The performance of a power-split hybrid system and power coupling quality of its power components directly depend on the optimal design of its configuration and characteristic parameters. For numerous potential configurations, determining the best system configuration and corresponding planetary gear (PG) sets characteristic parameters to achieve the desired vehicle performance target is the key issue during a power-split system design. In this article, all potential configurations, different numbers of shifting actuators, connection positions of power components, and combinations of vehicle working modes are considered for a two-planetary-gear (2-PG) power-split hybrid system. A new algorithm, named Reborn after the Doom based on multi-objective particle swarm optimization (RAD-MOPSO) algorithm, is proposed to optimize the 2-PG system configuration and parameters. First, based on the analysis, evaluation, and screening of the system configuration, the design of the 2-PG hybrid system is considered as a multi-objective optimization design problem. The RAD-MOPSO algorithm is then proposed and applied, and the effectiveness and competitiveness of the proposed algorithm are validated by relevant benchmark functions. Finally, RAD-MOPSO is applied to the parameter optimization of the potential 2-PG system configuration. The calculation results demonstrate that this algorithm has faster convergence speed and better diversity performance compared with MOPSO and can also achieve efficient configuration screening and parameter optimization of a power-split hybrid system, and the Pareto-optimal solution set is obtained.

中文翻译：

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基于RAD-MOPSO算法的双行星齿轮动力分流混合动力系统配置参数优化设计

动力分流混合动力系统的性能及其动力元件的动力耦合质量直接取决于其配置和特性参数的优化设计。对于众多潜在配置，确定最佳系统配置和相应的行星齿轮 (PG) 设置特征参数以实现所需的车辆性能目标是动力分配系统设计过程中的关键问题。本文考虑了双行星齿轮 (2-PG) 动力分流混合动力系统的所有潜在配置、不同数量的换档执行器、动力组件的连接位置以及车辆工作模式的组合。一种基于多目标粒子群优化（RAD-MOPSO）算法的新算法，以末日之名命名为重生，建议优化2-PG系统配置和参数。首先，基于对系统配置的分析、评估和筛选，将2-PG混合系统的设计视为一个多目标优化设计问题。然后提出并应用了RAD-MOPSO算法，并通过相关基准函数验证了所提出算法的有效性和竞争力。最后，将RAD-MOPSO应用于潜在2-PG系统配置的参数优化。计算结果表明，与MOPSO相比，该算法具有更快的收敛速度和更好的分集性能，还可以实现功率分流混合系统的高效配置筛选和参数优化，得到帕累托最优解集。基于对系统配置的分析、评估和筛选，2-PG混合系统的设计被认为是一个多目标优化设计问题。然后提出并应用了RAD-MOPSO算法，并通过相关基准函数验证了所提出算法的有效性和竞争力。最后，将RAD-MOPSO应用于潜在2-PG系统配置的参数优化。计算结果表明，与MOPSO相比，该算法具有更快的收敛速度和更好的分集性能，还可以实现功率分流混合系统的高效配置筛选和参数优化，得到帕累托最优解集。基于对系统配置的分析、评估和筛选，2-PG混合系统的设计被认为是一个多目标优化设计问题。然后提出并应用了RAD-MOPSO算法，并通过相关基准函数验证了所提出算法的有效性和竞争力。最后，将RAD-MOPSO应用于潜在2-PG系统配置的参数优化。计算结果表明，与MOPSO相比，该算法具有更快的收敛速度和更好的分集性能，还可以实现功率分流混合系统的高效配置筛选和参数优化，得到帕累托最优解集。2-PG 混合系统的设计被认为是一个多目标优化设计问题。然后提出并应用了RAD-MOPSO算法，并通过相关基准函数验证了所提出算法的有效性和竞争力。最后，将RAD-MOPSO应用于潜在2-PG系统配置的参数优化。计算结果表明，与MOPSO相比，该算法具有更快的收敛速度和更好的分集性能，还可以实现功率分流混合系统的高效配置筛选和参数优化，得到帕累托最优解集。2-PG 混合系统的设计被认为是一个多目标优化设计问题。然后提出并应用了RAD-MOPSO算法，并通过相关基准函数验证了所提出算法的有效性和竞争力。最后，将RAD-MOPSO应用于潜在2-PG系统配置的参数优化。计算结果表明，与MOPSO相比，该算法具有更快的收敛速度和更好的分集性能，还可以实现功率分流混合系统的高效配置筛选和参数优化，得到帕累托最优解集。相关基准函数验证了所提算法的有效性和竞争力。最后，将RAD-MOPSO应用于潜在2-PG系统配置的参数优化。计算结果表明，与MOPSO相比，该算法具有更快的收敛速度和更好的分集性能，还可以实现功率分流混合系统的高效配置筛选和参数优化，得到帕累托最优解集。相关基准函数验证了所提算法的有效性和竞争力。最后，将RAD-MOPSO应用于潜在2-PG系统配置的参数优化。计算结果表明，与MOPSO相比，该算法具有更快的收敛速度和更好的分集性能，还可以实现功率分流混合系统的高效配置筛选和参数优化，得到帕累托最优解集。