匹配优化

匹配优化（精选九篇）

匹配优化 篇1

一、采用Cruise进行建模

1.整车Cruise模型

建模需要发动机、变速器、主减速器、轮胎及车辆质量和几何尺寸, 具体见表1;利用Cruise方便快捷的建模方法, 把发动机、变速器、主减速器、轮胎、驾驶室及整车模块按需要拖到建模界面, 把表1参数分别填入各模块, 然后进行机械、电气和信号的连接, 所建模型如图1所示。

2.模型校核

模型初步搭建好, 需要通过试验对模型进行校核, 使模型精度满足仿真需要;模型校核方法如下: (1) 通过滑行试验数据与仿真数据进行对比, 对车辆行驶阻力进行修正, 如缺风阻系数等, 通过对试验数据处理, 使用Cruise提供的滑行试验数据直接生成行驶阻力曲线工具, 使行驶阻力满足仿真要求; (2) 如果行驶阻力已不能再修正, 则通过修正传动系传动效率修正模型; (3) 通过循环油耗等试验对发动机特性图进行修正, 使仿真油耗满足仿真要求。图2是滑行试验结果与仿真结果对比图, 表2、表3为车辆最高车速、最大爬坡度、0~70km/h连续换挡加速时间及10km/h、20km/h、40km/h、60km/h、70km/h等速行驶工况油耗。

由于试验环境、换挡操作和换挡策略与仿真存在差异, 所以车辆动力性和经济性试验结果比仿真结果偏大, 但是根据表2、表3可知误差在允许范围内, 所建模型满足仿真要求, 能够真实反映车辆状态。

二、变速器优化选择

现有3款客车AMT供匹配, 原装进口ZF-HP 504C五挡AMT, 国内某变速器公司提供的6DZS180六挡和10JZSD200十挡2款客车用AMT, 3款AMT速比如表4所示;现分别对3款AMT匹配城市客车的动力性和经济性进行仿真, 选择出一款最优AMT。

匹配3款AMT动力性仿真结果如表5所示:匹配3款AMT最高车速都超过70km/h, 都满足设计要求, 其中匹配6DSZ180 AMT最高挡速比最小, 所以最高车速最高, 达到80km/h;匹配3款AMT最大爬坡度都大于20%, 其中匹配10JZSD200具有最低挡最大速比, 所以具有最大爬坡度能力, 达到21.70%;匹配3款AMT 0 ~70km/h加速时间都小于20s, 其中ZF-HP 504C挡位最少, 速比范围最窄, 级差合理, 所得加速时间最短, 加速时间为17.21s。

匹配3款AMT经济性仿真结果如表6所示, 通过对各等速油耗、循环油耗及CO2排放量的比较分析得:6DZS180速比范围宽、级差和挡位数合理, 因此经济性、排放最好;ZF-HP 504C速比范围窄、挡位数少, 经济性、排放最差;10JZSD200的经济性和排 放介于中 间 , 虽然10JZSD200速比范围最宽、挡位数最多、速比级差小, 但是重量大, 发动机特性及主减速器速比等与之匹配不合理等因素, 使10JZSD200没能够体现出优势。

城市客车主要用于城市公共交通, 道路平缓, 最高车速和爬坡度要求不高, 随着城市环境的恶化, 对油耗和排放就提出更高的要求;根据图4分析可知, 上述3种变速器的动力性都满足设计要求, 匹配6DZS180油耗为36.56L/100km, CO2排放量为4608g, 是3款AMT性能最优者。

三、 变速器速比优化

变速器速比的优化是在满足排放和动力性的前提下, 尽可能降低车辆油耗;因为主减速为原车匹配, 不方便更换, 只对变速器速比进行优化。

1.目标函数

文中优化目标是在满足动力性要求的前提下, 使油耗最低, 因此目标函数为minf (x) =F (x) ;式中F (x) 为100km油耗。

2.优化参数

只对变速器速比进行优化, 因此6DZS180速比为优化变量。

3.约束条件

文中优化目标是在满足排放和动力性要求的前提下, 使油耗最低, CO2暂未有国标, 但是在等油耗情况下排量越大, 发动机燃烧情况越好;车辆动力性约束包括:最高车速;最大爬坡度 ;加速时间;各挡速比;以及地面附着力和动力因数等限制。

4.优化过程

根据约束条件, 对6DZS180变速器各挡速比取一合理的区间及优化步长, 然后应用Cruise高级计算Matrix Calculation进行计算。首先计算最高车速、最大爬坡度及加速时间3个任务, 如图5所示, 仿真结果如图6所示。

根据计算结果, 首先在DOEPlan中把不满足动力性要求的速比组合删除, 其次根据动力性和经济性相对立的特征, 去除加速时间小于18.2s所有速比组合, 对剩余的速比组合进行油耗和CO2排放计算, 具体如图7所示。因为动力性计算是静态计算, 计算速度快, 油耗计算是动态计算, 计算复杂, 速度慢, 所以使用此方法可以减少计算时间, 提高优化效率, 油耗和CO2排放仿真结果如图8所示。

取DOE Plan计算结果中油耗最低速比组合, 具体如表7所示, 其中0~70km/h加速时间增加了0.45s, 但是满足设计要求;油耗降低了6.6L/100km, 节油率提高18%, 效果十分明显;CO2排放稍有增加。最后根据变速器的结构、性能等要求对速比进行修正, 所得速比就是最优速比。

四、结论

(1) 采用Cruise仿真软件对某城市客车的变速器进行匹配, 最后选择6DZS180变速器为最优匹配;

(2) 使用Cruise中矩阵计算和DOE Plan对6DZS180的速比进行优化, 使6DZS180的速比更加合理, 百公里油耗下降18%。

匹配优化 篇2

其实我的一贯思路就是，相关关键词做越多越好，为什么这么说呢，那我们来看个例子

关键词：二手房  匹配形式：广泛匹配  相关关键词：北蔡二手房

对比广告：安居客 VS 安家网

情况介绍：

安居客只做了二手房关键词，没有做北蔡二手房（原因是，当输入北蔡二手房，安居客广告会进行闪现，代表只做了二手房的广泛匹配）

安家网既做了二手房的广泛匹配，也做了北蔡二手房的广泛匹配

结果：由于安居客二手房的出价比安家网的高，其排名指数比安家网高，则看到以下结果

我们可以看到安居客排名在安家网之前，可以表明安居客出价高于安家网，但实际点击费用不确定，但我们搜索北蔡二手房的时候，会看到以下结果

我们可以看到，安家网排名左侧，但安居客排名右侧，也就是说，安家网的排名指数比安居客的高，但是安家网在该关键词的出价非常低（本人客户），而安家网从之前二手房可以看出其出价较高，那唯一的质量因素就是在该关键词上的CTR的区别，安家网远远高于安居客，我们用数字来表达一下，大家就清楚什么含义了

关键词：二手房

安居客出价 3.5 CTR 7%   排名指数 24.5

安家网出价 3    CTR 6%   排名指数 18

关键词：北蔡二手房

安家网出价 1 CTR 25%   排名指数 25

安居客沿用原有排名指数 24.5

但是实际点击费用 安家网 CPC》 安居客 CPC

由于安居客沿用之前的出价及质量，因此实际点击费用高于安家网．

总结

做了相同词根的广泛匹配关键词，Google 会自动匹配到最相关的关键词来衡量其质量得分．

只做词根的关键词质量得分会平均到相关关键词的质量得分．

建议：

制作了广泛匹配的关键词，同样需要制作该词根的其他关键词，但必须另做广告组，并且单独出价，单独制作相关广告

匹配优化 篇3

关键词：信息技术；项目；团队；主动选择；优化

中图分类号：G434 文献标志码：B 文章编号：1673-8454（2015）02-0043-03

随着信息技术、网络技术、移动应用技术在工学结合的课程教学过程中的广泛应用，不断开阔教学途径、手段和方法，也在课程教学活动的实施过程中，带来了一些亟待思考和解决的问题。学生对新的教学环境、教学方法的适应情况将直接影响着课程最终的教学效果。如何在课程实施的过程中能够让学生充分有效地利用信息技术、网络技术从被动适应、强迫适应，转换成主动选择、主动适应、主动优化是我们要关注的一个重点。作为教师，在课程的实施过程设计中必须考虑到这一问题，对学生的主动选择性进行调研和分析，寻找影响学生主动优化选择的因素，并对这些因素进行分析和控制，开发信息技术环境下工学结合课程项目—团队匹配方法，从而提高学生的适应性，达到预期的教学目标。

一、主动选择优化定义及条件

1.主动选择优化定义

主动选择优化是指在工学结合或者项目化教学实施过程中，学生对项目或任务、组织或成员、评价考核的主动选择与主动优化。主要体现在选择和优化两个方面。选择是指在工学结合或者项目化教学实施过程中，学生对项目的主动选择、对项目子任务的主动选择、对项目团队的主动选择、对任务完成评价的主动选择。优化是指完成选择项目后，可根据任务完成进程中的具体情况，优化项目进程、项目方法、团队、预期成果等。主动选择优化的主要特点在于充分调动了学生的主动性，充分实现了对过程的动态控制性和持续优化，充分实现了对教学效果的实时性评价，这一过程重点突出在它的持续性和不断改进。

2.主动选择优化条件

条件一，在课程实施前，已经对教学过程和评价考核体系进行了重新的组织与架构。在教学过程中要突出五个核心，即工学结合校企合作、项目导学、理论够用注重实践、角色扮演、惟一案例教学个性案例实践。[1] 构建了两个立体的过程模型分别是以项目为顶点，工具、方法、过程为底边的教学模型和以项目为顶点，教师评价、学生互评和学生自评为底边的立体评价考核模型。[2] 在教学和评价的过程中始终围绕着项目进行，让项目在课程的实施过程中发挥着举足轻重的作用。

条件二，在课程实施过程的前期、中期、后期中设置主动选择优化影响因子提取点。为了便于第一时间得到在课程实施过程中影响学生主动选择优化的反馈信息，通常在课程实施过程的前期、中期、后期中设置主动选择影响因子提取点，采取问卷调查、走访、聊天、电子邮件、ppt等沟通交流方式对学生的情况进行分析，提炼归纳出在课程实施过程中主要影响学生进行优化选择的六大因子：项目特征、团队特征、时间特征、沟通特征、个人特征和考核特征。这六大因子随着教学进程的推进对学生的选择力也产生动态影响。

条件三，充足的项目以及相关项目资源储备。教师需要在授课前收集整理相关课程需用资料，并对这些资料进行排序、编号、建立索引，以便学生可以在完成项目的过程中快速获得资料、快速查找到想要的资料信息。学生也需要在完成项目任务之前进行相关能力的储备和相关资料的收集。

通过调研，我们发现在实施的过程中学生普遍对项目和团队特征关注比较密切。他们经常会问到的问题有“这个项目难不难？”、“我们团队有几个人，哪几个？”、“老师你看我们这几个人能不能完成这个项目”等等。从这些问题中，我们可以看出学生希望得到团队与项目最优的组合。当完成团队与项目的最优组合后，学生会自动地对完成项目任务的过程进行控制和优化。下面我们将就如何选择项目—团队匹配方法，寻求项目与团队的最佳匹配，以达到课程实施的效果、保证实施质量，进行具体阐述。

二、项目—团队对主动选择优化的影响

1.项目特征影响

项目特征影响主要体现在范围、规模、技术参数、难度系数四个方面。

项目范围是指最终的软件产品及提供的服务，以及要实现产品或服务所需执行的全部工作。项目的范围必须规定项目的范畴，通常在课程里面项目的范畴主要体现在功能和性能上。教师需要遵循“三步走”的原则，第一步是通过深入企业调研、教研室内部溝通、与同行沟通、与学生沟通等方式组织获得最合适的项目。第二步是详细准确地定义所设计项目的范围，并形成标准的文档以供学生查阅。第三步是对项目的实施过程进行反馈，动态调整项目的范围。

项目规模指的是项目的大小。教师需要控制项目规模，保证一定的工作量。但由于课程本身更加注重学生项目的完成能力，因此在选择项目规模的时候要控制大小，尽量选择规模适中、需求明确、项目文档资料齐全的项目。不能盲目选择大型复杂项目，可以设计项目小、中、大几个等级，根据学生的具体情况进行分配布置，以求达到实施的最佳效果。

技术参数主要是指项目本身可选择的开发平台。根据前期学生已经具备的专业知识和技术能力，进行技术参数的设计要求。技术的要求必须要考虑学生的实际情况，在这里提供给学生多种开发方法和手段，以便选择。

难度系数主要是指项目的分析、设计、实施的容易程度。难度系数需要分级，不同的级别对应具有不同技术能力的开发团队。难度系数可作为最终学生完成评价的一个因子，影响到最终的成绩，应尽量做到公平。

2.团队特征影响

团队特征影响主要体现在团队组建、团队组织结构、团队管理三个方面。

团队组建。团队组建即项目成员的选择与分配。课程实施过程中采取个人自荐为主，教师推荐为辅的形式。在进行团队组建的时候一般可按照班级的具体人数以及项目的特征（例如：难度系数、规模等）来进行动态的调整。大型项目人数可由5-6人承担，中型项目由3-4人承担，小型项目由1-3人。一般一个班级项目团队个数最好不要超过6组，数量过多不便于在实施的过程中教师对团队的管理和控制。团队组建一般在课程实施的初期完成。

团队组织结构。团队组织结构一方面是指完成团队组建工作以后，对团队的组织管理方式。通常可以分为直线制、民主制、层次式。直线制的小组由一个管理者完成团队的组织管理，职责重大，能力水平高，可直接对组员进行管理。民主制的小组中，组内成员可互相约束，平等交换意见。层次式小组比较适用于大型项目，适用性较低。在课程实施过程中多采用直线制和民主制。另一方面团队组织结构是指团队成员技术水平分析。技术水平分析的作用主要体现在团队组建前的人员调整和团队组建后的人员分工。团队组织结构确定一般在课程实施的初期完成。

团队管理。团队管理在团队组建完成后一直持续地工作，学生需要发挥在团队管理中的主导作用，教师可作为管理观察员，发挥控制协调作用。团队管理活动一直持续到项目任务的结束。任务分配的情况、组织结构的特点、沟通等等都会影响到团队管理效率和质量。团队管理的成败决定了项目实施的成败。

团队组建、团队组织结构、团队管理这三个因子随着课程实施的深入和项目实施的推进，其作用与影响也发生着变化。由于团队组建和团队组织结构是在项目实施初期完成的，其在课程实施的初期对学生的影响较大。在课程的实施过程中，我们发现学生组建项目团队的时候比较关注团队成员的熟悉程度和核心成员的专业技术水平，往往是优先考虑“朋友”再考虑是否有“能力强”的同学。团队组建的成功是项目顺利实施的基石。团队管理一直会持续到项目的完成，其在初期影响作用体现不是很明显，而随着项目活动的进行，团队管理的好坏对学生的影响越来越明显。项目成员需要主动适应团队的管理方式，成员与成员之间需要充分积极的沟通。

三、项目—团队匹配过程

设计良好的项目—团队匹配方法，保持过程的持续改进，提高学生在课程实施过程中的主动选择优化和持续改进能力。

项目—团队匹配过程主要原则有四个方面：

其一，匹配正比。匹配正比主要是指项目的大小、容易程度与团队实力成正比。团队组建完成后对每个团队的整体实力进行评价，尽量让整体实力较强的团队选择范围大、规模大、难度系数高的项目。整体实力较弱的团队选择相对而言比较容易完成的项目。但在实际操作时每个项目的难度差距不能太大，尽量设计较多的中等难度的项目。教师还需控制每个团队的组建过程，尽量保证每个团队的实力均衡。

其二，双向选择。双向选择是指团队选择项目，项目选择团队。首先团队选择项目，教师需将项目列表和相关背景资料提供给每个团队，让团队根据自己团队的具体情况选择“心仪”的项目，可允许选择第一、第二、第三个项目志愿。团队完成选择后，教师需要对选择进行审查，并根据项目和团队的情况，在遵循原始意愿的前提下，对最终的选择结果进行调配，保证每个团队能够顺利完成工作任务。

其三，主辅结合。主辅结合原则是指在进行匹配时，以团队（学生）选择为主，教师选择为辅。该原则主要体现学生可以自主地选择项目，教师也可以参与到项目的选择过程。该原则不仅可以调动学生的积极性，充分尊重每个团队的意见，也可以保证团队不会“胡乱”选择项目，避免“高选低”或者“低选高”的情况出现。

其四，活定结合。活定结合原则是指在项目选择初期给一定活动时间便于项目的变更，而活动时间结束，项目不能变动，不能改变命题。一般而言，可变更项目的活动周期可设置为课程开始的前两周，一旦周期结束并得到教师的项目确认书后，项目就不能随意改动，项目团队必须负责到底直至项目结束、课程结束。

项目—团队匹配过程遵守持续改进、双元控制（项目元、团队元）原则，实施过程如下：

该过程在范围域设置两个元，分别是项目元和团队元。其随着时间域的变化，各自也发生变化。从范围域上，项目选择和团队组建可选择三种方式：项目选择优先、团队组建优先和并行。项目优先可在教师的控制下，允许学生从学习资源库（含项目信息）进行“志愿”的填报，再根据志愿填报数据将相同志愿的学生分配到一组，当同一项目人数过多时，可再继续划分小组。团队组建优先是从学生职业能力库中读取学生的职业能力，在教师的控制下，学生自由选择合作伙伴，组建完成后在项目组的讨论下选择要完成的项目。并行指的是同时开展项目初选和团队组建工作。

该过程在时间域上按照持续改进原则进行。项目元按照项目选择、项目关键功能性能捕获、项目结构分析，形成初始里程碑——项目原型。团队元按照团队组建、团队成员职业能力分析、团队组织结构建立、岗位职业设计，形成项目团队。项目原型完成后可以提交给用户使用，这里的用户可以是团队本身、教师、企业。用户使用后如果用户满意，则任务完成，如果用户不满意则提出修改意见和建议，团队根据这些意见和建议进行原型的重新设计、实施。始终对项目进行偏差分析与控制，重复这一过程直到用户满意为止。在对项目进行持续改进的同时，也时刻关注团队建设，始终保持团队的高度合作性、团结性、沟通性，持续优化团队结构。

该过程的考核评价设置三个评价元，分别是团队资质评价、成员考核评价和项目验收评价。其中团队资质评价主要評价团队整体的能力，对团队能力由高到低划分等级，可分为一级、二级、三级、四级。等级越高资质越高，项目的完成情况越好，后续可承担项目的复杂度越高。等级越低，项目的完成情况越差，后续可承担项目的复杂度越低，团队整体资质评价结果会映射到成员考核评价结果。成员考核评价主要是评价团队个体成员在项目的完成过程中的表现，同一团队成员考核评价应该设置不同等级。项目验收结论是对项目的完成情况进行的评价，对后续的两个评价结果会产生正比影响。

四、总结

综上所述，在信息技术环境下工学结合的课程实施过程，设计良好的项目，组建合适的团队，设计持续改进、过程控制的项目—团队匹配过程，能够提高学生对信息资源、网络资源的充分利用，提高学生主动选择项目、主动组建团队的兴趣与信心。帮助学生在项目的实现过程中发挥较高的主动性和控制性，并通过这种方式可以持续对项目和团队进行改进和优化，从而提高项目的完成质量，达到课程的预期目标。

参考文献：

[1]程丽丽.构建“三棱锥”式软件工程课程教学方法研究[J].职业教育研究，2011（12）.

[2 ]程丽丽.基于教师角色的“三棱锥”式软件工程课程评价模型研究[J].职业教育研究，2013（1）.

转子燃油输油泵优化匹配与研制开发 篇4

1 设计指导思想及选型原则

输油泵的设计,应以保证满足燃油泵的性能要求,安装要求,传动要求和可靠性要求,力求技术上先进,结构上简单,维修上方便,以及尽可能应用成熟的工艺技术为原则。

1.1 技术要求和性能参数

a.油温40±10℃时的要求如下:

转速1 150 r/min,压力350 kPa,流量不少于10 L/min。

转速100 r/min,要求能建起100 kPa的压力。

转速1 150 r/min,开启压力680±40 kPa。

b.在油温40±10℃,压力350 kPa时,做1 500 h超速超压试验无故障。

c.燃油泵在启动前能予供油。

1.2 柱塞泵技术现状

现行柱塞输油泵一般供油量达不到3 L/min,如果加大尺寸,则燃油泵内无法装配,同时因柱塞泵的压力,流量波动较大,难以满足设计技术要求。

1.3 转子式输油泵优点及待解决难点

a.在相同流量下,结构简单,体积小,占用空间少。

b.正常工况下,供油性能好,压力、流量稳定。

c.结构紧凑,高速性能好,运转平衡,噪声小。

d.零件系列化,易于采购,成本较低。

e.加工工艺较简单,有成熟的制作经验。

f.低速吸油性能较差和内部结构密封性较差。

2 技术难点的创新设计

2.1 低速吸油性能解析及提升措施

因为机油泵设计是输送具有一定粘度的机油,而燃油输油泵输送的是柴油,由于柴油粘度较低,必须提高输油泵转子的系统配合精度,才能满足低速吸油性能提升的要求。

在正常工况下,转子机油泵工作最低转速是在500 r/min以上,其转子与体盖端面间隙较大,而内外转子的啮合间隙较大,是因为内转子与轴采用过盈或横销连接,内转子与轴装配时增大了端面垂直误差,从而要靠增大端面间隙来补偿;另外,在加工内转子轴孔和端面时,是以线型定位装夹,增大了轴孔与线型之间平行度误差,导致轴孔与端面垂直度误差增大,同时也使内外转子型线啮合间隙增大,从而导致系统的间隙增大,故造成吸油性能差的后果。

为此,在设计上采取缩减配合间隙的办法,圆满达到设计要求,具体措施如下:

a.端面间隙由0.04～0.08 mm缩小到0.02～0.04 mm。

b.内外转子啮合间隙由0.08～0.18 mm缩小到0.05～0.09 mm。

c.结构改进,轴与内转子连接不用过盈配合而采用扁尾间隙连接,减少了轴与内转子硬性连接的装配误差,减少了装配系统的间隙,见图1。

d.在高精度设备上一次性加工体盖平面及转子腔孔,保证平面度和转子孔深度和孔径精度。

e.对转子型线设计制作。

f.用自定心夹具夹紧加工转子,保证转子端面现轴孔的垂直度。

g.用高精平磨对转子高度精加工。

h.清理毛刺和清洗零部件,保证整体清洁度。

通过上述改进设计和技术措施,在多次试验的基础上,吸油性能达到和超过设计要求。

2.2 预供油及油回流结构的设计

经过反复改进设计,简化结构,在转子和泵体吸油道部位,增设预供泵系统,其结构见图2。

在油泵进油道上设装预供油泵部件,在预供泵吸油产生负压时,进油单向阀和出油单向阀在弹簧力及负压的作用下关闭,预供油单向阀开启,油从进油道进入预供泵内,当预供泵压油时,预供油单向阀关闭,出油单向阀开启,油从油道进入油泵的出油腔。正常工作时,由于预供泵不工作,在进油腔产生负压时,使进油单向阀打开,此时与出油腔相联的出油单向阀关闭,油泵处于正常的吸-供油状态。当输油泵处于停止工作状态时,由于弹簧力的作用,进油单向阀和出油单向阀关闭,泵内的油不能回流。

通过上述结构的创新设计,较好地解决了预供泵与正常工作输油泵的合二为一,同时开创油不回流的崭新结构。

2.3 轴-套摩擦副试验

新型转子机油泵的使用寿命大约在8 000 h左右。在改为输油泵以后,由于泵内输送的介质为润滑性能较差的柴油,如何使轴-套摩擦副在此油润滑下,其使用寿命达到设计要求,其泵轴与衬套摩擦副的材质的选配尤为重要。在对多种匹配方案进行2 000 h可靠性强化试验后,最后选择了钢轴与SF-1X材质衬套,作为摩擦副的配套元件。由于输油泵传动力矩不大,转速不太高,在柴油润滑条件下进行可靠性试验后,其衬套与泵轴几乎无磨损,其试验台架见图3。

3 关键零件材料及试验技术

3.1 内转子、外转子的技术要求参数表及检测方法

内转子、外转子的技术要求参数见表1、表2、表3。转子压溃强度检测方法见图4。

3.2 泵体、泵盖技术要求参考表及试验

泵体、泵盖技术要求参考参数见表4、表5、表6,总成试验结果见表7。

4 JS49C型转子输油泵的技术特点

4.1 结构简单,设计新颖

JS49C型转子输油泵与燃油泵体直线连接,拨叉传动,安装于燃油主泵体未端。其中预供泵与转子泵巧妙组合设计,利用同一油道保证预供泵和转子泵的吸油和供油,完全满足主泵各种工况和供油要求。转子输油泵结构新颖,配合精密,运行平衡,噪声小,流量大,配置优化,该泵结构简单,装拆维修方便,性能优越,工作可靠,达到国内外先进水平。

4.2 关键部位优化设计

4.2.1 油道组合

转子输油泵的进油口和出油口分别设计了单向阀,当预供泵吸油时,转子泵进油口单向阀关闭,形成一封闭的供油回路;当正常工作时,出油口单向阀关闭,进油口单向阀打开,又形成一封闭的供油回路。同时保证了输出的油不回流,减少了输油泵回流可能引起的油道进气故障。

4.2.2 限压保护

在排油口上设计了限压保护装置,以防止油压过高而影响燃油泵的正常工作。

4.2.3 泵轴与内转子间隙传动

泵轴与内转子轴孔采用扁尾传动的间隙配合,消除了转子与轴孔过盈配合造成的垂直度误差积累,并保证了油泵转动的灵活性,减少了内外转子转动的不平稳性,使总间隙减少,提高了油泵的吸油性能。

4.2.4 合理匹配

采用高精度转子泵作燃油输送油泵,提高整体配合精度,选择适合的配套材料,优化设计结构,提高了转子输油泵的可靠性,是该泵的创新重点。

4.3 与国内外同类产品效果对比

JS49C型转子输油泵主要技术参数,见表8。

5 结论

用转子结构研制开发的燃油输油泵,能更好地与高性能节能减排的新型燃油泵相匹配。由于转子式输油泵的结构简单,体积小,安装维修方便,运行压力稳定,流量大,工作可靠。而且,转子技术成熟,已系列化,易于采购,成本较低,具有多方面的优势,为产品推向市场带来方便。

本产品自主研制开发以来,与主机配套装机使用情况良好,现已批量投放市场,深受用户的一致好评。由于该泵设计结构新颖,技术创新显著,配置优化实用,已有两项技术申请获得了国家专利。

参考文献

[1]成大先.机械设计手册第四版[M].北京:化学工业出版社,2002.

[2]内燃机机油泵试验方法.国家机械工业局,1986.

电动汽车传动系统的匹配及优化 篇5

随着环保和能源问题的日益突出,电动汽车以其零排放、低噪声等优点而倍受关注,世界各国都把电动汽车作为汽车工业的发展方向。近年来,虽然许多国家都投入大量资金人力研究电动汽车,但目前为止动力电池和其它一些关键性技术还没有取得有效地突破,动力电池的续驶里程和充电时间大大制约了电动汽车的发展和普及。因此,在电池问题解决之前,如何合理地选择这些部件及有关参数,使匹配达到最优,在相同蓄电池条件下,更好地满足动力性要求和最大地增加续驶里程,一直是研究者们追求的目标.

1 电动汽车传动系统的匹配

电动汽车动力传动系统的设计必需满足车辆对动力性能及续驶里程的要求。

1.1 电机参数的选择

电机功率必需满足电动汽车对能耗的需求,所以电动汽车的电机功率可表示为:

式(1)中为预期最高车速消耗的功率;为电动汽车以某一车速爬上一定坡度消耗的功率;为电动汽车在水平路面上加速行驶消耗的功率ηt机械传动系统效率。

1.2 电池组容量的选择

电池组容量的选择主要考虑车辆行驶时的最大输出功率和电动汽车行驶特定里程所消耗的能量,则有电池组的模数可表示为:

式(2)中是由电动汽车所需的最大功率所选择的电池组的模目;是由续驶里程所选择的电池组的模目;ηe是电动机的工作效率;ηec是电动机控制器的工作效率;N是单个电池组所包含的电池的数目;L是续驶里程(km);W是电动汽车行驶1 km所消耗的能量(k W);Cs是单个电池的电容(A·h);Vs是单个电池的电压(V)。

1.3 传动系传动比的选择

在电动机输出特性一定时,传动系的传动比如何选择,依赖于整车的动力性指标要求,即电动汽车传动比的选择应该满足汽车最高期望车速、最大爬坡度以及对加速度时间的要求[1,2],即满足式(3)~式(5)。

式中nmax为电机的最高转速;Umax为最高车速;Fumax为最高车速对应的行驶阻力(N);Tumax为电动机最高转速对应的输出扭矩(N·m);Fimax为最大爬坡度对应的行驶阻力(N);Tmax为电动机最大输出扭矩(N·m)。

1.4电动汽车的匹配结果

2 电动汽车传动系统的优化

遗传算法是新发展起来的一种模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的自适应全局优化概率的鲁棒搜索算法。它将生物进化的原理与最优化技术和计算机技术结合起来,创造了一种全新的优化方法,其全局优化性、并行性、非线性和通用性特点,使得它能适应求解大规模复杂优化问题。汽车动力传动系优化设计是混合变量的非线性复杂优化问题,遗传算法的上述特性决定了它是解决这种问题的有效方法[3]。

2.1 目标函数的建立

整车能量消耗越少,续驶里程值越大,表明电动汽车性能越好,越利于推广。所以本论文以电动汽车的整车能量消耗和续驶里程为目标函数。又因为本论文所选择的惩罚函数法建立目标函数是对目标函数求极小点,所以要对续驶里程进行相应的处理即负数或倒数化。所以目标函数可以表达为:

式(6)中为整车能量消耗;Pi为每个状态电动汽车消耗的功率(k W);η为电动汽车总的传动效率,它与主减速器及变速器各速比有关;L=∑Li为某工况行驶的续驶里程;Li为每个状态的行驶距离(km);λ1,λ2为加权系数。

2.2 约束条件的建立

依据设计要求本论文的约束条件包括动力性能约束、续驶里程的约束和传动比分配的约束。

动力性能约束包括对加速性能、爬坡性能以及最大行驶车速的约束,一般情况下加速性能及爬坡性能满足设计要求,汽车的最大行驶车速也将满足设计要求,所以此处只对加速度时间及汽车的爬坡度进行约束。根据设计要求对动力性的约束如下:

式中Ff为滚动阻力;Fw为空气阻力;Ft为驱动力;δ为汽车旋转质量换算系数。

续驶里程的约束包括电动汽车等速行驶时的续驶里程约束和工况行驶时的续驶里程约束。约束条件表达如下:

式中W为电池的总能量;s为每工况行驶距离(km)。

传动比分配的约束。为了满足电动汽车行驶阻力的变化范围,减轻电动机和动力电池的负荷,提高工作效率,又使传动系统的结构不过于复杂以至降低工作效率,本论文采用Ⅲ档变速器。

又因为高档利用率和行驶时间与里程均大大多于低档,故应对传统的等比级数分配方案进行修正使相邻两档传动比之间随着档位升高逐渐减小[4],按各档传动比近似等比级数分配,则有约束条件如下:

所以遗传算法优化传动系统速比的适应度函数为:

式(17)中为罚因子σ>0且σ→+∞。

2.4 电动汽车的优化结果

3 ADVISOR的仿真结果

基于ADVISOR建立电动汽车主要部件及整车仿真模型,组成示意图如图1所示。

3.1 优化前后ADVISOR仿真结果比较

3.2 验证优化后电动汽车的续驶里程

电动汽车续驶里程包括等速行驶和工况行驶时的续驶里程。

假设电动汽车以Ua=100 km/h匀速行驶,该电动汽车的续驶里程为:

假设电动汽车在日本10-15工况(如图4)下行驶,该电动汽车的续驶里程为:

式中Ws百公里能耗(k W/h)。

4 结论

从表4~表6可以看到,电动汽车优化后的仿真结果较之优化前,虽然优化后的动力传动效率、电动机发电效率不是很理想,但是加速性能比优化前提高了大约5%,爬坡性能提高了大约25.7%,满足设计要求;而且从图2、图3可以看到优化后的电动汽车工作点的电机工作效率区较之优化前得到了较大的改善。结果表明,优化后的电动汽车更好的满足了设计要求,即满足了动力性和续驶里程的要求。因此,本论文选用的动力传动系统参数的匹配方法及基于遗传算法的传动系统优化方法是较为合理的、可行的。

摘要：以某种型号的电动汽车作为研究对象,在对其动力传动系统的参数设计进行分析研究的基础上,对参数进行了较为合理的、简洁地匹配。应用基于遗传算法的汽车动力传动系统设计优化方法对电动机效率、蓄电池容量、传动系传动比等主要参数进行了优化处理,使得电动汽车在蓄电池一定的条件下,性能达到最优。

关键词：电动汽车,传动系统,遗传算法,优化,仿真分析

参考文献

[1]姬芬竹,高峰,吴志新.电动汽车传动系参数设计及动力性仿真.北京航空航天大学学报.2006;32(1):109—111

[2]李国良,初亮.采用交流感应电机的电动汽车动力传动系统的合理匹配.吉林工业大学自然科学学报.2001;31(4):6—11

[3]雷英杰,张善文,李续武,等.遗传算法工具箱及应用.西安电子科技大学出版社,2005:1—12

匹配优化 篇6

模板匹配[1]是指在目标图像中寻找与给定模板相同或相似区域的过程，是计算机视觉基础方法之一，并且在自动导航、目标跟踪、医疗诊断等多个领域中得到了广泛的运用。模板匹配方法主要分为两类:一类为基于灰度方法的匹配;另一类为基于特征方法的匹配。前者基于灰度值，通过不同准则检测模板与目标图像部分相似性;后者通过提取两幅或多幅图像的颜色、纹理、形状等特征，并进行描述，然后根据描述参数匹配。基于特征方法匹配适合具有明显特征图像，但匹配精度不高[2]。基于灰度方法匹配精度较高，其中归一化互相关算法NCC，抗噪性强、性能稳定[3]，但计算公式复杂，匹配时间长，严重制约其应用。

随着群智能优化算法的发展，粒子群PSO[4,5]算法因其易实现、控制参数少、收敛速度快等特点，逐渐被应用到图像处理中。文献[6]提出一种基于量子空间PSO的图像分割算法(QDPSO)，该方法通过最优阈值来划分像素，实现图像分割，经试验分析，该分割方法适应性强，分割效果稳定。文献[7]使用改进PSO算法对中值滤波优化，相比普通中值滤波提高了抗噪性能。文献[8]将标准PSO与SAD模板匹配算法相结合，虽然增加绝对精确匹配率，但没有考虑标准PSO缺陷与噪声影响。文献[9]将标准PSO与灰色关联分析相结合，提出了GPSO图像匹配算法，提高了模板匹配的抗噪性能，但是没有考虑标准PSO容易陷入局部最优的缺陷。本文基于标准PSO算法，引入附属粒子群引导主粒子群收敛，使用黑名单机制防止粒子群再次陷入局部最优，并加入随机扰动算子减小匹配误差，然后将改进后PSO结合NCC算法提出NPSO模板匹配算法。

1 基于标准粒子群NCC模板匹配算法

1.1 NCC模板匹配算法

设目标图像大小为M×N，模板图像大小为A×B,(M≥A,N≥B)。NCC匹配算法将模板图像左上角在目标图像中逐行逐列移动，移动范围为row∈[1,M-A+1],col∈[1,N-B+1]，并使用式(1)计算归一化系数，其中T表示模板图像，Ii,j表示在移动过程中被T覆盖的目标图像部分，T-与I-i,j分别表示对应灰度均值，计算方法如式(2)与式(3)。式(1)得到的NCC系数范围为[0,1]，模板与覆盖图像相似度越高，归一化系数越大，1表示完全匹配。

1.2 标准粒子群算法

粒子群算法[4,5]是1995年Kennedy和Eberhart博士根据鸟群觅食行为提出的一种群智能优化算法，其中鸟为粒子，食物为全局最优解，粒子群算法就是模拟鸟群寻找食物的过程。首先初始化N个M维粒子，初始位置为Xi=(xi1,xi2，…，xiM)，初始速度为Vi=(vi1,vi2，…，viM),i=(1,2，…，N)。然后使用适应度函数根据位置Xi计算出适应度值Fi。记录每个粒子每维历史最优值(使适应度值最大或最小的位置)Oi(oi1,oi2，…，oiM)，并找出所有粒子中每维最优值，即全局最优值Og(og1,og2，…，ogM)。然后使用式(4)、式(5)更新速度与位置。

其中ω叫作惯性权重，表示保持上一次速度系数;Vkid表示第i个粒子第d维进化k次之后的速度;c1、c2为学习因子，分别表示自我认知与社会认知，通常取值为2;r1、r2为[0,1]之间的随机数;Okid表示第i个粒子第d维在进化k次之后的个体最优位置，Okgd表示粒子群的全局最优位置;Xkid表示第i个粒子第d维进化k次之后的位置;η为约束因子，通常取值为1。

因为NCC模板匹配算法取值范围确定，且为寻找全局最优解问题，所以可抽象为以匹配范围内像素点坐标为输入粒子，以式(1)为适应度函数的优化问题。其中粒子维数为2，即Xi=(xi1,xi2)，取值范围为:

2 标准粒子群算法的改进

虽然标准粒子群算法具有计算灵活、简单易用、收敛速度较快的优点，但随着模板减小，模板与目标图像相似区域增多，NCC系数接近最优值极值增多，而标准PSO初始化随机性强，且缺乏跳出局部最优的能力，极易陷入局部最优解，导致模板匹配位置错误。

以图1细胞图像与模板为例，图2表示模板在目标图像NCC系数三维图。因为图1中与模板相似区域较多，所以图2中NCC系数值接近全局最优值1的局部极值较多。

本文根据模板匹配特点，引入基于区域的附属粒子群，引导主粒子群收敛至全局最优，建立黑名单机制，使粒子群迅速跳出全局最优，并引入随机扰动算子，减小匹配误差，极大提高了模板匹配准确度。

2.1 基于区域的附属粒子群

模板尺寸越大，与目标图片相似区域越少，粒子群搜索范围也越小，NCC系数极值也相对越少，粒子群越容易收敛至全局最优解。基于上述分析，目标图像固定，模板尺寸越大，粒子群越容易找到全局最优解，但目标图像与模板相对位置未知，所以没有可利用的先验知识扩大模板尺寸。由于目标图像匹配范围已知，因此可以将匹配区域分割，增加模板尺寸所占比例，并在每个分割区域内分配粒子群并行寻找最优解。其中分割区域中的粒子群叫作附属粒子群，全局范围内的粒子群叫作主粒子群。以图1为例，将其匹配区域分割为四个，即:

在附属粒子群并行搜索所在区域得到最优解后，使用附属粒子群最优解(使适应度函数值最大位置)，引导主粒子群收敛，如式(15)，其中vidk+1表示主粒子群的速度，opd表示附属种群最优位置。最优位置所属区域即为最优附属区域。

2.2 黑名单机制

当最优解进化E代不变时，粒子群可能陷入局部最优，为了快速跳出局部最优，直接初始化粒子群，并总保留最优解为全局进化最优解。然后将主群粒子以大概率事件初始化在最优附属区域内，如式(16)。在跳出局部最优的同时，增加了种群多样性。

为避免再次陷入已经得到的局部最优解，根据禁忌搜索思想[10]，将适应度值小于全局进化最优解的局部最优解加入黑名单。

2.3 随机扰动算子

基于粒子群的模板匹配为组合优化问题，即坐标点只能取整数，在对最优值取整时可能与最佳位置稍有偏差，所以在迭代过程中，遇到黑名单中局部最优值时，直接对现有粒子速度加入随机值，如式(17)，其中φ∈[0,1]，|Regionid|为第i个粒子d维的取值范围大小。减少粒子群在局部最优解花费时间，并增强对局部最优解周围区域搜索。

2.4 NPSO算法执行步骤

根据以上优化，将NPSO算法步骤总结如下:

1)在式(6)范围内随机挑选P个粒子作为主粒子群。确定匹配区域分割个数，并分别在各自范围内随机生成P个粒子作为附属粒子群。初始化每个粒子群位置为Xi1=(x1i1,x1i2)，速度为Vi1=(v1i1,v1i2),i=(1,2，…，P)，使用式(1)计算其适应度值。并记录附属粒子群最优值。

2)判断附属粒子群是否全部收敛至最优值(最优值连续E带不变)，是则执行4)，否则执行3)。

3)以式(4)、式(5)更新附属粒子群速度与位置。

4)判断主粒子群适应度值是否连续E带不变，是则执行5)，否则执行9)。

5)主粒子群收敛适应度值是否小于附属粒子群最优适应度值，是则执行6)，否则执行7)。

6)将主粒子群收敛位置加入黑名单，转至8)。

7)将附属粒子群最优位值加入黑名单，并将主粒子群收敛适应度值与位置赋值给附属粒子群最优值。转至8)。

8)在式(16)表示区域重新初始化主粒子群。

9)判断主粒子群是否陷入黑名单，是则转10)，否则转11)。

10)以式(17)、式(5)更新速度与位置，转12)。

11)以式(15)、式(5)更新速度与位置，转12)。

12)如此次迭代最优解适应度值小于上一次最优适应度值，则将上一次最优解赋值给此次最优解。

13)是否达到最大迭代次数，是则结束，否则转2)。

3 实验结果与比较

实验环境为Core i5 3.10GHz,MATLAB 7.11。

3.1 模板匹配精度

以图1为目标图像，其中黑框图像为模板图像，尺寸为32×32。分别使用NPSO与基于标准PSO的NCC算法进行模板匹配。两种算法种群个数P=30,w=1,c1=2,c2=2,r1=1,r2=1，η=1，迭代次数为80。其中NPSO算法中c3=2,r3=1,,E=10。附属粒子群为4个，取值范围如式(7)-式(10)。

图3为两种算法分别独立运行100次求均值后的收敛曲线。

由于NPSO控制参数较多，导致前期运行速度较慢，并且总运行时间高于PSO。但NPSO最终收敛至0.98，基于标准PSO的NCC模板匹配算法最终收敛至0.85。由于NPSO的黑名单机制，平均每次运行结束跳出局部最优次数为10次，且进化具有多样性，加上随机扰动算子的增加收敛精准性，找到匹配最优解能力明显高于标准PSO算法。

图4为两种算法每次运行结束得到的最佳匹配位置与模板在目标图像中标准位置的街区距离。

可以看出NPSO的绝对精确匹配率为84%，误差小于等于1的精确匹配率为92%。而基于标准PSO的NCC算法绝对精确匹配率为15%，误差小于等于1的精确匹配率为16%。NPSO相比PSO算法匹配精度提高了79%。

表1为标准PSO与NPSO在图1中不同模板尺寸(保持模板左上角位置不变)匹配精度。

由表1可以看出，模板越大，NPSO匹配精度越高。模板越小，NPSO相对于标准PSO匹配精度提升比例越大，充分说明NPSO在多极值情况下增加了收敛准确性。

3.2 匹配时间与抗噪性能

(1)运行时间比较

表2为不同模板尺寸下NCC算法、SSDA算法运行时间与基于标准PSO的NCC算法、NPSO算法收敛至最优解所使用时间比较。其中SSDA阈值取3，最大匹配点数为100。

当模板大小为16×16、32×32、64×64时标准PSO与NPSO迭代次数为80次，当模板大小为128×128时标准PSO迭代20次、NPSO迭代10次便可达到最佳收敛状态。因为NPSO的附属粒子群机制，收敛至最佳值的迭代次数相比标准PSO减少10次。

由表2可以看出，NCC与SSDA运行时间较长，PSO与NPSO在运行时间上占有优势，但NPSO相比PSO运行时间略有增加，是因为NPSO牺牲部分时间增加收敛准确性。综合表1表2可以看出，NPSO算法相对于标准PSO的NCC模板匹配算法在小模板尺寸下增加27%、26%、21%的运行时间的同时，分别使定位精度提高900%、409%与60%。

(2)抗噪性能比较

图5(a)与黑框中图像分别表示原图与模板图像。图5(b)、(c)、(d)分别在原图中加入方差为0.01、0.02、0.03高斯噪声。

提取图5(a)中模板，其尺寸为32×32。使用上述四种算法在图5(b)、(c)、(d)中寻找模板位置，并分别独立执行100次。实验结果如表3所示。

由于模板灰度值与图像其地地方灰度差异较大，所以NCC系数接近于1的极值较少，加上NCC算法抗噪能力较强的特点，NCC算法、基于标准PSO匹配算法与NPSO算法都不容易受噪声干扰，其中NCC算法匹配准确度达到100%,NPSO算法准确度接近100%，而标准PSO算法匹配准确度只有18%左右。SSDA算法虽然可以减少运行次数，但匹配精度随噪声强度增加而降低，鲁棒性不佳。NPSO基于NCC算法，具有较强抗噪性能。

4 结语

文中使用附属粒子群、黑名单机制、随机扰动算子对标准PSO方法改进，结合NCC算法，提出了NPSO模板匹配算法。该算法克服了标准PSO算法容易陷入局部最优解的缺点，不仅提高了模板匹配精度，而且具有很强的抗噪能力。

增加模板尺寸、粒子群总群个数和附属粒子群个数都可以增加绝对精确匹配率，经多次试验，NPSO模板匹配精度与NCC系数极大值个数和粒子移动速度也有很大关系。当极大值较多时，应当适当降低粒子移动速度;当极大值较少时，应当加快粒子移动速度。使种群多样性与收敛速度达到最佳值，使得增加匹配准确度的同时加快收敛速度。

摘要：针对灰度模板匹配中速度慢、抗噪性差的缺陷,基于NCC(Normalized Cross-Correlation)算法,提出一种基于优化粒子群的模板匹配算法——NPSO。该算法加入附属粒子群,引导主粒子群向全局最优解收敛;根据禁忌搜索思想,提出黑名单概念,使粒子群快速跳出局部最优;并引入随机扰动算子,增加粒子群向全局最优解收敛准确性。通过Matlab仿真实验,不同模板尺寸下NPSO精确匹配率比基于标准粒子群模板匹配算法分别提高了45%、79%、36%、2%,且对噪声不敏感。说明NPSO不容易陷入局部最优,且匹配精度高、抗噪能力强。

关键词：模板匹配,粒子群算法,归一化互相关算法,附属粒子群,黑名单机制,随机扰动算子

参考文献

[1]Brunelli R.Template matching techniques in computer vision:Theory and Practice[M].Britain:Wiley and Sons,2009.

[2]Lin D M,Tsai C T.Fast normalized cross correlation for defect detection[J].Pattern Recognition Letters,2003,24(15):2625-2631.

[3]Yong S H,Kyoung M L,Sang U L.Robust stereo matching using adaptive normalized cross-correlation[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2011,33(4):807-822.

[4]Eberhart R,Kennedy J.A new optimizer using particle swarm theory[C]//Nagoya,Japan:Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science,1995.

[5]Kennedy J,Eberhart R.Particle swarm optimization[C]//Perth,Australi:IEEE International Conference on Neural Network,1995.

[6]朱霞.基于量子空间的粒子群算法在图像分割中的应用研究[J].计算机应用与软件,2012,29(6):256-259.

[7]武装.一种基于改进粒子群的图像滤波方法[J].计算机应用与软件,2013,30(2):86-88,156.

[8]王维真,熊义军,魏开平,等.基于粒子群算法的灰度相关图像匹配技术[J].计算机工程与应用,2010,46(12):169-171.

[9]鹿艳晶,马苗.基于灰色粒子群优化的快速图像匹配算法[J].计算机工程与应用,2009,45(10):157-159.

匹配优化 篇7

1 发动机使用的外特性

所谓发动机使用的外特性, 就是汽车发动机在进行工作时所产生的耗油量和输出动力之间的关系。发动机使用的外特性主要表现在发动机节气门全开时发动机的转矩和转速之间的关系。发动机使用的外特性能够用公式表现:

其中各项所代表的含义分别为:n表示发动机的转速, Ttq表示发动机的转矩, K表示曲线拟合的最大次数, ai表示待定系数。

通过上述的公式, 再结合相关的实验数据, 我们可以进一步利用MARLAB的polyfit函数对于汽车发动机使用的外特性进一步的进行拟合, 其公式可以表现为:

其中各项所代表的含义分别为:X表示采样点, Y表示采样点函数值, m表示次数, P表示多项式向量, S表示误差向量。

这一函数的应用原理在于最小二乘法。通过对汽车发动机使用的外特性不同的转矩和转速之间的变化关系进行采样, 得到的函数值, 就能够得到不同转矩下发动机不同的转速, 从而确定发动机使用的外特性。

2 CA7204MT汽车整车性能模拟计算

2.1 汽车整车性能概述

在对于一辆汽车性能进行评价时, 人们往往侧重于汽车的某一特定方面的性能, 比如汽车的安全性能、汽车的动力性能等方面。但是对于汽车整车性能的评价时, 往往根据不同类型的汽车会有不同整车性能评价方法, 所以对于汽车的整车性能的好坏评价是不能够特别说明问题的。但是, 我们根据不同类型或者不同级别的车辆对汽车进行分类, 然后按照汽车的性能加权系统, 对汽车的整体性能进行分层次的解析。通过统计的方法, 根据汽车的各层次性能进行加权处理, 从而确定出最具有代表性的评价关系式, 通过评价的关系式对汽车的整车性能做出一个大概的判断。

2.2 CA7204MT汽车性能仿真与模型验证

CA7204MT汽车是前轮驱动式汽车, 本文通过对于CA7204MT汽车进行建模, 根据已经建立好的模型, 我们选择了不同的模拟情况和实验方式对于CA7204MT汽车的整车性能进行仿真计算。通过对于CA7204MT汽车进行的不同任务计算, 我们得到了关于CA7204MT汽车的各层次的性能以及燃油消耗性能的模拟计算结果。再结合实际厂商的原车经济数据和动力参数进行的比对分析, 我们可以得出这样的结论, 在相对误差不超过3.7%的时候, 我们根据Cruise建立的传动系模型, 而且能够真实的反应出CA7204MT汽车的实际动力性与燃油经济性。在对于CA7204MT汽车进一步的研究分析, 我们可以得出结论, 当爬坡度达到52.85%时, CA7204MT汽车的燃油消耗量达到最大, 油耗偏高。产生这样的问题在于发动机的排量偏高或者传动比偏高。所以我们可以再实际的生产过程中选择小排量的发动机或者减低减速比。如图1所示。

2.3 传统系统参数对整车动力经济性的影响规律

根据上述的试验结论我们可以得出如下的传统系统参数对于整车动力经济性的影响规律:

主减速比对动力性和燃油经济性起到直接的影响作用。主减速比越大, 动力性越大, 但是油耗增加。

六档超速档传动比对于整车高速行驶时的超车性能起到主要作用, 对于于燃油经济性不起作用。由此可见, 当超速档不是比传动比越小越好, 如果传动比过小甚至会对整车的超车性能产生影响。

当一档传动比发生变化时, 而油耗保持不变的情况下, 如果加速时间可能提高3.1%, 这样就足以说明一档传动比对于循环工况的整车经济性能不产生影响, 但是会对于整车的动力性能产生比较大的影响。

3 传动系统参数优化

3.1 传动系统参数优化方案

我们对于传动系统的参数进行优化的主要的优化方案主要表现为调整汽车的主减速器的主减速比与变速器之间的各个档位的传动比。通过这样的调整优化, 我们就能够进行调整整车的行驶过程中发动机最常使用的工况点的位置, 从而实现优化整车动力性和经济性能的要求。

3.2 传动系统参数优化的仿真结果

基于Cruise的模拟计算, 我们将系统优化之后的传动系统的实验数据作为参考数据, 将参数代入到模拟公式中, 就可以得出传动系统参数优化之后的整车燃油经济性和加速性的的实验结果, 在与优化之前的模拟计算结果相比较, 就可以得出以下的结论, 当汽车的传动系统优化之后, 各个档位的油耗下降明显, 但是加速性能的提升并不明显。

4 结束语

从汽车整车性能来看, 影响汽车整车性能的方面不仅在于汽车的发动机的性能, 也在于汽车传动系统的性能。对于汽车整车性能提升, 最主要的问题在于汽车的发动机与传动系统之间配合的默契程度, 可以说两者之间配合的默契程度越高, 那么汽车的整车性能越好。

参考文献

[1]余志生.汽车理论[M].北京:机械上业出版社, 2009:75-87.

[2]杨连生.内燃机性能及其与传动装置的优化匹配[M].北京:学术期刊出版社, 1988:12-26.

匹配优化 篇8

轿车保险杠与发动机盖的尺寸配合是前部配合最关注的区域之一, 从各汽车厂商的造型趋势来看, 主流之一保险杠与发动机盖配合为前后分缝。图1收集了市面多款畅销车型的前部脸谱, 均为保险杠/前盖前后分缝形式。

文文献献[[11]]通通过过保保险杠上参考线对行人的伤害值曲线分析指出出保保险险杠杠外外凸凸部部分分上缘与发动机前前缘的X向距离越大, 对行行人人保保护护越越有有利利。。但限于空间布置, 保险杠外凸部分上缘X向向距距离离不不可可能能一一味味增加, 同时需要考虑到零件尺寸增大后静态态下下沉沉量量带带来来的的尺尺寸偏差变化。

本本文文从从造造型型趋趋势与行人保护出发, 研究一定条件下该配合区域的影响因素, 通过结构优化, 改善前保险杠与发动机盖的平整度。

1、基于DFSS方法的零件定位研究

1.1 传统尺寸方案研究

传统的尺寸定位方案选择由造型为驱动, 更多地依赖于经验知识库进行筛选。在方案初步达成共识后, 借助偏差分析软件进行间隙/平整度的偏差模拟, 再由评估小组对其可达性进行风险评估:如认可该状态, 则确定该设计方案;如无法通过评估, 再从产品/工艺角度予以优化。其流程如图2所示。

1.2 基于DFSS的方案选择标准

美国质量管理专家Subir Chowdhury先生提出的IDDOV流程[2], 即识别 (Identify) 、定义要求 (Define Requirements) 、开发概念 (Develop Concept) 、优化设计 (Optimize Design) 、确认和实施 (Verify&Implement) 。前面章节我们已经对问题进行了识别, 下面将着重研究如何运用DFSS方法建立模型。

DFSS方法首先需要把客户呼声转化为工程指标, 通过强弱相关性判断从所有潜在可能的工程指标中选取最关键的指标作为方案选择标准。

从尺寸控制的角度与现场经验总结得到表1客户呼声信息:

利用质量屋 (HOQ) 工具将客户呼声转化为工程指标, 并量化工程指标的权重, 找出影响客户呼声的最大设计影响因素。公式如下[3]:

式中, wij为第i个客户呼声的重要程度;

qji为第j个工程指标对应的相关性量化值, 强相关qji=9, 一般相关qji=3, 弱相关qji=1;rji为第j项工程指标权重值。

在图3所示的质量屋分析图中根据上述公式得到影响最大的工程指标分别为: (1) 平整度一致性均匀; (2) 零件的安装重复性; (3) 安装工艺; (4) 零件制造精度; (5) 返修时间。

1.3 设计方案确定

根据质量屋确定了权重最大的5个工程设计影响因素后, 基于之前的工程项目经验, 分别得到ABCD四种设计方案, 以这5个最重要的设计因素作为评价依据, 用决策矩阵对4种方案进行对比, 确认设计方案。

从表2的对比结果来看, 方案C除了在成本和重量上略有增加外, 其他各方面都具有明显的优势, 我们最终选择概念3为最终设计方案。

1.4 稳健优化设计

优化设计的目的就是选择最佳的控制因子, 同时降低噪音因子对系统稳健的影响[1]。系统通过信号, 噪音和控制因子的不同组合来衡量其稳定性, 通过设计试验来衡量每个组合的响应。将信号噪音比最大化的控制因子设置是最稳健的设计。本案例属于非动态响应, 不需要考虑响应对信号的影响, 其信噪比公式为:

式中, σe为系统变差。信噪比S/N值越高, 意味着系统的稳健性越高, 设计的方案就越可靠。

根据表2的决策矩阵形成优化设计的参数图4。

由参数图4定义的控制因子为3个, 噪音因子为2个, 分别取2水平, 如表3和表4所示, 选用L8正交列表。这里需要说明的是L8正交列表的C、E、F因子不使用, 因此原C, D控制因子分别对应正交列表中的D和G列。

用3DCS偏差分析软件分别模拟不同控制因子和噪音水平N1, N2工况下保险杠与前盖平整度/平整度一致性偏差, 计算其信噪比和均值Mean。结果见表3和表4。

由表5和表6的正交试验表分别画出平整度和平整度一致性的信噪比响应分析图5, 图6。从数据上看, 平整度及平整度一致性的信噪比最大 (最优) 方案相同, 均为A2B1D1G1, 这从另一个角度证明平整度和平整度一致性受到控制因子和噪音因子影响的趋势相同。

1.5 最优设计预测和确认

在试验数据分析前, 基于工程经验的方案选择为A1B1D2G2, 而试验分析的最优设计为A2B1D1G1。对这两种方案分别对比和均值Mean在预测和实际情况下的获益, 见表7。

在预测情况下, 得到了3.0d B的增益;实际情况下, 得到了2.0d B的增益。

通过3DCS偏差分析软件, 对优化后的方案进行N1/N2工况模拟后得到前盖与前保的平整度超差概率都小于设计标准要求5% (见表8) 。

2、名义值补偿方法

2.1 补偿量分析

如开始所述, 当车身上横梁位置一定时, 随着保险杠外凸部分的X向尺寸变大, 扰度逐渐增大。取纵向切面, 将保险杠总成及其支撑支架简化为悬臂梁模型, 其扰度公式:Wmax=WA=Fl33EI

其中:Wmax=WA为悬臂梁最大扰度,

F为载荷, E为弹性模量, I为截面惯矩。

图7是某车型假设其载荷为零件整体重力, 用CAE软件模拟保险杠总成在重力作用下整体下沉量, Y=0位置的下沉数值约为0.43mm。通常情况下整车匹配要求该处的平整度设计名义值为0, 这意味着即使不考虑零件制造波动造成的偏差影响, 已经产生了0.43mm的名义值偏移, 不利于整车配合, 必须予以修正。

2.2 结合DFSS方法的名义值补偿改进方案

保险杠整体在重力作用下造成的静态下沉对外观尺寸配合带来两点影响: (1) 保险杠与前盖匹配平整度的静态名义值变化; (2) 不利于安装稳定性;前者通过CAE分析已经得到了相关证明, 后者则通过保险杠工装的安装重复性加以验证。

在保险杠本身无法轻量化的前提下, 提高保险杠在车身安装点刚度能最大化减少下沉量并提升安装重复性。

在本案例中, 保险杠支架增加了Z向支撑结构, 静态下沉量从0.43mm减小到0.35mm, 如图8、图9所示, 使得平整度的名义值得到有效补偿, 减少非制造因素造成的影响。

同时以前盖配合型面为基准面, 测量用工装反复安装10次后的保险杠同一点的坐标值变化 (这里主要监测Z向值得变化) , 对比优化前后的Z向值变化范围和6σ值, 如表9所示:10次重复试验的误差范围由0.69mm减小到0.28mm, 波动的6σ数值由1.14减小到0.60。

结合之前的DFSS设计的最优方案, 当工装形式采用主基准为上下向, 第二基准为前后向, 第三基准为左右向时能够实现最佳设计。这样便实现了基于DFSS设计与下沉量优化的结合。

3、结论

本文基于主流造型之一的保险杠与前盖前后方向分缝, 分析早期设计中潜在影响两者尺寸配合的各项参数, 并使用DFSS质量工具通过参数化的建模得到最优化设计组合。考虑到通常实际制造中保险杠重力下沉情况, 将其在整车的安装形态简化为悬臂梁结构, 计算其自身重力导致的下沉量后对支撑结构进行名义值补偿优化, 并与DFSS的优化结果相结合, 以实现保险杠与前盖配合优化的目的。

通过该课题的研究, 也为其他类似接口的尺寸配合优化使用提供了分析思路和经验参考。

摘要：针对某种主流轿车前部保险杠与前盖的造型配合趋势, 在前期设计过程中使用DFSS方法建立尺寸配合的优化模型, 借助3DCS偏差分析软件分析和验证最优方案的可行性, 结合零件自重导致的名义值补偿分析和优化, 提高产品设计的稳健性。

关键词：尺寸配合,DFSS,保险杠下沉,稳健设计

参考文献

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[3]余秀慧.六西格玛设计在汽车产品开发中的应用[J].上海汽车, 2010 (03) :20-22.

匹配优化 篇9

(1)手工计算:这是一种极其繁琐的方法,因为需要用到较长(几千米)的计算公式,而且被处理的数据多为复数。

(2)经验:只有在RF领域工作多年的工程技术人员才能使用这种方法。总而言之,它只适合于资深专家。

(3) EDA软件:由于传统的试验加调试的方法进行阻抗匹配不仅成本高、周期长,而且有很多不确定的因素,不能满足现代设计的要求。而选用EDA软件进行射频电路阻抗匹配设计虽然不能代替真正的实验,但它能够在射频电路的阻抗匹配设计中起到很好的指导作用,为射频集成电路的设计带来巨大的便利。

本文将采用EDA软件Ansoft designer解决工作频率为433MHz的射频功放电路的阻抗匹配问题,使得电路的增益和反射系数得到明显改善,并且电路的输入输出网络部分获得良好的阻抗匹配特性。在整个设计过程中射频电路的设计过程得到简化,设计成本明显降低,设计周期大大缩短。

1 射频功放电路原理

射频功率放大电路的原理图如图1所示,工作频率为433MHz,以功放集成芯片RF5110G为主芯片,RF5110G集成了三级放大器。图1中,与VCC1(1)、VCC(14)和RF OUT(9、10、11、12)连接的电容、电感主要对电源进行滤波。第一级和第二级放大器的关断由与VAPC1(16)连接的电容控制,第三级放大器的关断由与VAPC(15)连接的电容控制。输入和输出阻抗匹配网络是需要设计的部分。如何确定阻抗匹配网络中的微带传输线和元件的类型、参数以及连接关系,是射频功放阻抗匹配优化设计的关键。

2 射频功放电路阻抗匹配优化设计

射频功放阻抗匹配优化设计主要包括:50Ω微带传输线的选型及相关参数的确定;输入输出阻抗匹配网络中元件的类型、参数以及连接关系。

2.1 微带传输线的优化设计

微带传输线的优化设计需要使用Ansoft designer中的微带传输线分析合成工具来完成。在设计时,考虑到顶层的微带线两侧有接地的铜线,它们会影响传输线阻抗的阻抗值,所以应选用G_CPW型传输线,这里选用FR4作为制板材料,介质为覆铜,厚度d=0.8mm,εr=4.3,Z0=50Ω,槽缝的宽度G=1mm。运用微带传输线分析合成工具软件分析50Ω的微带传输线,当工作频率为433MHz时,计算得到微带传输线的宽度W≈1.48mm,如图2所示。

2.2 输入输出阻抗匹配网络的优化设计

在进行输入输出阻抗匹配网络的优化设计之前,首先要建立主芯片RF5110G的网络模型。用网络模型分析电路可以避开电路的复杂性和非线性,简化网络输入、输出特性的关系,其中最重要的是不必了解系统的内部结构就可以通过实验确定网络输入、输出参数,即“黑盒子”方法。将RF5110G用一个二端口网络表示,完成RF5110G的建模后,使用Ansoft designer中的Smith圆图来对输入输出阻抗匹配网络进行优化设计。Smith阻

抗匹配优化设计分析图如图3所示。由3图分别得到:输入阻抗匹配电路由11.37nH(实际设计取12nH)的电感和电长度为5.3°(≈10.6mm)的50Ω微带传输线串联组成。

输出阻抗匹配电路由15.05pF (实际设计取15pF)的电容和电长度为13°(≈26mm)的50Ω微带传输线并联组成。

3仿真分析

用Ansoft designer软件分别对完成阻抗匹配优化设计之前、之后的射频功放电路进行模拟分析。图4(a)、(b)分别给出了电路S参数的仿真结果:S参数随频率增加的变化趋势。由图4可知,在433MHz处,射频功放电路完成阻抗匹配优化设计之前的S11、S21、S22分别为-10.21dB、23.11dB、-2.78dB,完成阻抗匹配优化设计之后的S11、S21、S22分别为-30.96dB、26.8dB、-27.27dB,增益比阻抗匹配前增加了3.7dB,输入、输出端的反射系数分别下降了20.75dB、24.49dB,性能明显优于阻抗匹配前,说明该射频功放电路的输入输出匹配良好,反向隔离特性也良好。

本文应用EDA软件-Ansoft designer对射频功放电路进行了阻抗匹配的设计。阻抗匹配完成后,电路仿真结果表明,射频功放电路的增益得到了明显的提高,反射系数得到了显著的改善,达到了阻抗匹配优化设计的目的。

与其他的阻抗匹配设计方法相比较,基于EDA的阻抗匹配设计方法,大大降低了生产成本,缩短了设计周期,在射频电路设计方面具有巨大的潜力。

参考文献

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