摘要
本发明公开了一种燃料电池混合动力汽车整体性能的多目标优化方法,涉及燃料电池混合动力汽车整车性能优化技术领域。本发明在燃料电池混合动力汽车多输入多输出、复杂非线性的系统情况下利用支持向量回归SVR算法,深入挖掘整车关键参数与电堆系统的能量转换效率、百公里等效氢耗量间的关联,确定最优的训练模型作为代理模型,利用NSGA‑Ⅱ算法开展多目标寻优,精准权衡各目标,以提高燃料电池混合动力汽车的整体性能。
技术关键词
燃料电池混合动力汽车
SVR算法
性能预测模型
燃料电池堆系统
整车
仿真模型
性能优化技术
变量
动力电池模块
拉格朗日
因子
支持向量回归
训练集
燃料电池汽车
车身模块
燃料电池系统
多输入多输出
超参数
数据
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耦合仿真方法
滑动轴承
性能预测模型
轴瓦
动态网格
球型阀门
防水阀门
整车控制模块
微处理器
执行器
并联电池系统
支路
电池管理系统
整车
新能源汽车技术