【技术实现步骤摘要】
本申请涉及车辆设计优化，特别是涉及一种协同最优设计与最优控制的车辆设计优化方法及装置。
技术介绍
1、近些年，新车推出的节奏不断加快，全球汽车市场快速变化，智能化车辆发展一日千里，产品迭代迅速，全球车辆研发交付周期成倍缩短，性能要求不断提升，无人车取消驾驶舱后存在大量潜在形态，急需快速开发迭代。需要新的研发流程以缩短平台互联和软件领域的生产周期。目前一款新车的平均研发周期已经由过去的5～7年缩短至2～3年。新时代车辆设计开发存在以下需求，形态更多，周期更短，要求更高。
2、传统新车研发在车辆设计方面，现有车辆设计方法主要采用基于经验的方法，结合已有研究经验，对车辆车身进行改进设计，选取符合需求的动力系统部件，具有设计周期短、针对性强等优点。但该方法主要根据经验进行定性分析，不能从理论上保证方案在结构、性能等方面最优。在车辆轻量化设计方面，传统的方法只能依照定性的评价来选择具体优化方案，优化效率较低且不能保证效果最优，无法结合具体分析结果对零件各部位有针对性地进行参数优化。
3、在车辆参数优化方法方面，目前分为几类：1)基于静态模型的参数优化方法，虽然计算效率高，但由于车辆实际工作过程是动态的，实际应用效果差。2)基于进化类算法的优化方法，可考虑车辆动态模型，但由于没有应用梯度信息，优化效率低。3)采用动态规划或间接法基于动态模型的优化算法，对问题求解规模极为敏感，难以实现较多参数的快速优化。
4、此外，车辆本身设计参数与其控制参数存在耦合关系，而上述优化方法只对设计参数或控制参数进行优化，使全
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种协同最优设计与最优控制的车辆设计优化方法及装置，可实现基于车辆动力学模型同时优化车辆的设计参数与控制参数。
2、为实现上述目的，本申请提供了如下方案：
3、第一方面，本申请提供了一种协同最优设计与最优控制的车辆设计优化方法，包括以下步骤：
4、根据车辆类型，基于拉格朗日动力学构建得到多自由度车辆动力学模型。
5、根据动力系统质量和输出转矩对设计参数的依赖关系，构建得到动力总成质量模型。
6、基于多自由度车辆动力学模型和动力总成质量模型，在预设工况下进行模拟控制，得到初始解。
7、基于多自由度车辆动力学模型和动力总成质量模型，根据初始解、设计参数集、控制参数集和相关约束，构造多目标协同优化问题。
8、将多目标协同优化问题转化为非线性最优化问题，并利用非线性最优化问题求解器进行问题求解，得到最优控制参数集和最优设计参数集。
9、第二方面，本申请提供了一种协同最优设计与最优控制的车辆设计优化装置，包括以下模块：
10、动力学模型构建模块，用于根据车辆类型，基于拉格朗日动力学构建得到多自由度车辆动力学模型。
11、质量模型构建模块，用于根据动力系统质量和输出转矩对设计参数的依赖关系，构建得到动力总成质量模型。
12、初始解生成模块，用于基于多自由度车辆动力学模型和动力总成质量模型，在预设工况下进行模拟控制，得到初始解。
13、多目标优化问题构造模块，用于基于多自由度车辆动力学模型和动力总成质量模型，根据初始解、设计参数集、控制参数集和相关约束，构造多目标协同优化问题。
14、问题转换及nlp求解模块，用于将多目标协同优化问题转化为非线性最优化问题，并利用非线性最优化问题求解器进行问题求解，得到最优控制参数集和最优设计参数集。
15、根据本申请提供的具体实施例，本申请公开了以下技术效果：
16、本申请提供了一种协同最优设计与最优控制的车辆设计优化方法及装置，在该方法中，首先基于拉格朗日动力学构建得到多自由度车辆动力学模型，并根据动力系统质量和输出转矩对设计参数的依赖关系，构建得到动力总成质量模型；在构建协同优化问题之前，基于多自由度车辆动力学模型和动力总成质量模型，在预设工况下进行模拟控制，得到初始解，再根据初始解、设计参数集、控制参数集和相关约束，构造多目标协同优化问题；之后将多目标协同优化问题转化为非线性最优化问题，并利用非线性最优化问题求解器进行问题求解，得到最优控制参数集和最优设计参数集。本申请构建了一个面向车辆的最优设计与最优控制协同问题，可实现基于车辆动力学模型同时优化其设计参数与控制参数，最优设计参数可用于车辆设计，最优控制参数可作为后续在线控制策略制定的参考，本申请的方案可应用梯度信息，扩大寻优空间，具备良好的优化效果。
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1.一种协同最优设计与最优控制的车辆设计优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的协同最优设计与最优控制的车辆设计优化方法，其特征在于，所述多自由度车辆动力学模型可通过下式表示：
3.根据权利要求2所述的协同最优设计与最优控制的车辆设计优化方法，其特征在于，车辆动力系统的动能包括簧载质量的动能和非簧载质量的动能；所述簧载质量的动能可通过下式表示：
4.根据权利要求2所述的协同最优设计与最优控制的车辆设计优化方法，其特征在于，簧载质量所受广义力和非簧载质量所受广义力分别通过下式所示：
5.根据权利要求1所述的协同最优设计与最优控制的车辆设计优化方法，其特征在于，所述动力总成质量模型包括电机质量模型和变速机质量模型；所述电机质量模型可通过下式表示：
6.根据权利要求2所述的协同最优设计与最优控制的车辆设计优化方法，其特征在于，基于所述多自由度车辆动力学模型和所述动力总成质量模型，在预设工况下进行模拟控制，得到初始解，具体为：基于所述多自由度车辆动力学模型和所述动力总成质量模型，构建驾驶员模型控制车辆在路径跟踪模型
7.根据权利要求6所述的协同最优设计与最优控制的车辆设计优化方法，其特征在于，所述路径跟踪模型可通过下式表示：
8.根据权利要求1所述的协同最优设计与最优控制的车辆设计优化方法，其特征在于，所述非线性最优化问题如下式所示：
9.根据权利要求1所述的协同最优设计与最优控制的车辆设计优化方法，其特征在于，采用局部配点法、差分方法和自动缩放法将所述多目标协同优化问题转化为非线性最优化问题。
10.一种协同最优设计与最优控制的车辆设计优化装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种协同最优设计与最优控制的车辆设计优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的协同最优设计与最优控制的车辆设计优化方法，其特征在于，所述多自由度车辆动力学模型可通过下式表示：
3.根据权利要求2所述的协同最优设计与最优控制的车辆设计优化方法，其特征在于，车辆动力系统的动能包括簧载质量的动能和非簧载质量的动能；所述簧载质量的动能可通过下式表示：
4.根据权利要求2所述的协同最优设计与最优控制的车辆设计优化方法，其特征在于，簧载质量所受广义力和非簧载质量所受广义力分别通过下式所示：
5.根据权利要求1所述的协同最优设计与最优控制的车辆设计优化方法，其特征在于，所述动力总成质量模型包括电机质量模型和变速机质量模型；所述电机质量模型可通过下式表示：
6.根据权利要求2所述的协同最优设计与最优控制的车辆设计优化方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：于会龙，李文浩，席军强，刘喆，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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