纯电动物流车动力性设计及优化

Power Design and Optimization of Pure Electric Logistics Vehicle

摘要: 以某款纯电动物流车为例，依据该车的基本参数，进行动力系统参数匹配，通过理论计算进行驱动电机等部件的选型。使用AVL-Cruise建立整车模型，设置相关动力性及经济性任务，进行仿真计算，仿真结果表明，参数匹配设计方案满足车辆最高车速、加速性能、最大爬坡度等设计指标，通过Cruise与Isight联合仿真对传动比进行了优化，提升了续航里程，为纯电动物流车相关研究提供参考。

Abstract: Taking a pure electric logistics vehicle as an example, based on the basic parameters of the vehicle, the parameters of the power system were matched, and the driving motor and other components were selected through theoretical calculation. The vehicle model was established with AVL-Cruise, and relevant dynamic and economic tasks were set up. The simulation results showed that the parameter matching design scheme met the maximum vehicle speed, acceleration performance, maximum climb and other design indicators. The transmission ratio was optimized by Cruise and Isight co-simulation, to provide reference for the pure electric logistics vehicle related research.

1. 引言

为响应“绿水青山就是金山银山”号召，在我国大力发展新能源汽车产业成为汽车工业的新趋势。目前纯电动物流车对我国城市物流发展具有很重要的意义，但由于受电池容量和充电速度等问题，使得纯电动物流车能耗较大，续驶里程较短。为解决此类问题，有效提高整车的动力性和经济性，通过对纯电动物流汽车动力系统的电池、电机、电机控制器和传动系统[1]进行合理匹配对电动物流车的整车性能至关重要。

陈汉玉以某款增程式电动轿车为研究车型，采用了REEV系统结构，对REEV动力系统进行参数匹配，并利用Advisor软件进行了REEV性能仿真验证[2]。牛秦玉以某公司纯电动汽车为研究对象，通过建立控制策略，进行Matlab/Simulink联合仿真，证明了控制策略的有效性[3]。盛继新采用两挡机械式自动变速器传动系统方案，参考整车动力性指标，进行电机参数优化，并进行了齿轮速比优化，后续验证了优化的有效性[4]。张金成对纯电动汽车的传动系统进行了匹配计算，搭建了整车仿真模型，进行了传动比优化，在此基础上搭建优化转矩控制策略，验证了控制策略有效[5]。Kwon K等人首先建立电动汽车驱动电机系统模型，并进行整车参数匹配，得到初步匹配方案，然后进行了传动比的优化设计，其中优化目标为最小能耗[6]。Roozegar M等人基于让电机更大可能地工作在高效率区的目的，对纯电动汽车的速比和电机参数进行优化，极大地提升了纯电动汽车的经济性[7]。Ritari A等人搭建了车辆动力学模型，运用穷举法对二挡电动汽车的传动比进行了优化[8]。

本文以某款物流车为参考，对动力系统各个部件进行参数匹配，通过Cruise软件的各个模块搭建对应的整车模型，并进行了信号连接，通过模拟仿真，验证了设计的正确性。通过Isight软件使用多岛遗传算法进行传动比优化，并对优化结果进行仿真对比，为纯电动汽车相关研究提供参考。

2. 纯电动物流车动力系统相关参数的匹配设计

某纯电动物流车的整车基本参数和整车性能参数如表1所示。

Table 1. Main parameters of vehicle

表1. 整车主要参数

整车基本参数	数值
整备质量/kg	1750
满载质量/kg	3250
传动系效率	0.90
轮胎滚动半径/m	0.327
迎风面积/m^2	3.8

续表

空气阻力系数	0.40
旋转换算系数	1.29
轴距/m	2.89
滚动阻力系数	0.015
整车性能指标	数值
最高车速km/h	90
最大爬坡度%	≥20
0~50 km/h加速时间S	≤9
CLTC-C工况续航里程km	≥190

3. 驱动电机的选型及参数匹配设计

3.1. 电机类型的选择

永磁同步电机具有转速范围比较广、可靠性高、电机过载能力强等优点，受到人们的喜爱，永磁同步电机能够满足纯电动物流车在城市工况的要求，因此，选择永磁同步电机来为整车提供动力。

3.2. 电机参数匹配

纯电动汽车在进行电机的参数匹配时，最重要的是要考虑电机的功率，电机功率过大或者过小都会影响整车性能，其中需要分别考虑纯电动汽车在最高车速、加速时和最大爬坡度下的功率需求。

(1) 纯电动汽车所需功率为最高车速时的$P_{\max 1}$

此时忽略汽车的加速阻力和坡道阻力，令其均为0，仅考虑空气阻力和滚动阻力，其表达式为：

$P_{\max 1}=\frac{1}{3600{\eta }_t}\left(mgf{V}_{\max }+\frac{C_{D}A{V}_{\max }^3}{21.15}\right)$ (1)

m——车辆质量；

g——重力加速度；

f——滚动阻力系数；

$V_{\max }$ ——车辆的最高车速；

${\eta }_t$ ——传动系效率；

$C_D$ ——迎风阻力系数；

A——迎风面积；

依据表1中数据得$P_{\max 1}=23.316\text{kW}$ 。

(2) 汽车为最大爬坡度下对应的驱动电机功率$P_{\max 2}$

此时汽车为匀速度爬坡行驶，所需要的功率为：

$P_{\max 2}=\frac{V_{\alpha }}{3600\eta }\left(mg\sin {\alpha }_{\max }+mgf\cos {\alpha }_{\max }+\frac{C_{D}A{V}_s^2}{21.15}\right)$ (2)

$V_{\alpha }$ ——车辆爬坡时的稳定车速，爬坡时速度取稳定车速20 (Km/h)；

${\alpha }_{\max }$ ——车辆的最大爬坡度；

依据表1中数据得$P_{\max 2}=41.59\text{kW}$ 。

(3) 汽车在0~50 (Km/h)的加速时对应的驱动电机功率$P_{\max 3}$

此时汽车在加速时，不考虑坡道阻力作用，仅需考虑汽车的加速阻力、滚动阻力和空气阻力，对应的计算表达式为：

$P_{\max 3}=\frac{V}{3600{\eta }_t}\left(m\delta \frac{V}{3.6t}+mgf+\frac{C_{D}A{V}^2}{21.15}\right)$ (3)

${\eta }_t$ ——传动系效率；

m——车辆质量；

V——车辆瞬时末速度 ；

g——重力加速度；

$\delta$ ——汽车旋转质量换算系数；

$C_D$ ——迎风阻力系数；

A——迎风面积；

t——对应的加速时间；

依据表1中数据得$P_{\max 3}=60.51\text{kW}$ 。

驱动电机的峰值功率需要满足$P_{\max }>\left(P_{\max 1},P_{\max 2},P_{\max 3}\right)$ ，考虑到整车在各种行驶工况下应有一部分后备功率，因此，本文电机选用峰值功率$P_{\max }$ 值为65 kW。

驱动电机的额定功率$P_e$ 计算表达式为：

$P_e=\frac{P_{\max }}{\lambda }$ (4)

$P_e$ ——驱动电机额定功率；

$\lambda$ ——驱动电机的过载系数，一般取值在2~3。取得$P_e=30\text{kW}$ 。

在整车的设计与匹配过程中，电机转速高低也会对整车动力性能产生影响，因此选择合适的电机是非常重要的，通过参考整车的参数和性能指标，综合考虑电机的可靠性、散热性等相关影响因素，最后选取最高转速为9000 r/min的电机作为纯电动物流车的驱动电机额定功率表达式为：

$n_e=\frac{n_{\max }}{\beta }$ (5)

$n_e$ 为电机额定转速；

$n_{\max }$ 为电机最高转速；

$\beta$ 为扩大恒功率区系数。

通常取值范围为2~4之间，计算得$n_{\max }=9000\text{r}/\text{min}$ ，$n_e=3200\text{r}/\text{min}$ 。

驱动电机转矩需要满足车辆在最大爬坡度下较大的转矩需求，根据转矩、功率、转速的关系可确定其额定转矩与峰值转矩。

$T_e=9550\frac{P_e}{n_e}$ (6)

$T_{\max }=\gamma T_e$ (7)

$T_{\max 1}$ 为电机峰值转矩；

$T_{e1}$ 为电机额定转矩；

$\gamma$ 为通常取值为2~3；

计算得$T_e=89.53\text{N}\cdot \text{m}$ ，$T_{\max }=193.98\text{N}\cdot \text{m}$ 。

综上，选用额定电压为320 V的电动机，表2为综合考虑后选取的电机的参数。

Table 2. Electric machine parameter

表2. 电机参数

参数	参数数值
类型	永磁同步电机
额定功率kW	35
峰值功率kW	65
额定转速r/min	3200
峰值转速r/min	9000
额定转矩N·m	90
峰值转矩N·m	220
额定电压V	320

3.3. 传动比的选择

最小传动比应该满足以下：

$\frac{F_{v\left(\max \right)}\ast r}{T_{\max }\ast \eta }\le i_{\min }\le \frac{0.377\ast n_{\max }\ast r}{V_{\max }}$ (8)

$i_{\min }$ 为最小传动比；

$F_{v\left(\max \right)}$ 为最高车速时的行驶阻力。

选择最大传动比时，忽略空气阻力，考虑坡度阻力和滚动阻力即可，此时最大传动比应该满足以下：

$\frac{F_{z1}\ast \phi \ast r}{\eta \ast T_{\max }}\ge i_{\max }\ge \frac{mgrf\cos {\alpha }_{\max }+\sin {\alpha }_{\max }}{T_{\max }\ast \eta }$ (9)

$F_{z1}$ 为车轮的法向反作用力；

$\phi$ 为地面附着系数。

本文选择的纯电动物流车没有设置变速器与离合器等装置，直接通过主减速器传递来自电机的扭矩，传动比选取i = 10。

3.4. 动力电池的选择

纯电动汽车的动力来源自动力电池，没有其他供能装置，只有蓄电池为车辆提供能量，因此需对动力电池的参数进行合理匹配，对提升车辆的整体性能产生了积极影响，动力电池匹配时通常要考虑以下几方面：安全性能、续航能力、电池寿命、能量密度和成本等。目前在纯电动汽车中常用的电池有锂电池、镍氢电池和铅酸电池这三种类型。

锂电池是当前最主流的电动汽车电池技术，锂电池的能量密度是目前所有可用电池中最高的，其能量密度可以达到150~200 wh/kg，这意味着锂电池可以提供更好的续航里程和较高的动力输出。并且锂电池相对于镍氢电池和铅酸电池等电池，其寿命更长，循环寿命可以达到数千次，温度寿命也较高。从电池重量方面来说，锂电池的重量相对较轻，也是有很大优势。并且相对于其他电池类型，锂电池的自放电率相对较低，长期存储时也可以维持稳定的电量，也无需添加有害物质，符合环保要求。目前锂电池因为其有较高的能量效率、极好的安全性以及循环次数多等优点被大规模地使用。其中，锂电池又包括磷酸铁锂电池等众多类型。磷酸铁锂电池相较其他锂离子电池来说可靠性更高，价格也便宜，更重要的是循环使用次数高。所以本文采用磷酸铁锂电池作为最终的动力电池，本文采用型号CB260的磷酸铁锂电池，选取的电池参数见表3。

Table 3. Main parameters of lithium iron phosphate battery

表3. 磷酸铁锂电池主要参数

类型	磷酸铁锂
额定电压V	3.22
容量Ah	155
能量密度Wh/kg	>140.4

选取109个电池串联为一个标准箱，动力电池标称电压为350.98 (V)，动力电池总功为54.40 (kW·h)，满足车辆设计要求。

4. 整车建模及联合仿真

4.1. 整车模型的建立

通过Cruise软件搭建整车模型，利用软件自带的部件模型进行整车模型搭建，并把前面计算得出的参数输入到仿真模型中，设置对应的仿真任务，进行仿真计算，最终搭建的模型如图1所示。

Figure 1. Pure electric logistics vehicle simulation model

图1. 纯电动物流车整车仿真模型

4.2. 纯电动物流车仿真结果

4.2.1. 纯电动物流车最高车速仿真

在Cruise中的Task folder中的Constant Drive设置最高车速仿真任务，并进行仿真运算。结果如图2可知，纯电动物流整车最高车速为99.25 km/h，大于设计目标90 km/h，符合整车设计要求。

Figure 2. Vehicle acceleration simulation curve

图2. 车速仿真曲线

4.2.2. 最大爬坡度仿真

如图3所示，20 km/h车速对应最大爬坡度为22.75%，满足设计要求。

Figure 3. Climbing performance

图3. 爬坡性能

4.2.3. 加速时间仿真

在Cruise中的Task folder中的Full Load Acceleration窗口设置0~50 km/h加速时间的仿真任务，并进行仿真运算。结果如图4所示，纯电动物流车在0~50 km/h加速时间为5.31 s，低于设计目标9 s，符合整车设计要求。

Figure 4. Vehicle acceleration simulation data

图4. 车辆加速仿真数据

4.2.4. 经济性能仿真

选取中国轻型商用车测试工况—CLTC-C工况进行仿真，在循环行驶工况计算任务中设置如图5相对应的路谱文件。

Figure 5. Test conditions of light commercial vehicles in China

图5. 中国轻型商用车测试工况

设置好相关参数，进行仿真，如图6为仿真过程图。

Figure 6. CLTC-C working condition simulation process

图6. CLTC-C工况仿真过程

如图7是中国轻型商用车测试工况(CLTC-C工况)的续航仿真数据，从图中可知续航里程达到了205.943 km，大于设计要求190 km，经济性满足设计性能指标。

Figure 7. Mileage diagram of CLTC-C operating condition

图7. CLTC-C工况续航里程图

综上所述，本文设计的纯电动物流车参数匹配方案是合理的，各个性能均能够满足设计性能指标，该车辆的动力性和经济性评价指标与设计性能指标的对比见下表4。

Table 4. Comparison of the results of simulation and indicators of performance

表4. 仿真结果与性能指标对比

参数	设计指标	仿真结果
最高车速km/h	≥90	99.25
最大爬坡度%	≥20	22.75
CLTC-C工况续航里程km	≥190	205.943
0~50 km/h加速时间s	≤9	5.31

5. 基于多岛遗传算法的动力系统参数优化

利用Cruise软件高度集成的特点，在其中搭建优化模型，并选择算法为多岛基因遗传算法，与Cruise软件联合仿真，对纯电动物流车的主减速器传动比进行优化。图8所示为在Isight中搭建的优化模型，在其中进行传动比优化，图9为Isight优化详细流程。

多岛遗传算法是由日本的Kaneko等学者通过对并行分布遗传算法的深入研究与改进而提出的一种优化算法，该算法将群体分为多个子种群并分别执行相应的遗传算法，在每个子代上，利用随机产生的优良基因来代替传统遗传算法的早熟收敛现象。利用遗传手段(如选择、交叉和变异等)，对筛选出的杰出个体进行了多轮的迭代运算。当所有种群都达到收敛时就可以确定该方法为最佳算法。这是一种改进后的遗传算法，其优化解决问题的能力更为出色，计算效率也更高。在传统的遗传算法中，选择、交叉、变异等遗传操作均是在一个固定的种群内进行的。然而，这种局限性可能会导致算法过早地收敛，从而难以探寻到最优的全局解。为了克服这一缺陷，可以考虑引入更多的种群多样性，以增强遗传算法的全局搜索能力[9] [10]。

Figure 8. Co-simulation model

图8. 联合仿真模型

Figure 9. Detailed process of Isight optimization

图9. Isight优化详细流程

本文使用多岛遗传算法对主减速器传动比进行优化设计，经过1000次迭代计算得到的解不是单一解，而是一组Pareto最优解集。为同时兼顾整车经济性和动力性，系统给出了Pareto最优解，为图10中绿色点。如图10为传动比优化过程，图11为优化结果图，X轴、Y轴和Z轴分别对应加速时间、CLTC工况下百公里电耗和传动比。

Figure 10. Transmission ratio iterative process

图10. 传动比迭代过程

Figure 11. Optimization process of economic objectives

图11. 经济性目标寻优过程图

根据联合仿真结果，将最优解输入Cruise模型中，对优化前后结果进行对比分析。优化前后结果如表5所示。CLTC-C工况下百公里电耗下降1.07 kWh/100km，经济性能提升5.25%，从0~50 km/h的加速时间上升了0.92 s，在合理范围内。

Table 5. Pure electric logistics vehicle optimization comparison

表5. 纯电动物流车优化对比

经济性目标寻优过程项目	优化前	优化后
主减速器比	10	7.5
CLTC-C电耗(kWh/100km)	20.36	19.29
0~50 km/h的加速时间/s	5.31	6.23

6. 结论

本文首先根据纯电动物流车的设计目标，对纯电动物流车各个部件进行了理论计算和合理选型，并成功搭建对应的整车模型，在Cruise软件中设置相关仿真任务，进行了仿真验证，符合设计要求。通过Cruise与Isight软件使用多岛遗传算法优化纯电动物流车的传动比，优化后CLTC-C工况下百公里电耗下降1.07 kWh/100km，经济性能提升5.25%，从0~50 km/h的加速时间上升了0.92 s，在合理范围内，为相关纯电动物流车研究提供了良好的参考意义。