【技術實現步驟摘要】
本申請一般地涉及電動裝載機動力系統優化配置，具體涉及一種基于作業場景的電動裝載機動力系統的優化配置、尤其是性能評價與優化匹配方法、系統及計算機設備。
技術介紹
1、隨著環保意識的不斷提升和能源消耗的加劇，及“碳達峰、碳中和”工作推進的大背景下，發展低碳、綠色、節能的新能源工程機械成為新的趨勢。相比于傳統燃油裝載機，將動力源更換為電池的新型純電動裝載機有廣闊的市場。電動裝載機、尤其是純電動裝載機可以大大降低能源成本和維護成本。相較于汽車領域成熟的主客觀評價體系，電動裝載機暫無相關主客觀評價體系，且由于裝載機作業場景復雜、存在挖裝作業場景，對動力系統的性能要求更高，汽車的主客觀評價體系無法適用于電動裝載機。
2、已知一種車輛動力學性能評價方法，其應用于車輛動力學性能分析
，該方法包括：通過綜合評價界面獲取車輛的操縱性指標、穩定性指標、平順性指標和制動性指標中的至少一種作為車輛的動力學性能指標；對動力學性能指標進行預處理，得到車輛的待評價指標和決策矩陣；根據決策矩陣，計算待評價指標的權重，并將待評價指標的權重賦予待評價指標，得到賦權后的待評價指標；基于決策矩陣和賦權后的待評價指標，對車輛的設計方案進行綜合評價，得到設計方案的評價結果。該方法能夠有效地降低主觀因素對綜合評價結果的影響，在提高綜合評價結果的可信度和客觀性的同時提高了綜合評價結果的精準度，確保綜合評價結果的一致性。然而，針對車輛動力學性能評價方法無法直接進行電動裝載機評價，由于電動裝載機作業場景復雜、存在挖裝作業場景，對動力系統的性能要求更高，需針對電動裝
3、已知一種裝載機動力匹配計算方法，其中方法包括步驟：發動機運行時，獲取根據發動機的實時轉速；根據發動機的風扇額定功率、風扇額定轉速、發動機實時轉速，得到風扇消耗的扭矩；獲取變矩器輸入扭矩與風扇消耗的扭矩之間對應的函數關系。該方法提高了動力匹配計算的嚴謹性，減小了計算誤差，為后面的油耗計算、自動變速箱控制計算提供了更加準確的動力數據依據。然而，針對傳統燃油裝載機提出的動力匹配計算方法無法直接進行電動裝載機評價。由于電動裝載機作業場景復雜、存在挖裝作業場景，對動力系統的性能要求更高，需針對電動裝載機動力系統構建不同的評價方法及裝置。此外，針對傳統燃油裝載機提出的動力匹配計算方法需要發動機實時轉速等實測數據，無法實現產品的正向研發。
技術實現思路
1、因此，本申請的目的在于提供一種能夠克服現有技術中至少一個缺陷的基于作業場景的電動裝載機動力系統的優化配置方法或者說性能評價與優化匹配方法、系統及計算機設備。
2、根據本申請的第一方面，提供一種基于作業場景的電動裝載機動力系統的優化配置方法，所述優化配置方法包括：確定針對電動裝載機的作業場景信息，其中，針對電動裝載機設定有多個作業場景，每個作業場景能通過多個工況設定以及配設給各工況設定的權重值來表征；確定針對電動裝載機的裝載機模型信息；確定針對電動裝載機的動力系統的多個配置組合；基于多目標優化函數進行迭代優化，以確定優化配置組合，其中，所述多目標優化函數通過設定的性能指標以及各性能指標的權重值構建而成，其中，針對多目標優化函數的每次迭代基于多物理域電動裝載機模型的性能指標仿真值進行，其中，將確定的作業場景信息、確定的裝載機模型信息、以及多個配置組合之一作為輸入驅動所述多物理域電動裝載機模型進行仿真，以獲得性能指標仿真值作為輸出代入到多目標優化函數中；輸出與確定的優化配置組合相關的優化結果信息。
3、在一些實施例中，每個作業場景包括a％的i型作業、b％的v型作業、c％的堆料作業、d％的直線上坡行駛、e％的直線加減速行駛、f％的直線勻速平地行駛、g％的轉彎行駛、h％的直線下坡行駛，其中，a+b+c+d+e+f+g+h＝100，0≤a、b、c、d、e、f、g、h≤100。
4、在一些實施例中，所述優化配置方法包括：借助于裝載機cad模型、液壓原理圖及整車控制策略搭建所述多物理域電動裝載機模型，所述多物理域電動裝載機模型包括控制系統、動力傳動系統、機械系統、物料系統、路面系統、液壓系統、和/或熱管理系統。
5、在一些實施例中，每個配置組合包括：動力架構、零部件數據庫、變速箱速比范圍；和/或泵電機減速器速比范圍。
6、在一些實施例中，多目標優化函數被配置成包括表征動力性的第一性能指標、表征經濟性的第二性能指標、和/或表征總體擁有成本的第三性能指標，其中，第一性能指標包括最大牽引力、最大崛起力和/或最大爬坡度；第二性能指標包括電池單位時間耗能、單位時間能量回收和/或電池續航時間；第三性能指標包括整車購置成本、運營成本、管理成本和/或維護保養成本。
7、在一些實施例中，所述優化配置方法包括：基于針對各個性能指標的綜合評分法確定多目標優化函數；借助于層次分析法確定各個性能指標的權重值，并將相應的權重值代入多目標優化函數中，從而構建出設定的多目標優化函數。
8、在一些實施例中，設定的多目標優化函數被配置為各個性能指標項的加減組合，其中，每個性能指標項包括相應的性能指標的仿真值與目標值之商與相應的權重值的乘積。
9、在一些實施例中，設定的多目標優化函數被配置為如下公式：
10、yi*＝(a11*(y11)i+a12*(y12)i+a13*(y13)i)+(-a21*(y21)i+a22*(y22)i+a23*(y23)i)
11、-(a31*(y31)i+a32*(y32)i+a33*(y33)i+a34*(y34)i)
12、其中，y11為最大牽引力仿真值與最大牽引力目標值之商；y12為最大崛起力仿真值與最大崛起力目標值之商；y13為最大爬坡度仿真值與最大爬坡度目標值之商；y21為電池單位時間耗能仿真值與電池單位時間耗能目標值之商；y22為單位時間能量回收仿真值與單位時間能量回收目標值之商；y23為電池續航時間仿真值與電池續航時間目標值之商；y31為整車購置成本仿真值與整車購置成本目標值之商；y32運營成本仿真值與運營成本目標值之商；y33為管理成本仿真值與管理成本目標值之商；y34為維護保養成本仿真值與維護保養成本目標值之商；其中，a11為最大牽引力權重值、a12為最大崛起力權重值、a13為最大爬坡度權重值、a21為電池單位時間耗能權重值、a22為單位時間能量回收權重值、a23為電池續航時間權重值、a31為整車購置成本權重值、a32為運營成本權重值、a33為管理成本權重值、a34為維護保養成本權重值。
13、在一些實施例中，所述優化配置方法包括：運用粒子群算法、最速下降法，牛頓下降法、灰狼優化算法、或雞群優化算法針對多目標優化函數進行迭代優化，以確定多目標優化的最優解，進而確定最優解對應的優化配置組合。
14、在一些實施例中，所述優化配置方法包括：針對第一性能指標選擇第一主要影響因子，優選地，第一主要影響因子包括：泵電機減速器速比、變速箱速比、行走電機最高本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于作業場景的電動裝載機動力系統的優化配置方法，其特征在于，所述優化配置方法包括：
2.根據權利要求1所述的優化配置方法，其特征在于，每個作業場景包括a％的I型作業、b％的V型作業、c％的堆料作業、d％的直線上坡行駛、e％的直線加減速行駛、f％的直線勻速平地行駛、g％的轉彎行駛、h％的直線下坡行駛，其中，a+b+c+d+e+f+g+h＝100，并且0≤a、b、c、d、e、f、g、h≤100。
3.根據權利要求1所述的優化配置方法，其特征在于，所述優化配置方法包括：
4.根據權利要求1所述的優化配置方法，其特征在于，每個配置組合包括：動力架構、零部件數據庫、變速箱速比范圍；和/或泵電機減速器速比范圍。
5.根據權利要求1所述的優化配置方法，其特征在于，多目標優化函數被配置成包括表征動力性的第一性能指標、表征經濟性的第二性能指標、和/或表征總體擁有成本的第三性能指標，
6.根據權利要求5所述的優化配置方法，其特征在于，所述優化配置方法包括：
7.根據權利要求6所述的優化配置方法，其特征在于，設定的多目標優
8.根據權利要求7所述的優化配置方法，其特征在于，所述優化配置方法包括：
9.根據權利要求6所述的優化配置方法，其特征在于，所述優化配置方法包括：
10.一種基于作業場景的電動裝載機動力系統的優化配置系統，其特征在于，所述優化配置系統包括：
11.根據權利要求10所述的優化配置系統，其特征在于，
12.根據權利要求11所述的優化配置系統，其特征在于，所述多目標優化函數被配置成包括表征動力性的第一性能指標、表征經濟性的第二性能指標、以及表征總體擁有成本的第三性能指標，
13.根據權利要求12所述的優化配置系統，其特征在于，第二處理模塊被配置成運用粒子群算法、最速下降法，牛頓下降法、灰狼優化算法、或雞群優化算法針對多目標優化函數進行迭代優化，以確定多目標優化的最優解，進而確定最優解對應的優化配置組合。
14.根據權利要求12所述的優化配置系統，其特征在于，第三處理模塊被配置成將選擇的主要影響因子作為輸入驅動多物理域電動裝載機模型進行仿真，以獲取第一性能指標仿真值、第二性能指標仿真值、和第三性能指標仿真值，
15.計算機設備，所述計算機設備包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于作業場景的電動裝載機動力系統的優化配置方法，其特征在于，所述優化配置方法包括：
2.根據權利要求1所述的優化配置方法，其特征在于，每個作業場景包括a％的i型作業、b％的v型作業、c％的堆料作業、d％的直線上坡行駛、e％的直線加減速行駛、f％的直線勻速平地行駛、g％的轉彎行駛、h％的直線下坡行駛，其中，a+b+c+d+e+f+g+h＝100，并且0≤a、b、c、d、e、f、g、h≤100。
3.根據權利要求1所述的優化配置方法，其特征在于，所述優化配置方法包括：
4.根據權利要求1所述的優化配置方法，其特征在于，每個配置組合包括：動力架構、零部件數據庫、變速箱速比范圍；和/或泵電機減速器速比范圍。
5.根據權利要求1所述的優化配置方法，其特征在于，多目標優化函數被配置成包括表征動力性的第一性能指標、表征經濟性的第二性能指標、和/或表征總體擁有成本的第三性能指標，
6.根據權利要求5所述的優化配置方法，其特征在于，所述優化配置方法包括：
7.根據權利要求6所述的優化配置方法，其特征在于，設定的多目標優化函數被配置為各個性能指標項的加減組合，其中，每個性能指標項包括相應的性能指標的仿真值與目...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉吉超，張夢瑩，劉通，
申請(專利權)人：江蘇徐工工程機械研究院有限公司，
類型：發明
國別省市：
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