纯电驱动电动轿车的动力总成拓扑结构类型很多。本文选用多学科优化规划办法，关于典型的动力总成拓扑结构树立了依据解析方针分化办法的2层优化架构。运用Willans line建模办法，树立了驱动电机的参数化仿真模型。

  纯电驱动的电动轿车由于集成有大容量电池组，能够存储取自公共电网的电能，用来驱动车辆的行进。比较于传统的混合动力轿车，具有愈加优胜的节能减排效果和潜力。因而，近年来，纯电驱动电动轿车的技能开发与产业化备受瞩目。纯电驱动的电动轿车类型首要包含有：纯电动轿车、插电式混合动力轿车和增程型电动轿车。2012年，国务院发布的《节能与新能源轿车产业开展规划（2012-2020年）》中明确提出：以纯电驱动为新能源轿车开展和轿车工业转型的首要战略取向，当时要点推动纯电动轿车和插电式混合动力轿车产业化。

  比较于内燃机，驱动电机具有体积小/功率密度高级特色，一起驱动电机的安置方位与办法也十分灵敏。因而，纯电驱动电动轿车的电驱动体系具有多种或许的组合办法，称之为动力总成拓扑结构。以纯电动轿车为例，常见的动力总成拓扑结构包含有：中心驱动式动力总成、轮边驱动式动力总成和轮毂直驱式动力总成等，如图1所示。本文即以上述三种典型的动力总成拓扑结构为研讨方针。

  轮毂电机驱动办法用于微型纯电动轿车，首要研讨了拓扑结构的构型和参数规划。多轮驱动转矩协同操控处理了车辆防滑工况时的纵向驱动转矩和加速度降低一级问题。可是，不同的动力总成拓扑结构对电动轿车的能量经济性、制作/运用本钱、车辆功用等方面的影响与剖析的研讨相对较少。本文拟依据多学科优化规划办法（MultidisciplinaryDesign Optimization method，简称 MDO），关于中心驱动式、轮边驱动式和轮毂直驱式这三种动力总成拓扑结构进行全面、归纳的剖析与比较，要点研讨不同的动力总成拓扑结构类型关于车辆功用、能耗、本钱等方面影响。

  MDO办法是处理杂乱体系规划与工程问题的重要手法之一。近年来，在航空航天、交通运输、海洋船只等范畴有着广泛的运用。MDO办法的宗旨是：归纳多个学科各自优势进行剖析与优化，一起，在各个学科之间树立有用地协同机制，经过不断的调理与平衡，使得体系的全体功用到达/完结既定规划要求或体系最优解。

  现在，常用的 MDO 办法首要包含有：协同优化（Collaborative Optimization，简称CO）、并行子空间优化 （ Concurrent SubspaceOptimization，简称CSSO）、二级体系一体化组成优化（Bi-Level Integrated System Synthesis，简称BLISS）等。其间，1999年由美国密西根大学优化规划实验室首要提出的解析方针分化法（Analytical Target Cascading，简称ATC），依据体系/部件分级思路，依据体系杂乱程度不同，自上而下地将整个体系分化为体系层级、子体系层级和部件层级等。ATC办法的分级级数原则上能够不受约束。ATC办法特别适合于处理相似轿车优化规划问题，即整车/体系由很多子体系和部件组合而成，且子体系/部件之间存在着彼此耦合联系。在ATC架构的每一个层级中，都包含有优化模型 P与剖析模型r。其间，优化模型P经过调用剖析模型r取得规划呼应。

  鉴于纯电驱动电动轿车的动力总成大都由驱动电机、减速器、传动轴、驱动轮等部件组成，因而本文选用ATC优化架构处理中心驱动式、轮边驱动式和轮毂直驱式这三种动力总成的优化规划问题。本文树立了2层的ATC优化规划架构。其间，体系层级首要用来处理纯电驱动电动轿车的功用、能耗及动力总成的总本钱。而关于动力总成中最为要害的部件-驱动电机，则在子体系/部件层级中予以优化。图1所示的是本文所树立的ATC优化架构的层级示意图。

  依据上述ATC架构的区分， 本文运用SIGHT软件进行优化架构规划。其间，在体系层级中，首要剖析与优化车辆的动力功用、能量经济性与整个动力总成的制作本钱等。因而，关于体系层级中的优化模型和剖析模型作如下处理。

  在体系层级中，选用遗传算法（ geneticalgorithm，简称GA）作为优化模型中的优化算法。这首要是由于在体系层级的仿真模型中，杂乱度高、非线性强、且不接连。因而，依据启发式的进化算法更易于寻找到大局最优解/解集。而遗传算法是启发式进化算法中运用规模较广、适用性较好的一种优化算法。

  式中：x为规划变量组合，包含电机转子直径 d、转子长度L和传动比ig等，f(x)为车辆行进一年所需求付出的运用本钱（即耗电本钱）。车辆均匀每天的行进路程为53km，以每年365天记，则全年大约行进2万公里。由于，纯电驱动的电动轿车电能取自电网，故电能价格按0.51RMB/kWh记。costpt(x)为动力总成制作总本钱，包含有电池组本钱、电机本体、电机操控器及传动体系等本钱。其间，要求电池组在充满电的情况下，能够支撑车辆行进80km间隔。g1-g6为车辆需求满意的动力功用要求，如表1所示。这些功用要求来源于2012年颁布施行的我国国家标准GB/T 28382-2012《纯电动乘用车-技能要求》。

  在体系层级中，依据遗传算法的优化模型需求经过调用剖析模型，别离得到车辆的动力功用指标、车辆运用本钱和动力总成的制作本钱。因而，本文依据上述三个方面的述求，别离树立了与之相关的一系列仿真模型。

  关于车辆动力功用仿线项车辆动力功用要求，别离树立了相对应的车辆动力功用仿真模型。选用MATLAB/Simulink 软件作为建模东西，选用依据前向仿真的建模办法，使得整个仿真模型愈加趋向真实情况。在所建立的仿真模型中，别离包含有驾驭员模型、整车操控模型、驱动电机模型、传动系模型、车辆动力学模型及电池组模型。其间选用 Nissan Leaf 进行了模型的验证与能量流剖析。

  为了核算电动轿车的运用本钱，本文依据国家标准GB/T 18386-2005《电动轿车能量耗费率和续驶路程实验办法》，树立了依据NEDC驾驭循环工况整车能耗核算仿真模型。相似于车辆动力功用仿真模型，在其所具有的模块的基础上，在添加了驾驭循环模型和能耗核算功用。本文电动轿车充电功率记为80% 。

  关于各种不同的动力总成拓扑结构而言，其传动系（包含减速器和半轴等）根本组成部件相对固定，经过市场调研确定为固定值。驱动电机的核算本钱首要由子体系层级完结并上传至体系层级。而关于电池包的制作本钱，以 3000元/kWh记。电池包一次充满电，需求支撑车辆行进80km间隔。因而，关于能耗越低的动力总成拓扑结构而言，除车辆的运用本钱会较低外，其电池组部分的制作本钱也会相对较小。

  在子体系/部件层级中，不同于体系层级需求处理杂乱的仿真模型。因而，选用了序列二次规划（Sequential Quadratic Programming，简称SQP）算法作为优化算法。SQP优化算法关于接连可导的数值型优化求解问题，具有快速寻优的才能。

  关于子体系/部件层级，一方面需求使得这一层级的优化规划变量-电机的转子直径d和转子长度L趋近于由体系层传递下来的转子直径

  ，这是为了满意体系层级所设定的车辆动力功用和能耗最小化等要求。另一方面，经过电机的转子直径d和转子长度L的优化组合，使得电机的制作本钱最小化。

  关于子体系/部件层级，剖析模型的首要效果是核算在满意既定功用要求情况下的最小制作本钱。本文依据Willans line办法，开发了参数化的电机仿真模型。Willans line办法原先用来描绘发动机的有用均匀压力与燃油耗费之间的联系。这种办法被进行了移植，用来描绘电机特性。即以一种驱动电机作为标杆，经过结构上的改变，能够运用Willans line办法预算出新结构下驱动电机的功率特性和功用。

  而关于电机本钱的核算，则跟着电机尺度巨细的改变而不同。电机规划中，电机的转子外径和长度、气隙、定子厚度、磁钢密度、铜线密度、线圈轧数等。先依据这些参数核算出定子、转子、线圈及轴的质量。再依据价格，核算得到相应的本钱。

  而从全体制作本钱的比照中，能够发现轮毂直驱式电机的制作本钱最高，而中心驱动式本钱最低。这说明，比较于中心驱动式拓扑结构而言，轮毂直驱式拓扑结构尽管较少了比如减速器、传动轴等机械部件，可是由于驱动电机数量、功用等方面的提高，导致驱动电机部分的本钱有大幅上升。

  从中能够发现：由于减少了传动系的机械丢失，使得轮毂直驱式动力总成拓扑结构具有最好的能量功率，因而其在行进相同间隔的情况下，所耗费的电能最少。这一点，在图3中也能够表现出来，由于能耗少，因而所需求装载的电池组就相对较少，电池组的制作本钱也就较低。

  可是，从能耗水平来说，三种拓扑结构相差不大。这一方面是由于中心驱动式动力总成拓扑结构中的机械传动系自身的传动功率就比较高。另一方面是由于中心驱动式的电机具有比轮毂直驱式愈加优胜的工作环境，如杰出的冷却条件，振荡较低一级，使得其能够长期的规模内具有比较高的工作功率。

  由于没有减速器施行减速增扭的效果，轮毂直驱式动力总成的驱动电机最大输出转矩最大。而假如考虑到轮边驱动式和轮毂直驱式都选用了双驱动电机结构，它们的功率储藏比中心驱动式都要大。这也是导致图3中驱动电机的制作本钱差异的原因地点。

  （3）由于简化了传动系，使得轮毂直驱式动力总成拓扑结构的能量功率最高，因而其运用本钱和电池组的制作本钱也最低。可是，其驱动电机的功用要求则由于没有减速器而大幅添加。