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秦兆博，湖南大学副研究员，先后在清华大学获得学士（2013）、博士（2018）学位，获得清华大学和北京市优秀博士毕业生称号、清华大学优秀博士论文。2018年至今在湖南大学机械与运载工程学院任教。研究方向覆盖新能源汽车、车辆动力学与控制、智能驾驶、自动驾驶系统等。近五年来，主持或作为主要完成人参与10余项横纵向科研项目；发表期刊与会议论文20篇（第一/通讯作者10余篇，Google学术引用80余次）；获得中国发明专利10项；主要学术兼职包括Vehicle System Dynamics、Applied Energy、IEEE Access等学术组织的评审专家。 目錄： 第1章引言 1.1概述 1.2混合动力履带车辆传动系统的研究现状 1.3混合动力车辆传动系统优化设计研究现状 1.3.1拓扑构型优化 1.3.2能量管理策略 1.3.3参数匹配优化 1.4本书研究内容 第2章混合动力履带车辆机电复合传动系统构型总体设计 2.1多模式机电复合传动系统构型 2.2传动系统构型的优化设计方法 2.2.1多模式机电复合传动系统拓扑构型优化 2.2.2近优能量管理策略 2.2.3融合参数匹配的迭代优化 2.3技术难点与重点 第3章混合动力履带车辆的建模 3.1混合动力履带车辆动力学模型 3.1.1整车动力学模型 3.1.2动力总成模型 3.2行星齿轮传动系统的自动建模方法 3.2.1构型特征矩阵D的生成 3.2.2变换矩阵N的建立 3.2.3特征矩阵A的推导 3.2.4系统动力学特征矩阵A*的提取 3.3混合动力履带车辆运动学模型与滑动参数估计 3.3.1基于瞬时转向中心的履带车辆运动学模型 3.3.2基于前向轨迹预测补偿的双层自适应无迹卡尔曼 滤波滑动参数估计 3.4本章小结 第4章多模式机电复合传动系统的构型分析与筛选 4.1多模式机电复合传动系统的拓扑构型分析 4.1.1无离合器的传动系统工作模式分类 4.1.2添加离合器的多模式传动系统拓扑构型 4.2多模式机电复合传动系统的特性筛选 4.2.1基于作业需求的构型筛选 4.2.2基于基础功能的构型筛选 4.2.3基于综合性能的构型筛选 4.3本章小结 第5章混合动力履带车辆的能量管理策略 5.1基于确定性动态规划的全局能量管理策略 5.1.1动态规划最优控制问题的建立 5.1.2动态规划的优化结果 5.2基于功率流效率评价的近优能量管理策略 5.2.1近优能量管理策略的基本原理 5.2.2工作区域离散化 5.2.3不同模式的功率流效率计算 5.2.4基于SOC分析的功率流效率修正 5.2.5模式切换策略 5.3基于BP神经网络优化的实时能量管理策略 5.4本章小结 第6章机电复合传动系统构型的最优设计 6.1传动系统构型最优设计的总体方案 6.2融合参数匹配的递进迭代优化方法 6.2.1基于敏感度分析的参数范围确定 6.2.2基于NSGAⅡ的多目标优化算法 6.2.3基于均匀设计的混沌增强加速粒子群优化算法 6.2.4基于蒙特卡罗分析的启发式算法对比 6.3本章小结 第7章机电复合传动系统构型最优设计的验证 7.1传动系统拓扑构型设计的验证 7.1.1基于双排行星传动的多模式拓扑构型优化验证 7.1.2基于三排行星传动的多模式拓扑构型优化验证 7.2融合参数匹配的递进迭代优化方法验证 7.2.1基于NSGAⅡ的多目标优化方法验证 7.2.2基于UDCAPSO的优化方法验证 7.2.3最优传动系统构型方案的综合性能仿真验证 7.3传动系统构型的硬件在环试验验证 7.3.1基于Simulink的整车仿真模型建立 7.3.2硬件在环试验系统搭建 7.3.3试验结果分析 7.4本章小结 第8章结论 参考文献 发表的学术论文 致谢 Contents Contents Chapter 1Preface1 1.1Introduction1 1.2Research Status of Hybrid Tracked Vehicle Powertrain3 1.3Optimization Research Status of Hybrid Trakced Vehicle Powertrain10 1.3.1Topology Optimization12 1.3.2Energy Management Strategy14 1.3.3Parameter Optimization19 1.4Research Contents21 Chapter 2Overall Configuration Design of Hybrid Tracked Vehicles ElectroMechanical Powertrain25 2.1Configuration of the Novel MultiMode ElectroMechanical Powertrain25 2.2Configuration Design Optimization28 2.2.1Topology Optimization of MultiMode ElectroMechanical Powertrain30 2.2.2NearOptimal Energy Management Strategy31 2.2.3SizeIntegrated Iterative Optimization31 2.3Technical Difficulties34 Chapter 3Modelling of the Hybrid Tracked Vehicle36 3.1Dynamics Model of the Hybrid Tracked Vehicle36 3.1.1Vehicle Dynamics Model38 3.1.2Powertrain Model42 3.2Automated Modelling of Planetary Gear Powertrain45 3.2.1Generation of Configuration Characteristic Matrix D45 3.2.2Generation of Transformation Matrix N48 3.2.3Derivation of Characteristics Matrix A50 3.2.4Extraction of System Dynamics Characteristic Matrix A*51 3.3Kinematics Model of the Hybrid Tracked Vehicle and Sliding Parameter Estimation54 3.3.1Kinematics Model of the Hybrid Tracked Vehicle Based on Instantaneous Steering Center54 3.3.2TwoLayer Adaptive Unscented Kalman Filtersliding Parameter Estimation Based on Forward Trajectory Prediction Conpensation56 3.4Chapter Summary69 Chapter 4Configuration Analysis and Screening of MultiMode ElectroMechanical Powertrain71 4.1Configuration Analysis of MultiMode ElectroMechanical Powertrain71 4.1.1Working Mode Classification of Powertrain Without Clutches71 4.1.2Topology Configuration of Powertrain with Clutches79 4.2Characteristics Screening of MultiMode ElectroMechanical Powertrain82 4.2.1Configuration Screening Based on Working Requirements82 4.2.2Configuration Screening Based on Basic Functions89 4.2.3Configuration Screening Based on Overall Performance90 4.3Chapter Summary98 Chapter 5Energy Management Strategy of Hybrid Tracked Vehicles100 5.1Energy Management Strategy Based on Deterministic Dynamic Programming100 5.1.1Optimal Control Problem Based on Dynamic Programming101 5.1.2Optimization Result of Dynamic Programming103 5.2NearOptimal EfficiencyBased Evaluation RealTime Control Strategy108 5.2.1Basic Principle of NearOptimal Energy Management Strategy109 5.2.2Working Zone Discretization111 5.2.3Power Efficiency Calculation of Different Modes113 5.2.4Power Effeicincy Revision Based on SOC Analysis116 5.2.5Mode Shift Strategy126 5.3RealTime Energy Management Strategy Based on BP Neural Network Optimization129 5.4Chapter Summary137 Chapter 6Optimal Design of ElectroMechanical Powertrain139 6.1Overall Scheme of Optimal Powertrain Configuration Design139 6.2SizeIntegrated Iterative Optimization Method141 6.2.1Parameter Range Determination Based on Sensitivity Analysis144 6.2.2MultiObjective Optimization Algorithm Based on NSGAⅡ146 6.2.3ChaosEnhanced Accelerated PSO Algorithm Based on Uniform Design146 6.2.4Heuristic Algorithm Comparison Based on Monte Carlo Analysis153 6.3Chapter Summary154 Chapter 7Verification of Optimal ElectroMechanical Configuration Design155 7.1Verification of Topology Configuration Design155 7.1.1MultiMode Topology Optimization Verification Based on Two Planetary Gears155 7.1.2MultiMode Topology Optimization Verification Based on Three Planetary Gears165 7.2SizeIntegrated Iterative Optimization Method Verification176 7.2.1MultiObjective Optimization Algorithm Verification Based on NSGAⅡ176 7.2.2Optimization Algorithm Verification Based on UDCAPSO179 7.2.3Overall Performance Simulation Verification of the Optimal Design181 7.3HardwareinLoop Experiment of the Powertrain Configuration187 7.3.1Vehicle Simulation Model Based on Simulink187 7.3.2Establishment of HardwareinLoop Model189 7.3.3Experiment Result Analysis192 7.4Chapter Summary210 Chapter 8Conclusion211 References214 Publications226 Acknowledgements228 內容試閱： 混合动力履带车辆已经在全球建筑工业、农业和军事等领域得到广泛应用。混合动力技术能够有效提升履带车辆的综合性能，已成为当前新一代履带车辆动力与传动系统的研究热点。机电复合传动系统的优化设计是混合动力履带车辆应用中的关键问题，如何根据需求选择最优传动系统构型方案，充分发挥混合动力技术优势，已成为当下亟待解决的难题，国内外均将其列为重点研究内容。 拓扑构型是混合动力履带车辆传动系统设计的基础。现有构型多采用固定方案，鲜少探讨不同场景需求下机电耦合特性对构型选择的影响，局限性较大，缺乏兼具结构和性能优势的构型设计。扩大寻优空间，充分考虑基于驱动、制动、转向和机械性能的方案设计，有助于提升混合动力履带车辆传动系统构型设计的完整性、全面性和最优性。 不同构型设计的评价和优选是履带车辆传动系统设计的基本要求。现有的构型设计方法通常都针对特定方案评估性能，没有站在全局最优设计的角度同时评估方案的动力性、经济性和机械制造性，很难覆盖大部分行星传动构型方案，且未能深度挖掘不同设计方案的应用潜能。设计全面高效的自动寻优方法，有助于提高履带车辆传动系统的优化设计效率。 机电复合传动系统的优化设计不仅需要考虑拓扑构型，还需要考虑参数匹配设计。优化目标应包含动力性指标、燃油经济性指标和整体成本等，是一个复杂的多目标优化问题。现有的优化方法通常只区分优先级，没有明确构型和参数间的相互作用关系，难以解决一体化最优设计问题。设计集成拓扑构型和参数匹配的协同优化方法，实现最优方案设计，有助于充分释放多模传动系统的优势。 因此，混合动力履带车辆机电复合传动系统的最优设计研究具有重要的理论与应用价值。秦兆博同学的博士学位论文跳出已有的履带车辆传动系统和研究模式，提出了多模双输出行星传动系统及其最优设计方法，并对其中的技术要点进行了详细解释。该方法利用基于行星齿轮传动的功率耦合机构实现高效传动，并综合考虑了履带车辆的性能与机械可制造性，实现了拓扑构型、能量管理策略与参数匹配的综合最优设计。 本书提出了基于多排行星齿轮传动的双输出混联式混合动力履带车辆机电复合传动系统的构型方案。该方案能够分别独立、精确驱动两侧履带，省去转向横轴，克服传动系统工作效率低等问题。本书通过建立车辆动力学模型，建立构型自动建模、分类及筛选方法，与现有常用的传动系统构型进行对比分析，详细论证了新型设计的可行性，具有较好的应用前景。 本书提出了融合拓扑构型、能量管理策略与参数匹配的混合动力履带车辆机电复合传动系统协同最优设计方法。该方法能够有效解决大规模构型的优化问题，将拓扑构型、能量管理策略与系统参数解耦，充分拓展寻优空间，实现了一体化设计，提高了大规模优化求解效率。 本书内容丰富，重点突出，可作为履带车辆设计研究人员的参考读物。 李克强清华大学车辆与运载学院 2021年9月

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