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四、优化结果及分析
（一）动力系统的优化结果
图2所示为该优化过程的迭代图。从图2中可以看出，计算过程从初始值开始离散的改变优化参数的取值，并在每点计算当前约束，判断是否满足迭代终了条件，然后通过二次规划算法计算下次迭代的方向和步长，直至整个优化过程收敛于某一组数值。当然，当约束条件取值不当时，优化过程会得不到收敛值而超时终止。
表7是通过优化得到结果。通过上述的优化过程，将优化后的结果进行仿真，所得仿真结果如表8 所示。
从结果中可以看到，优化后的车型在满足仿真初期设定的动力性前提下，达到了动力系统最小化的优化目的，这样可以降低成本，一定程度上提高了整车性能。
（二）控制策略优化结果
EQ6110HEV混合动力电动汽车采用的是目前并联HEV普遍采用的电力辅助控制策略，该策略将电力驱动系统作为辅助驱动源，发动机作为汽车的主驱动源，各种工作模式下利用电机优化发动机的工作区间，在满足汽车行驶要求的条件下，保证发动机尽可能的工作于低油耗和低排放的理想工作区域，电机对发动机的输出扭矩起“削峰填谷”的作用，同时注意到将电池SOC值维持在一个合理的范围内。控制策略中的各控制参数在优化过程中的迭代情况如图3 所示，控制策略优化结果如表9 所示，图4 所示为各个控制参数与目标值之间的变化关系。
图5是优化后的控制策略与初始控制策略经济性的比较。从图5可以看出优化后的控制策略对燃油经济性有大幅度改善，百公里燃油消耗量降低约18%。优化设计达到了预期的目标。
五、结语与展望
本文以EQ6110HEV 为对象，系统分析了混合动力电动汽车的优化设计过程，包括目标函数的设定、优化变量的选取、约束条件的选定和优化算法的选择，并在最后给出了优化计算过程和结果。另外，在仿真研究中发现，HEV的燃油经济性不仅与整车配置和控制策略有关，而且与HEV的驾驶循环有较大关联。而对于像EQ6110这样的混合动力公交车来说，由于其行驶路线和路况较为固定，本文所进行的优化研究对于整车经济性能的提升有很实际的帮助，但是对于驾驶循环不固定的其它类型HEV来说，适用于多工况的控制策略还有待研究。
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