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（9）基于最小二乘法的内燃机特性曲线绘制（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 数学模型的建立 |
| 1.1 内燃机速度特性的数学模型 |
| 1.2内燃机万有特性的数学模型 |
| 2 特性曲线的绘制 |
| 2.1 用MATLAB语言绘制内燃机速度特性曲线 |
| 2.2 内燃机万有特性三维曲面及等油耗线绘制 |
| 3 结论 |
（10）增程式电动汽车的动力分布设计方法与控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 增程式电动汽车概述 |
| 1.2.1 增程式电动汽车的基本构型 |
| 1.2.2 增程式电动汽车的基本控制策略 |
| 1.3 增程式电动汽车的研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究现存的问题与需求 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第2章 增程式电动汽车的动力分布设计原理与构型设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 动力分布设计的基本构型 |
| 2.3 辅助动力单元的分类和选取 |
| 2.3.1 储能式APU |
| 2.3.2 热机式APU |
| 2.4 动力分布设计EREV的工作模式与能量流动分析 |
| 2.4.1 电量消耗模式 |
| 2.4.2 电量保持模式 |
| 2.4.3 再生制动模式 |
| 2.5 动力分布设计EREV与其他构型设计的对比 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 增程式电动汽车前向仿真分析平台的建立 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 仿真分析平台的基本结构 |
| 3.3 动力总成关键零部件模型 |
| 3.3.1 内燃机模型 |
| 3.3.1.1 内燃机稳态试验模型 |
| 3.3.1.2 内燃机理论模型 |
| 3.3.1.3 内燃机平均值模型 |
| 3.3.2 电机模型 |
| 3.3.3 电池模型 |
| 3.3.4 传动系模型 |
| 3.4 EREV整车模型 |
| 3.4.1 驾驶员模型 |
| 3.4.2 纵向动力学模型 |
| 3.4.3 控制系统模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 EREV的动力总成参数匹配与优化设计方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 动力分布设计EREV的参数匹配设计方法 |
| 4.2.1 汽车行驶动力性需求层级 |
| 4.2.2 动力分布设计EREV的参数匹配设计流程 |
| 4.3 循环测试工况分析方法研究 |
| 4.3.1 常用循环测试工况简介 |
| 4.3.2 基于时间概率密度分布的行驶工况分析 |
| 4.3.3 基于能量概率密度分布的行驶工况分析 |
| 4.3.4 两种行驶工况分析方法的对比 |
| 4.4 针对目标车型的参数匹配设计 |
| 4.4.1 电量消耗模式的参数匹配设计 |
| 4.4.2 电量保持模式的参数匹配设计 |
| 4.4.3 目标车型性能预测 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于闭环决策系统的电量消耗模式控制策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 驱动模式及驱动力分配的决策体系 |
| 5.2.1 决策体系基本功能 |
| 5.2.2 决策体系的结构 |
| 5.3 驾驶意图和道路阻力的辨识 |
| 5.3.1 模糊推理方法的理论基础 |
| 5.3.2 道路条件估算系统设计 |
| 5.3.3 驾驶意图辨识系统设计 |
| 5.4 驱动模式与驱动力分配的决策方法设计 |
| 5.4.1 面向最小功率损耗的双电机转矩优化分配 |
| 5.4.2 驱动模式切换的基础策略设计 |
| 5.4.3 驱动模式切换的补偿策略设计 |
| 5.4.4 牵引力控制功能 |
| 5.4.5 决策品质的评估与反馈修正 |
| 5.5 电量消耗模式控制策略的分析与验证 |
| 5.5.1 驾驶意图辨识系统验证 |
| 5.5.2 驱动模式决策方法验证 |
| 5.5.3 电量消耗模式的整车效率验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 面向使用条件的电量保持模式能量管理策略研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 电量保持模式下的能量管理系统基本设计 |
| 6.2.1 能量管理问题描述 |
| 6.2.2 能量管理系统基本结构 |
| 6.2.3 充放电窗口设定 |
| 6.2.4 驾驶员目标驱动力解算 |
| 6.2.5 基于规则的驱动模式状态机设计 |
| 6.3 基于人工神经网络的行驶工况识别 |
| 6.3.1 行驶工况基本分类 |
| 6.3.2 特征参数的选取与统计 |
| 6.3.3 BP人工神经网络模式识别设计 |
| 6.3.4 工况识别系统的训练与验证 |
| 6.4 基于最小等效燃油消耗量的瞬时优化方法 |
| 6.4.1 等效燃油消耗量模型 |
| 6.4.2 等效因子定义 |
| 6.4.3 SOC补偿策略 |
| 6.4.4 再生制动修正 |
| 6.4.5 目标函数与内燃机工况区间设定 |
| 6.4.6 针对行驶工况的优化控制参数选取 |
| 6.5 串-并联模式决策器设计 |
| 6.5.1 针对最小等效燃油消耗量的模式决策 |
| 6.5.2 考虑行驶工况和SOC的模式决策 |
| 6.5.3 模式决策有限状态机设计 |
| 6.6 考虑发动机温度的能量管理控制策略设计 |
| 6.6.1 发动机温度对效率特性的影响 |
| 6.6.2 发动机工况点对温升速率的影响 |
| 6.6.3 APU暖机过程的动态规划设计 |
| 6.6.4 针对发动机温度的APU模糊控制设计 |
| 6.7 电量保持模式能量管理策略的分析与验证 |
| 6.7.1 电量保持模式经济性评价指标 |
| 6.7.2 瞬时优化方法的经济性分析 |
| 6.7.3 串并联模式决策功能的经济性分析 |
| 6.7.4 行驶工况识别的经济性分析 |
| 6.7.5 暖机过程的控制策略验证 |
| 6.8 本章小结 |
| 第7章 EREV控制器的设计开发及控制策略的试验验证 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 基于快速原型开发技术的EREV整车控制系统设计 |
| 7.2.1 控制系统的基本结构 |
| 7.2.2 控制系统的硬件设计 |
| 7.2.3 控制系统的软件设计 |
| 7.3 EREV动力总成性能试验平台的建立 |
| 7.4 控制策略的台架试验研究 |
| 7.4.1 动力总成基本功能验证 |
| 7.4.2 控制策略试验验证 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
四、MATLAB语言在内燃机万有特性研究中的应用（论文参考文献）
- [1]SUV增程式电动汽车动力系统参数匹配与性能仿真[D]. 王玉猛. 吉林大学, 2021(02)
- [2]混合动力汽车能量管理策略及发动机优化研究[D]. 樊兆明. 吉林大学, 2021(01)
- [3]增程式混合动力汽车工况预测能量管理策略研究[D]. 孙发荣. 吉林大学, 2021(01)
- [4]混合动力汽车整车控制策略的优化与HIL硬件在环测试[D]. 胡伟. 河北工程大学, 2020(08)
- [5]复合电源混合动力汽车能量优化控制策略研究[D]. 牛晓燕. 石家庄铁道大学, 2020(04)
- [6]汽车PnG运行状态的燃油经济性仿真分析与试验研究[D]. 管湘源. 东北林业大学, 2020(02)
- [7]发动机特性数字化处理与数学建模[J]. 管湘源,储江伟,高伟健,赵小婷. 森林工程, 2020(01)
- [8]混合动力专用柴油机智能冷却系统控制策略研究[D]. 杨鸿镔. 天津大学, 2019(01)
- [9]基于最小二乘法的内燃机特性曲线绘制[J]. 焦运景,冯伟娜,臧继嵩. 小型内燃机与车辆技术, 2017(04)
- [10]增程式电动汽车的动力分布设计方法与控制策略研究[D]. 王达. 吉林大学, 2016(08)
标签：混合动力论文; 新能源汽车论文; 电动汽车电机论文; 混合动力电动汽车论文; 仿真软件论文;