Luận án Nghiên cứu tối ưu hóa thiết kế độ lớn và tham số điều khiển nguồn năng lượng hệ động lực xe hybrid

ủa 'mc_trq_scale' global i3_max % Giới hạn trên của 'ess_cap_scale' global i4_max % Giới hạn trên của 'cs_dl_assist_trq_threshold' global i5_max % Giới hạn trên của 'cs_mc_assist_min_frac' global i6_max % Giới hạn trên của 'cs_mc_assist_slope' global i7_max % Giới hạn trên của 'cs_mc_assist_max_frac' global i8_max % Giới hạn trên của 'cs_dl_regen_trq_threshold' global i9_max % Giới hạn trên của 'cs_mc_regen_min_frac' global i10_max % Giới hạn trên của 'cs_mc_regen_slope' global i11_max % Giới hạn trên của 'cs_mc_regen_max_frac' global i12_max % Giới hạn trên của 'cs_decel_regen_threshold' global i13_max % Giới hạn trên của 'cs_lo_soc' global i14_max % Giới hạn trên của 'cs_hi_soc' global FC % Tiêu thụ nhiên liệu global HC % Hàm lượng HC global CO % Hàm lượng CO global Nox % Hàm lượng NOx global accel1 global accel2 global accel3 global dist global maxAcc % Gia tốc cực đại global maxSpeed global gra % Khả năng leo dốc global time % Thời gian tăng tốc từ lúc khởi hành đến khi xe chạy 200m clc; close all; clear all; % Xóa màn hình, xóa trị số biến input.init.saved_veh_file='INSIGHT_defaults_in'; [a,b]=adv_no_gui('initialize',input); 139 i1_min=0.271; % Giá trị nhỏ nhất của 'fc_trq_scale' i1_max=0.49; % Giá trị lớn nhất của 'fc_trq_scale' i2_min=0.271; % Giá trị nhỏ nhất của 'mc_trq_scale' i2_max=1.355; % Giá trị lớn nhất của 'mc_trq_scale' i3_min=0.97; % Giá trị nhỏ nhất của 'ess_cap_scale' i3_max=4.84; % Giá trị lớn nhất của 'ess_cap_scale' i4_min=0; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_dl_assist_trq_threshold' i4_max=60; % Giá trị lớn nhất của 'cs_dl_assist_trq_threshold' (N.m) i5_min=0; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_mc_assist_min_frac' i5_max=0.2; % Giá trị lớn nhất của 'cs_mc_assist_min_frac' i6_min=0; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_mc_assist_slope' i6_max=1; % Giá trị lớn nhất của 'cs_mc_assist_slope' i7_min=0.21; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_mc_assist_max_frac' i7_max=1;% Giá trị lớn nhất của 'cs_mc_assist_max_frac' i8_min=-40; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_dl_regen_trq_threshold', i8_max=0;% Giá trị lớn nhất của 'cs_dl_regen_trq_threshold', i9_min=0; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_mc_regen_min_frac' i9_max=0.2;% Giá trị lớn nhất của 'cs_mc_regen_min_frac' i10_min=0; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_mc_regen_slope' i10_max=1;% Giá trị lớn nhất của 'cs_mc_regen_slope' i11_min=0.21; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_mc_regen_max_frac' i11_max=1;% Giá trị lớn nhất của 'cs_mc_regen_max_frac' i12_min=0; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_decel_regen_threshold' i12_max=30;% Giá trị lớn nhất của 'cs_decel_regen_threshold' i13_min=0.15; %Giá trị nhỏ nhất của 'cs_lo_soc' i13_max=0.57;% Giá trị lớn nhất của 'cs_lo_soc' i14_min=0.58; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_hi_soc' i14_max=0.95;% Giá trị lớn nhất của 'cs_hi_soc' n= 20; % Số lượng ong trinh sát itr=35; % Số vòng lặp m=5; % Số lượng vùng tìm kiếm cục bộ được chọn e=1; % Số lượng vùng tìm kiếm cục bộ tốt nhất trong số vùng chọn n1=5; % Số lượng ong tìm kiếm cục bộ ở vùng được chọn trừ vùng tốt nhất n2=10; % Số lượng ong tìm kiếm cục bộ ở vùng tốt nhất trong số vùng chọn ngh1=(i1_max-i1_min)/40; % Bán kính tìm kiếm cục bộ ngh2=(i2_max-i2_min)/40; ngh3=(i3_max-i3_min)/40; ngh4=(i4_max-i4_min)/40; ngh5=(i5_max-i5_min)/40; ngh6=(i6_max-i6_min)/40; ngh7=(i7_max-i7_min)/40; ngh8=(i8_max-i8_min)/40; ngh9=(i9_max-i9_min)/40; ngh10=(i10_max-i10_min)/40; ngh11=(i11_max-i11_min)/40; ngh12=(i12_max-i12_min)/40; ngh13=(i13_max-i13_min)/40; ngh14=(i14_max-i14_min)/40; element=0; % Đếm số ong hiện tại 140 load count; disp(count) if count==0 % Nếu đây là lần đầu chạy chương trình disp(' '); disp('This is THE FIRST time to run the optimization program'); disp(' '); U=X_random(n,i1_max, i2_max,i3_max, i4_max, i5_max, i6_max,i7_max, i8_max,i9_max,i10_max,i11_max, i12_max,i13_max,i14_max, i1_min, i2_min,i3_min, i4_min, i5_min,i6_min, i7_min,i8_min,i9_min,i10_min,i11_min,i12_min,i13_min,i14_min) for i=1:n Par_Q(i,1)=U(i,1); Par_Q(i,2)=U(i,2); Par_Q(i,3)=U(i,3); Par_Q(i,4)=U(i,4); Par_Q(i,5)=U(i,5); Par_Q(i,6)=U(i,6); Par_Q(i,7)=U(i,7); Par_Q(i,8)=U(i,8); Par_Q(i,9)=U(i,9); Par_Q(i,10)=U(i,10); Par_Q(i,11)=U(i,11); Par_Q(i,12)=U(i,12); Par_Q(i,13)=U(i,13); Par_Q(i,14)=U(i,14); temp=fn(U(i,1),U(i,2),U(i,3),U(i,4),U(i,5),U(i,6),U(i,7),U(i,8),U(i,9),U(i,10),U( i,11),U(i,12),U(i,13),U(i,14)); while temp==-1 U(i,:)=X_random(1,i1_max, i2_max,i3_max, i4_max, i5_max, i6_max,i7_max, i8_max,i9_max,i10_max,i11_max, i12_max,i13_max,i14_max, i1_min, i2_min,i3_min, i4_min, i5_min,i6_min, i7_min,i8_min,i9_min,i10_min,i11_min,i12_min,i13_min,i14_min) Par_Q(i,1)=U(i,1); Par_Q(i,2)=U(i,2); Par_Q(i,3)=U(i,3); Par_Q(i,4)=U(i,4); Par_Q(i,5)=U(i,5); Par_Q(i,6)=U(i,6); Par_Q(i,7)=U(i,7); Par_Q(i,8)=U(i,8); Par_Q(i,9)=U(i,9); Par_Q(i,10)=U(i,10); Par_Q(i,11)=U(i,11); Par_Q(i,12)=U(i,12); Par_Q(i,13)=U(i,13); Par_Q(i,14)=U(i,14); temp=fn(U(i,1),U(i,2),U(i,3),U(i,4),U(i,5),U(i,6),U(i,7),U(i,8),U(i,9),U(i,10),U( i,11),U(i,12),U(i,13),U(i,14)); end Par_Q(i,15)=temp; Par_Q(i,16)=FC; Par_Q(i,17)=HC; Par_Q(i,18)=CO; Par_Q(i,19)=NOx; Par_Q(i,20)=PM; Par_Q(i,21)=accel1; Par_Q(i,22)=accel2; Par_Q(i,23)=accel3; Par_Q(i,24)=dist; Par_Q(i,25)=maxAcc; Par_Q(i,26)=maxSpeed; Par_Q(i,27)=gra; 141 Par_Q(i,28)=time; element=element+1; % Tăng số ong lên 1 all_bees(element,:)=[element,U(i,1),U(i,2),U(i,3),U(i,4),U(i,5),U(i,6),U(i,7),U(i ,8),U(i,9),U(i,10),U(i,11),U(i,12),U(i,13),U(i,14),temp,FC,HC,CO,NOx,PM,accel1,ac cel2,accel3,dist,maxAcc,maxSpeed,gra,time]; disp(' '); disp(sprintf('The number of evaluated fitness functions: %02.0f',element)); disp(' '); end Par_Q=sortrows(Par_Q,11) all_inter_val(1,:)=[0,Par_Q(1,:)]; first=Par_Q; last=first; save all_bees all_bees; % Lưu vào bộ nhớ save first first; save element element; save all_inter_val all_inter_val; U clear U; clear i; h=0; else % Nếu đây không phải là lần đầu chạy chương trình disp(' '); disp('This is NOT the first time to run the optimization program'); disp(' '); load all_bees; % Load dữ liệu ở bộ nhớ ra load last; load element; Par_Q=last load all_inter_val end for k=1:itr % Vòng lặp bắt đầu disp(' '); disp(sprintf('Interation Number: %02.0f',k)); disp(' '); % ______________________________________________________________________ for j=1:e % Số vùng tốt nhất trong vùng được chọn for i=1:n2 % Số ong tìm kiếm cục bộ trong vùng tốt nhất U=bee_dance(ngh1,ngh2,ngh3,ngh4,ngh5,ngh6,ngh7,ngh8,ngh9,ngh10,ngh11,ngh12,ngh13, ngh14, Par_Q(j,1), Par_Q(j,2),Par_Q(j,3),Par_Q(j,4),Par_Q(j,5), Par_Q(j,6),Par_Q(j,7),Par_Q(j,8),Par_Q(j,9),Par_Q(j,10),Par_Q(j,11),Par_Q(j,12),P ar_Q(j,13),Par_Q(j,14),i1_min,i2_min,i3_min,i4_min,i5_min,i6_min,i7_min,i8_min,i9 _min,i10_min,i11_min,i12_min,i13_min,i14_min,i1_max,i2_max,i3_max,i4_max,i5_max,i 6_max,i7_max,i8_max,i9_max,i10_max,i11_max,i12_max,i13_max,i14_max); temp=fn(U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U(11),U(12),U(13),U(14 )); while temp==-1 % Khi có lỗi xuất hiện (không tính được fn) U=bee_dance(ngh1,ngh2,ngh3,ngh4,ngh5,ngh6,ngh7,ngh8,ngh9,ngh10,ngh11,ngh12,ngh13, ngh14, Par_Q(j,1), Par_Q(j,2),Par_Q(j,3),Par_Q(j,4),Par_Q(j,5), Par_Q(j,6),Par_Q(j,7),Par_Q(j,8),Par_Q(j,9),Par_Q(j,10),Par_Q(j,11),Par_Q(j,12),P ar_Q(j,13),Par_Q(j,14),i1_min,i2_min,i3_min,i4_min,i5_min,i6_min,i7_min,i8_min,i9 _min,i10_min,i11_min,i12_min,i13_min,i14_min,i1_max,i2_max,i3_max,i4_max,i5_max,i 6_max,i7_max,i8_max,i9_max,i10_max,i11_max,i12_max,i13_max,i14_max); temp=fn(U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U(11),U(12),U(13),U(14 )); end if temp< Par_Q(j,15) 142 Par_Q(j,:)=[U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U(11),U(12),U(13), U(14),temp,FC,HC,CO,NOx,PM,accel1,accel2,accel3,dist,maxAcc,maxSpeed,gra,time]; end element=element+1; % Tăng số ong lên 1 all_bees(element,:)=[element,U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U (11),U(12),U(13),U(14),temp,FC,HC,CO,NOx,PM,accel1,accel2,accel3,dist,maxAcc,maxS peed,gra,time]; disp(' '); disp(sprintf('The number of evaluated fitness functions: %02.0f',element)); disp(' '); end end % _______________________________________________________________________ for j=e+1:m % Số vùng còn lại trong vùng được chọn for i=1 : n1 % Số ong tìm kiếm cục bộ trong vùng được chọn U=bee_dance(ngh1,ngh2,ngh3,ngh4,ngh5,ngh6,ngh7,ngh8,ngh9,ngh10,ngh11,ngh12,ngh13, ngh14, Par_Q(j,1), Par_Q(j,2),Par_Q(j,3),Par_Q(j,4),Par_Q(j,5), Par_Q(j,6),Par_Q(j,7),Par_Q(j,8),Par_Q(j,9),Par_Q(j,10),Par_Q(j,11),Par_Q(j,12),P ar_Q(j,13),Par_Q(j,14),i1_min,i2_min,i3_min,i4_min,i5_min,i6_min,i7_min,i8_min,i9 _min,i10_min,i11_min,i12_min,i13_min,i14_min,i1_max,i2_max,i3_max,i4_max,i5_max,i 6_max,i7_max,i8_max,i9_max,i10_max,i11_max,i12_max,i13_max,i14_max); temp=fn(U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U(11),U(12),U(13),U(14 )); while temp==-1 % Khi có lỗi xuất hiện (không tính được fn) U=bee_dance(ngh1,ngh2,ngh3,ngh4,ngh5,ngh6,ngh7,ngh8,ngh9,ngh10,ngh11,ngh12,ngh13, ngh14, Par_Q(j,1), Par_Q(j,2),Par_Q(j,3),Par_Q(j,4),Par_Q(j,5), Par_Q(j,6),Par_Q(j,7),Par_Q(j,8),Par_Q(j,9),Par_Q(j,10),Par_Q(j,11),Par_Q(j,12),P ar_Q(j,13),Par_Q(j,14),i1_min,i2_min,i3_min,i4_min,i5_min,i6_min,i7_min,i8_min,i9 _min,i10_min,i11_min,i12_min,i13_min,i14_min,i1_max,i2_max,i3_max,i4_max,i5_max,i 6_max,i7_max,i8_max,i9_max,i10_max,i11_max,i12_max,i13_max,i14_max); temp=fn(U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U(11),U(12),U(13),U(14 )); end if temp< Par_Q(j,15) Par_Q(j,:)=[U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U(11),U(12),U(13), U(14),temp,FC,HC,CO,NOx,PM,accel1,accel2,accel3,dist,maxAcc,maxSpeed,gra,time]; end element=element+1; all_bees(element,:)=[element,U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U (11),U(12),U(13),U(14),temp,FC,HC,CO,NOx,PM,accel1,accel2,accel3,dist,maxAcc,maxS peed,gra,time]; disp(' '); disp(sprintf('The number of evaluated fitness functions: %02.0f',element)); disp(' '); end end % _______________________________________________________________________ for i=m+1:n U=X_random(1,i1_max, i2_max,i3_max, i4_max, i5_max, i6_max,i7_max, i8_max,i9_max,i10_max,i11_max,i12_max,i13_max,i14_max,i1_min,i2_min,i3_min,i4_min ,i5_min,i6_min,i7_min,i8_min,i9_min,i10_min,i11_min,i12_min,i13_min,i14_min); temp=fn(U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U(11),U(12),U(13),U(14 )); 143 while temp==-1 U=X_random(1,i1_max, i2_max,i3_max, i4_max, i5_max, i6_max,i7_max, i8_max,i9_max,i10_max,i11_max,i12_max,i13_max,i14_max,i1_min,i2_min,i3_min,i4_min ,i5_min,i6_min,i7_min,i8_min,i9_min,i10_min,i11_min,i12_min,i13_min,i14_min); temp=fn(U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U(11),U(12),U(13),U(14 )); end Par_Q(i,:)=[U(1), U(2),U(3),U(4),U(5), U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U(11),U(12),U(13),U(14),temp]; element=element+1; all_bees(element,:)=[element,U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U (11),U(12),U(13),U(14),temp,FC,HC,CO,NOx,PM,accel1,accel2,accel3,dist,maxAcc,maxS peed,gra,time]; disp(' '); disp(sprintf('The number of evaluated fitness functions: %02.0f',element)); disp(' '); end % _______________________________________________________________________ Par_Q=sortrows(Par_Q,15); all_inter_val(count+k+1,:)=[count+k,Par_Q(1,:)]; xlswrite('R_all_inter_val',all_inter_val) xlswrite('R_all_bees',all_bees) end % Kết thúc vòng lặp count=count+itr; first=last; last=Par_Q; xlswrite('R_last',last); a=['fc_trq_scale','mc_trq_scale','ess_cap_scale','cs_dl_assist_trq_threshold','cs _mc_assist_min_frac','cs_mc_assist_slope','cs_mc_assist_max_frac','cs_dl_regen_tr q_threshold','cs_mc_regen_min_frac','cs_mc_regen_slope','cs_mc_regen_max_frac','c s_decel_regen_threshold','cs_lo_soc','cs_hi_soc','FC']; disp(' '); disp(a); last a=['order ','fc_trq_scale','mc_trq_scale','ess_cap_scale','cs_dl_assist_trq_threshold','cs_ mc_assist_min_frac','cs_mc_assist_slope','cs_mc_assist_max_frac','cs_dl_regen_trq _threshold','cs_mc_regen_min_frac','cs_mc_regen_slope','cs_mc_regen_max_frac','cs _decel_regen_threshold','cs_lo_soc','cs_hi_soc','FC']; disp(' '); disp(a); all_inter_val save count count; save last last; save all_inter_val all_inter_val; save element element; save all_bees all_bees; plot(all_inter_val(:,1),all_inter_val(:,16)); grid on; function U=bee_dance(ngh1,ngh2,ngh3,ngh4,ngh5,ngh6,ngh7,ngh8,ngh9,ngh10,ngh11,ngh12,ngh13, ngh14,x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10,x11,x12,x13,x14,x1_min,x2_min,x3_min,x4_min, x5_min,x6_min,x7_min,x8_min,x9_min,x10_min,x11_min,x12_min,x13_min,x14_min,x1_max ,x2_max,x3_max,x4_max,x5_max,x6_max,x7_max,x8_max,x9_max,x10_max,x11_max,x12_max, x13_max,x14_max) U(:,1)=(x1-ngh1)+(2*ngh1.*rand(size(x1,1),1)); U(:,2)=(x2-ngh2)+(2*ngh2.*rand(size(x2,1),1)); U(:,3)=(x3-ngh3)+(2*ngh3.*rand(size(x3,1),1)); U(:,4)=(x4-ngh4)+(2*ngh4.*rand(size(x4,1),1)); U(:,5)=(x5-ngh5)+(2*ngh5.*rand(size(x5,1),1)); U(:,6)=(x6-ngh6)+(2*ngh6.*rand(size(x6,1),1)); 144 U(:,7)=(x7-ngh7)+(2*ngh7.*rand(size(x7,1),1)); U(:,8)=(x8-ngh8)+(2*ngh8.*rand(size(x8,1),1)) U(:,9)=(x9-ngh9)+(2*ngh9.*rand(size(x9,1),1)); U(:,10)=(x10-ngh10)+(2*ngh10.*rand(size(x10,1),1)); U(:,11)=(x11-ngh11)+(2*ngh11.*rand(size(x11,1),1)); U(:,12)=(x12-ngh12)+(2*ngh12.*rand(size(x12,1),1)); U(:,13)=(x13-ngh13)+(2*ngh13.*rand(size(x13,1),1)); U(:,14)=(x14-ngh14)+(2*ngh14.*rand(size(x14,1),1)); if U(:,1)<x1_min U(:,1)=x1_min; end if U(:,1)>x1_max U(:,1)=x1_max; end if U(:,2)<x2_min U(:,2)=x2_min; end if U(:,2)>x2_max U(:,2)=x2_max; end if U(:,3)<x3_min U(:,3)=x3_min; end if U(:,3)>x3_max U(:,3)=x3_max; end if U(:,4)<x4_min U(:,4)=x4_min; end if U(:,4)>x4_max U(:,4)=x4_max; end if U(:,5)<x5_min U(:,5)=x5_min; end if U(:,5)>x5_max U(:,5)=x5_max; end if U(:,6)<x6_min U(:,6)=x6_min; end if U(:,6)>x6_max U(:,6)=x6_max; end if U(:,7)<x7_min U(:,7)=x7_min; end if U(:,7)>x7_max U(:,7)=x7_max; end if U(:,8)<x8_min U(:,8)=x8_min; end if U(:,8)>x8_max U(:,8)=x8_max; end if U(:,9)<x9_min U(:,9)=x9_min; end if U(:,9)>x9_max U(:,9)=x9_max; end if U(:,10)<x10_min U(:,10)=x10_min; 145 end if U(:,10)>x10_max U(:,10)=x10_max; end if U(:,11)<x11_min U(:,11)=x11_min; end if U(:,11)>x11_max U(:,11)=x11_max; end if U(:,12)<x12_min U(:,12)=x12_min; end if U(:,12)>x12_max U(:,12)=x12_max; end if U(:,13)<x13_min U(:,13)=x13_min; end if U(:,13)>x13_max U(:,13)=x13_max; end if U(:,14)<x14_min U(:,14)=x14_min; end if U(:,14)>x14_max U(:,14)=x14_max; end end function X=X_random(n, i1_max, i2_max,i3_max, i4_max, i5_max, i6_max,i7_max, i8_max,i9_max,i10_max,i11_max, i12_max,i13_max,i14_max, i1_min, i2_min,i3_min, i4_min, i5_min,i6_min, i7_min,i8_min,i9_min,i10_min,i11_min,i12_min,i13_min,i14_min) X=[i1_min+((rand(n,1)).*(i1_max-i1_min)), i2_min+((rand(n,1)).*(i2_max- i2_min)),i3_min+((rand(n,1)).*(i3_max-i3_min)),i4_min+((rand(n,1)).*(i4_max- i4_min)),i5_min+((rand(n,1)).*(i5_max-i5_min)), i6_min+((rand(n,1)).*(i6_max- i6_min)),i7_min+((rand(n,1)).*(i7_max-i7_min)),i8_min+((rand(n,1)).*(i8_max- i8_min)),i9_min+((rand(n,1)).*(i9_max-i9_min)),i10_min+((rand(n,1)).*(i10_max- i10_min)),i11_min+((rand(n,1)).*(i11_max- i11_min)),i12_min+((rand(n,1)).*(i12_max- i12_min)),i13_min+((rand(n,1)).*(i13_max- i13_min)),i14_min+((rand(n,1)).*(i14_max-i14_min))]; end function result=fn(i1_val,i2_val,i3_val,i4_val,i5_val,i6_val,i7_val,i8_val,i9_val,i10_val, i11_val,i12_val,i13_val,i14_val) input.modify.param={'fc_trq_scale','ess_cap_scale'}; input.modify.value={i1_val,i3_val}; % Origin Honda Insight [a,b]=adv_no_gui('modify',input); % Tính khối lượng fc_mass1=round(evalin('base','fc_mass_scale_fun(fc_mass_scale_coef,fc_spd_ scale,fc_trq_scale,fc_base_mass,fc_acc_mass,fc_fuel_mass)')); mc_mass1=round(i2_val*60); ess_mass1=evalin('base','round(ess_mass_scale_fun(ess_mass_scale_coef,ess_ module_num,ess_cap_scale,ess_module_mass))'); ex_mass1=round(evalin('base','ex_mass_scale_fun(ex_mass_scale_coef,fc_pwr_ scale,ex_mass)')); total_vehicle_mass=round(fc_mass1+mc_mass1+ess_mass1+520+ex_mass1+91+136); input.modify.param={'fc_trq_scale','mc_trq_scale','ess_cap_scale','cs_dl_a ssist_trq_threshold','cs_mc_assist_min_frac','cs_mc_assist_slope','cs_mc_a ssist_max_frac','cs_dl_regen_trq_threshold','cs_mc_regen_min_frac','cs_mc_ 146 regen_slope','cs_mc_regen_max_frac','cs_decel_regen_threshold','cs_lo_soc' ,'cs_hi_soc','veh_mass','wh_1st_rrc'}; input.modify.value={i1_val,i2_val,i3_val,i4_val,i5_val,i6_val,i7_val,i8_va l,i9_val,i10_val,i11_val,i12_val,i13_val,i14_val,total_vehicle_mass,0.015} ; [a,b]=adv_no_gui('modify',input); input.cycle.param={'test.name'} ; input.cycle.value={'CYC_CECDC'}; % Chu trình vận hành [a,b]=adv_no_gui('drive_cycle',input); % Tiêu thụ nhiên liệu if a==0 FC=(100*3.78541178)/(b.cycle.mpgge*1.609344); % liter/100km HC=b.cycle.hc_gpm/1.609344; %g/km CO=b.cycle.co_gpm/1.609344; %g/km NOx=b.cycle.nox_gpm/1.609344; %g/km PM=b.cycle.pm_gpm/1.609344; %g/km fail=0; else result=-1; fail=-1; end input.accel.param={'spds','dist_in_time', 'time _in_ dist','max_rate_bool','max_speed_bool'}; input.accel.value={[0 60; 40 60;0 85],5, 0.2/1.609344,1,1}; [a,b]=adv_no_gui('accel_test',input); % Tính tính năng động lực học if a==0 if fail==0 % Kiểm tra lỗi accel1=b.accel.times(1); accel2=b.accel.times(2); accel3=b.accel.times(3); if accel1==-1 accel1=15; a1=-1; else a1=0; end if accel2==-1 accel2=8; a2=-1; else a2=0; end if accel3==-1 accel3=26; a3=-1; else a3=0; end dist=b.accel.dist*0.3048; time=b.accel.time; maxAcc=b.accel.max_rate*0.3048; maxSpeed=b.accel.max_speed*1.60934; input.grade.param={'speed','duration','add_mass '}; input.grade.value={12.427,1200,0}; [a,b]=adv_no_gui('grade_test',input);% Tính khả năng leo dốc gr=b.grade.grade; c=length(gr); if c==0 gra=0; else gra=gr end 147 re=FC/4.9892+3.5*max(0,120-maxSpeed)/120+3.5*max(0,11- gra)/11+3.5*max(0,time-20.4)/20.4; result=re; disp(' '); disp(['FC (liter/100km) is: ', num2str(FC)]); disp(['HC (g/km) is: ', num2str(HC)]); disp(['CO (g/km) is: ', num2str(CO)]); disp(['NOx (g/km) is: ', num2str(NOx)]); disp(['PM (g/km) is: ', num2str(PM)]); if a1~=-1 disp(['The time to accelerate from (0 - 97)km/h is (Standard <=12s): ', num2str(accel1)]); else disp('The car CAN NOT get the speed range from (0-97)km/h'); end if a2~=-1 disp(['The time to accelerate from (64 - 97)km/h is (Standard <=5.3s): ', num2str(accel2)]); else disp('The car CAN NOT get the speed range from (64-97)km/h'); end if a3~=-1 disp(['The time to accelerate from (0 - 137)km/h is (Standard <=23.4s): ', num2str(accel3)]); else disp('The car can not get the speed range from (0-137)km/h'); end clear a1; clear a2; clear a3; disp(['The distance when running in 5s is (Standard >=42.7m) : ', num2str(dist)]); disp(['The max acceleration is (Standard >=5m/s^2 ): ', num2str(maxAcc)]); disp(['The max speed is (Standard >=137km/h ): ', num2str(maxSpeed)]); if c==0 disp('ADVISOR CAN NOT calculate the grade: '); else disp(['The max grade is: ', num2str(gra)]); end disp(['The value of fitness function is: ', num2str(result)]); disp(' '); clear gr; clear re; end else result=-1; end end end 148 4.1.2. GIẢI THUẬT PBA % PHẦN MỀM TỐI ƯU HÓA CHO XE HONDA INSIGHT 2000 SỬ DỤNG GIẢI THUẬT PBA % TÁC GIẢ : VŨ THĂNG LONG – KHOA CƠ KHÍ – ĐẠI HỌC NHA TRANG % SẢN PHẨM CỦA LUẬN ÁN TIẾN SỸ : “NGHIÊN CỨU TỐI ƯU HÓA THIẾT KẾ ĐỘ LỚN VÀ THAM SỐ ĐIỀU KHIỂN NGUỒN NĂNG LƯỢNG HỆ ĐỘNG LỰC XE HYBRID” function main_opt global Par_Q global i1_min % Giới hạn dưới của 'fc_trq_scale' global i2_min % Giới hạn dưới của 'mc_trq_scale' global i3_min % Giới hạn dưới của 'ess_cap_scale' global i4_min % Giới hạn dưới của 'cs_dl_assist_trq_threshold' global i5_min % Giới hạn dưới của 'cs_mc_assist_min_frac' global i6_min % Giới hạn dưới của 'cs_mc_assist_slope' global i7_min % Giới hạn dưới của 'cs_mc_assist_max_frac' global i8_min % Giới hạn dưới của 'cs_dl_regen_trq_threshold' global i9_min % Giới hạn dưới của 'cs_mc_regen_min_frac' global i10_min % Giới hạn dưới của 'cs_mc_regen_slope' global i11_min % Giới hạn dưới của 'cs_mc_regen_max_frac' global i12_min % Giới hạn dưới của 'cs_decel_regen_threshold' global i13_min % Giới hạn dưới của 'cs_lo_soc' global i14_min % Giới hạn dưới của 'cs_hi_soc' global i1_max % Giới hạn trên của 'fc_trq_scale' global i2_max % Giới hạn trên của 'mc_trq_scale' global i3_max % Giới hạn trên của 'ess_cap_scale' global i4_max % Giới hạn trên của 'cs_dl_assist_trq_threshold' global i5_max % Giới hạn trên của 'cs_mc_assist_min_frac' global i6_max % Giới hạn trên của 'cs_mc_assist_slope' global i7_max % Giới hạn trên của 'cs_mc_assist_max_frac' global i8_max % Giới hạn trên của 'cs_dl_regen_trq_threshold' global i9_max % Giới hạn trên của 'cs_mc_regen_min_frac' global i10_max % Giới hạn trên của 'cs_mc_regen_slope' global i11_max % Giới hạn trên của 'cs_mc_regen_max_frac' global i12_max % Giới hạn trên của 'cs_decel_regen_threshold' global i13_max % Giới hạn trên của 'cs_lo_soc' global i14_max % Giới hạn trên của 'cs_hi_soc' global FC % Tiêu thụ nhiên liệu global HC % Hàm lượng HC global CO % Hàm lượng CO global Nox % Hàm lượng NOx global accel1 global accel2 global accel3 global dist global maxAcc % Gia tốc cực đại global maxSpeed global gra % Khả năng leo dốc global time; % Thời gian tăng tốc clc; close all; clear all; % Xóa màn hình, xóa trị số biến input.init.saved_veh_file='INSIGHT_defaults_in'; [a,b]=adv_no_gui('initialize',input); i1_min=0.271; % Giá trị nhỏ nhất của 'fc_trq_scale' i1_max=0.49; % Giá trị lớn nhất của 'fc_trq_scale' i2_min=0.271; % Giá trị nhỏ nhất của 'mc_trq_scale' i2_max=1.355; % Giá trị lớn nhất của 'mc_trq_scale' i3_min=0.97; % Giá trị nhỏ nhất của 'ess_cap_scale' i3_max=4.84; % Giá trị lớn nhất của 'ess_cap_scale' 149 i4_min=0; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_dl_assist_trq_threshold' i4_max=60; % Giá trị lớn nhất của 'cs_dl_assist_trq_threshold' (N.m) i5_min=0; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_mc_assist_min_frac' i5_max=0.2; % Giá trị lớn nhất của 'cs_mc_assist_min_frac' i6_min=0; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_mc_assist_slope' i6_max=1; % Giá trị lớn nhất của 'cs_mc_assist_slope' i7_min=0.21; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_mc_assist_max_frac' i7_max=1;% Giá trị lớn nhất của 'cs_mc_assist_max_frac' i8_min=-40; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_dl_regen_trq_threshold', i8_max=0;% Giá trị lớn nhất của 'cs_dl_regen_trq_threshold', i9_min=0; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_mc_regen_min_frac' i9_max=0.2;% Giá trị lớn nhất của 'cs_mc_regen_min_frac' i10_min=0; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_mc_regen_slope' i10_max=1;% Giá trị lớn nhất của 'cs_mc_regen_slope' i11_min=0.21; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_mc_regen_max_frac' i11_max=1;% Giá trị lớn nhất của 'cs_mc_regen_max_frac' i12_min=0; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_decel_regen_threshold' i12_max=30;% Giá trị lớn nhất của 'cs_decel_regen_threshold' i13_min=0.15; %Giá trị nhỏ nhất của 'cs_lo_soc' i13_max=0.57;% Giá trị lớn nhất của 'cs_lo_soc' i14_min=0.58; % Giá trị nhỏ nhất của 'cs_hi_soc' i14_max=0.95;% Giá trị lớn nhất của 'cs_hi_soc' n= 22; % Số lượng ong trinh sát ban đầu itr= 30; % Số vòng lặp e=7; % Số vị trí tìm kiếm được chọn m=5; % Số ong trung bình tìm kiếm ở vùng được chọn rho = 0.01; % Tốc độ suy giảm pheromone alfa=0.5; % Mũ beta=1; % Mũ ngh1=(i1_max-i1_min)/40; % Bán kính tìm kiếm cục bộ ngh2=(i2_max-i2_min)/40; ngh3=(i3_max-i3_min)/40; ngh4=(i4_max-i4_min)/40; ngh5=(i5_max-i5_min)/40; ngh6=(i6_max-i6_min)/40; ngh7=(i7_max-i7_min)/40; ngh8=(i8_max-i8_min)/40; ngh9=(i9_max-i9_min)/40; ngh10=(i10_max-i10_min)/40; ngh11=(i11_max-i11_min)/40; ngh12=(i12_max-i12_min)/40; ngh13=(i13_max-i13_min)/40; ngh14=(i14_max-i14_min)/40; load count; % Biến count nhớ số lần lặp disp(count) if count==0 % Kiểm tra xem có phải là lần đầu chạy chương trình không ? disp(' '); disp('This is THE FIRST time to run the optimization program'); disp(' '); ph = ones(100,e) % Khởi tạo pheromone cho mỗi vùng 150 fitscore = zeros(100,e) selpatch=zeros(100,e); for i=1:e selpatch(1,i)=m; end selpatch(1,i)=m element=0; % Đếm số ong tìm kiếm U=X_random(n,i1_max,i2_max,i3_max,i4_max,i5_max,i6_max,i7_max,i8_max,i9_max,i10_m ax,i11_max,i12_max,i13_max,i14_max,i1_min,i2_min,i3_min,i4_min,i5_min,i6_min,i7_m in,i8_min,i9_min,i10_min,i11_min,i12_min,i13_min,i14_min) for i=1:n Par_Q(i,1)=U(i,1); Par_Q(i,2)=U(i,2); Par_Q(i,3)=U(i,3); Par_Q(i,4)=U(i,4); Par_Q(i,5)=U(i,5); Par_Q(i,6)=U(i,6); Par_Q(i,7)=U(i,7); Par_Q(i,8)=U(i,8); Par_Q(i,9)=U(i,9); Par_Q(i,10)=U(i,10); Par_Q(i,11)=U(i,11); Par_Q(i,12)=U(i,12); Par_Q(i,13)=U(i,13); Par_Q(i,14)=U(i,14); temp=fn(U(i,1),U(i,2),U(i,3),U(i,4),U(i,5),U(i,6),U(i,7),U(i,8),U(i,9),U(i,10),U( i,11),U(i,12),U(i,13),U(i,14)); while temp==-1 U(i,:)=X_random(1,i1_max,i2_max,i3_max,i4_max,i5_max,i6_max,i7_max,i8_max,i9_max, i10_max,i11_max,i12_max,i13_max,i14_max,i1_min,i2_min,i3_min,i4_min,i5_min,i6_min ,i7_min,i8_min,i9_min,i10_min,i11_min,i12_min,i13_min,i14_min) Par_Q(i,1)=U(i,1); Par_Q(i,2)=U(i,2); Par_Q(i,3)=U(i,3); Par_Q(i,4)=U(i,4); Par_Q(i,5)=U(i,5); Par_Q(i,6)=U(i,6); Par_Q(i,7)=U(i,7); Par_Q(i,8)=U(i,8); Par_Q(i,9)=U(i,9); Par_Q(i,10)=U(i,10); Par_Q(i,11)=U(i,11); Par_Q(i,12)=U(i,12); Par_Q(i,13)=U(i,13); Par_Q(i,14)=U(i,14); temp=fn(U(i,1),U(i,2),U(i,3),U(i,4),U(i,5),U(i,6),U(i,7),U(i,8),U(i,9),U(i,10),U( i,11),U(i,12),U(i,13),U(i,14)); end Par_Q(i,15)=temp; Par_Q(i,16)=FC; Par_Q(i,17)=HC; Par_Q(i,18)=CO; Par_Q(i,19)=NOx; Par_Q(i,20)=PM; Par_Q(i,21)=accel1; Par_Q(i,22)=accel2; Par_Q(i,23)=accel3; Par_Q(i,24)=dist; Par_Q(i,25)=maxAcc; Par_Q(i,26)=maxSpeed; 151 Par_Q(i,27)=gra; Par_Q(i,28)=time; element=element+1; all_bees(element,:)=[element,U(i,1),U(i,2),U(i,3),U(i,4),U(i,5),U(i,6),U(i,7),U(i ,8),U(i,9),U(i,10),U(i,11),U(i,12),U(i,13),U(i,14),temp,FC,HC,CO,NOx,PM,accel1,ac cel2,accel3,dist,maxAcc,maxSpeed,gra,time]; disp(' '); disp(sprintf('The number of evaluated fitness functions: %02.0f',element)); disp(' '); end Par_Q=sortrows(Par_Q,15) all_inter_val(1,:)=[0,Par_Q(1,:)]; first=Par_Q; last=first; save all_bees all_bees; save first first; save element element; save all_inter_val all_inter_val; save ph ph; save fitscore fitscore; save selpatch selpatch; U clear U; clear i; h=0; else % Thực hiện khi không phải là lần đầu chạy chương trình disp(' '); disp('This is NOT the first time to run the optimization program'); disp(' '); load all_bees; load last; Par_Q=last load all_inter_val load ph load fitscore load selpatch load element end Par_Q1=Par_Q(:,15)' for k=count+1:count+itr % Bắt đầu vòng lặp disp(' '); disp(sprintf('Interation Number: %02.0f',k)); disp(' '); if k> 1 for h=1:e fitscore(k,h)=(Par_Q1(1,h) - Par_Q1(1,e+1)) / (sum(Par_Q1(1,1:e) - Par_Q1(1,e+1))); % Fitness score selpatch(k,h)=round(((ph(k- 1,h))^alfa*((fitscore(k,h))^beta))/(sum((ph(k- 1,1:e).^alfa.*(fitscore(k,h).^beta))))*m*e); % Tính số ong tìm kiếm if selpatch(k,h) > 0 ph(k,h) = ph(k-1,h)* rho + (fitscore(k,h)*selpatch(k,h)); % Cập nhật pheromone else ph(k,h) = ph(k-1,h)* rho; end end end for j=1:e % Số lượng vùng tìm kiếm được chọn for i=1:selpatch(k,j) % Số lượng ong tìm kiếm vùng được chọn % Tìm kiếm lân cận vùng chọn 152 U=bee_dance(ngh1,ngh2,ngh3,ngh4,ngh5,ngh6,ngh7,ngh8,ngh9,ngh10,ngh11,ngh12,ngh13, ngh14,Par_Q(j,1),Par_Q(j,2),Par_Q(j,3),Par_Q(j,4),Par_Q(j,5),Par_Q(j,6),Par_Q(j,7 ),Par_Q(j,8),Par_Q(j,9),Par_Q(j,10),Par_Q(j,11),Par_Q(j,12),Par_Q(j,13),Par_Q(j,1 4),i1_min,i2_min,i3_min,i4_min,i5_min,i6_min,i7_min,i8_min,i9_min,i10_min,i11_min ,i12_min,i13_min,i14_min,i1_max,i2_max,i3_max,i4_max,i5_max,i6_max,i7_max,i8_max, i9_max,i10_max,i11_max,i12_max,i13_max,i14_max); temp=fn(U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U(11),U(12),U(13),U(14 )); while temp==-1 U=bee_dance(ngh1,ngh2,ngh3,ngh4,ngh5,ngh6,ngh7,ngh8,ngh9,ngh10,ngh11,ngh12,ngh13, ngh14,Par_Q(j,1),Par_Q(j,2),Par_Q(j,3),Par_Q(j,4),Par_Q(j,5),Par_Q(j,6),Par_Q(j,7 ),Par_Q(j,8),Par_Q(j,9),Par_Q(j,10),Par_Q(j,11),Par_Q(j,12),Par_Q(j,13),Par_Q(j,1 4),i1_min,i2_min,i3_min,i4_min,i5_min,i6_min,i7_min,i8_min,i9_min,i10_min,i11_min ,i12_min,i13_min,i14_min,i1_max,i2_max,i3_max,i4_max,i5_max,i6_max,i7_max,i8_max, i9_max,i10_max,i11_max,i12_max,i13_max,i14_max); temp=fn(U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U(11),U(12),U(13),U(14 )); end if temp< Par_Q(j,15) Par_Q(j,:)=[U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U(11),U(12),U(13), U(14),temp,FC,HC,CO,NOx,PM,accel1,accel2,accel3,dist,maxAcc,maxSpeed,gra,time]; end element=element+1; all_bees(element,:)=[element,U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U (11),U(12),U(13),U(14),temp,FC,HC,CO,NOx,PM,accel1,accel2,accel3,dist,maxAcc,maxS peed,gra,time]; disp(' '); disp(sprintf('The number of evaluated fitness functions: %02.0f',element)); disp(' '); end end % ____________________________________________________________________ for i=e+1:n U=X_random(1,i1_max,i2_max,i3_max,i4_max,i5_max,i6_max,i7_max,i8_max,i9_max,i10_m ax,i11_max,i12_max,i13_max,i14_max,i1_min,i2_min,i3_min,i4_min,i5_min,i6_min,i7_m in,i8_min,i9_min,i10_min,i11_min,i12_min,i13_min,i14_min); temp=fn(U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U(11),U(12),U(13),U(14 )); while temp==-1 U=X_random(1,i1_max, i2_max,i3_max, i4_max, i5_max, i6_max,i7_max, i8_max,i9_max,i10_max,i11_max, i12_max,i13_max,i14_max, i1_min, i2_min,i3_min, i4_min,i5_min,i6_min,i7_min,i8_min,i9_min,i10_min,i11_min,i12_min,i13_min,i14_min ); temp=fn(U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U(11),U(12),U(13),U(14 )); end Par_Q(i,:)=[U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U(11),U(12),U(13), U(14),temp,FC,HC,CO,NOx,PM,accel1,accel2,accel3,dist,maxAcc,maxSpeed,gra]; element=element+1; all_bees(element,:)=[element,U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),U (11),U(12),U(13),U(14),temp,FC,HC,CO,NOx,PM,accel1,accel2,accel3,dist,maxAcc,maxS peed,gra,time]; disp(' '); 153 disp(sprintf('The number of evaluated fitness functions: %02.0f',element)); disp(' '); end Par_Q=sortrows(Par_Q,15) Par_Q1=Par_Q(:,15)' all_inter_val(k+1,:)=[k,Par_Q(1,:)]; % Giá trị của ong tốt nhất tại vòng lặp k' xlswrite('R_all_inter_val',all_inter_val) % Xuất sang excel xlswrite('R_all_bees',all_bees) % Xuất sang excel end count=count+itr; first=last last=Par_Q; xlswrite('R_last',last) a=['fc_trq_scale','mc_trq_scale','ess_cap_scale','cs_dl_assist_trq_threshold','cs _mc_assist_min_frac','cs_mc_assist_slope','cs_mc_assist_max_frac','cs_dl_regen_tr q_threshold','cs_mc_regen_min_frac','cs_mc_regen_slope','cs_mc_regen_max_frac','c s_decel_regen_threshold','cs_lo_soc','cs_hi_soc','FC']; disp(' '); disp(a); last a=['order ','fc_trq_scale','mc_trq_scale','ess_cap_scale','cs_dl_assist_trq_threshold','cs_ mc_assist_min_frac','cs_mc_assist_slope','cs_mc_assist_max_frac','cs_dl_regen_trq _threshold','cs_mc_regen_min_frac','cs_mc_regen_slope','cs_mc_regen_max_frac','cs _decel_regen_threshold','cs_lo_soc','cs_hi_soc','FC']; disp(' '); disp(a); all_inter_val save count count; % Lưu các biến vào bộ nhớ để lần chạy sau save last last; save all_inter_val all_inter_val; save ph ph; save fitscore fitscore; save selpatch selpatch; save element element; save all_bees all_bees; plot(all_inter_val(:,1),all_inter_val(:,16)); % Vẽ đồ thị hội tụ grid on; % Các hàm “bee_dance”; “X_random”; “fn” tương tự như của BBA nên không trình bày ở đây end 4.2. TỐI ƯU CHO Ô TÔ TOYOTA PRIUS 1998 % PHẦN MỀM TỐI ƯU HÓA CHO XE TOYOTA PRIUS 1998 SỬ DỤNG GIẢI THUẬT PBA % TÁC GIẢ : VŨ THĂNG LONG – KHOA CƠ KHÍ – ĐẠI HỌC NHA TRANG % SẢN PHẨM CỦA LUẬN ÁN TIẾN SỸ : “NGHIÊN CỨU TỐI ƯU HÓA THIẾT KẾ ĐỘ LỚN VÀ THAM SỐ ĐIỀU KHIỂN NGUỒN NĂNG LƯỢNG HỆ ĐỘNG LỰC XE HYBRID” function main_opt global Par_Q global i1_min % Giới hạn dưới của 'fc_trq_scale' global i2_min % Giới hạn dưới của 'mc_trq_scale' global i3_min % Giới hạn dưới của 'ess_cap_scale' global i4_min % Giới hạn dưới của 'gc_trq_scale' global i5_min % Giới hạn dưới của 'cs_electric_launch_spd' global i6_min % Giới hạn dưới của 'cs_min_pwr' global i7_min % Giới hạn dưới của 'cs_eng_on_soc' global i8_min % Giới hạn dưới của 'cs_eng_min_spd' global i9_min % Giới hạn dưới của 'cs_lo_soc' 154 global i10_min % Giới hạn dưới của 'cs_hi_soc' global i1_max % Giới hạn trên của 'fc_trq_scale' global i2_max % Giới hạn trên của 'mc_trq_scale' global i3_max % Giới hạn trên của 'ess_cap_scale' global i4_max % Giới hạn trên của 'gc_trq_scale' global i5_max % Giới hạn trên của 'cs_electric_launch_spd' global i6_max % Giới hạn trên của 'cs_min_pwr' global i7_max % Giới hạn trên của 'cs_eng_on_soc' global i8_max % Giới hạn trên của 'cs_eng_min_spd' global i9_max % Giới hạn trên của 'cs_lo_soc' global i10_max % Giới hạn trên của 'cs_hi_soc' global FC % Tiêu thụ nhiên liệu global HC % Hàm lượng ô nhiễm global CO global NOx global accel1 % Tính năng động lực học global accel2 global accel3 global dist global maxAcc global maxSpeed global gra % Khả năng leo dốc global gra % Thời gian tăng tốc global fc_mass1 % Khối lượng các bộ phận hệ động lực global mc_mass1 global ess_mass1 global gc_mass1 global ex_mass1 global total_vehicle_mass clc; close all; clear all; input.init.saved_veh_file='PRIUS_JPN_defaults_in'; [a,b]=adv_no_gui('initialize',input); i1_min=0.388; %Giá trị nhỏ nhất của'fc_trq_scale' i1_max=0.699; %Giá trị lớn nhất của'fc_trq_scale' i2_min=0.107; %Giá trị nhỏ nhất của'mc_trq_scale' i2_max=0.535; %Giá trị lớn nhất của'mc_trq_scale' i3_min=0.59; %Giá trị nhỏ nhất của'ess_cap_scale' i3_max=2.95; %Giá trị lớn nhất của'ess_cap_scale' i4_min=0.221; %Giá trị nhỏ nhất của'gc_trq_scale' i4_max=1.106; %Giá trị lớn nhất của'gc_trq_scale' i5_min=5; %Giá trị nhỏ nhất của'cs_electric_launch_spd' i5_max=20;% Giá trị lớn nhất của'cs_electric_launch_spd' i6_min=4000; %Giá trị nhỏ nhất của'cs_min_pwr' i6_max=8000; % Giá trị lớn nhất của'cs_min_pwr' i7_min=0.41; %Giá trị nhỏ nhất của'cs_eng_on_soc' i7_max=0.60;% Giá trị lớn nhất của'cs_eng_on_soc' i8_min=100; %Giá trị nhỏ nhất của'cs_eng_min_spd' i8_max=150; %Giá trị lớn nhất của'cs_eng_min_spd' i9_min=0.15; %Giá trị nhỏ nhất của'cs_lo_soc' i9_max=0.40;% Giá trị lớn nhất của'cs_lo_soc' i10_min=0.61; %Giá trị nhỏ nhất của'cs_hi_soc' i10_max=0.95;% Giá trị lớn nhất của'cs_hi_soc' 155 n= 22; % Số lượng ong trinh sát itr=50; % Số vòng lặp e=7; % Số lượng vùng được chọn m=5; % Số ong trung bình tìm kiếm ở vùng được chọn rho = 0.01; % Tốc độ suy giảm Pheromone alfa=0.5; % Mũ beta=1; % Mũ ngh1=(i1_max-i1_min)/40; % Bán kính vùng tìm kiếm cục bộ ngh2=(i2_max-i2_min)/40; ngh3=(i3_max-i3_min)/40; ngh4=(i4_max-i4_min)/40; ngh5=(i5_max-i5_min)/40; ngh6=(i6_max-i6_min)/40; ngh7=(i7_max-i7_min)/40; ngh8=(i8_max-i8_min)/40; ngh9=(i9_max-i9_min)/40; ngh10=(i10_max-i10_min)/40; load count; disp(count) if count==0 % Kiểm tra xem có phải lần đầu chạy chương trình hay không disp(' '); disp('This is THE FIRST time to run the optimization program'); disp(' '); ph = ones(120,e) % Khởi tạo pheromone fitscore = zeros(120,e) % Khởi tạo fitscore selpatch=zeros(120,e); % Khởi tạo selpatch for i=1:e selpatch(1,i)=m; end selpatch(1,i)=m element=0;% Khởi tạo số ong bắt đầu U=X_random(n,i1_max, i2_max,i3_max, i4_max, i5_max, i6_max,i7_max, i8_max,i9_max,i10_max, i1_min, i2_min,i3_min, i4_min, i5_min,i6_min, i7_min,i8_min,i9_min,i10_min) for i=1:n Par_Q(i,1)=U(i,1); Par_Q(i,2)=U(i,2); Par_Q(i,3)=U(i,3); Par_Q(i,4)=U(i,4); Par_Q(i,5)=U(i,5); Par_Q(i,6)=U(i,6); Par_Q(i,7)=U(i,7); Par_Q(i,8)=U(i,8); Par_Q(i,9)=U(i,9); Par_Q(i,10)=U(i,10); temp=fn(U(i,1),U(i,2),U(i,3),U(i,4),U(i,5),U(i,6),U(i,7),U(i,8),U(i,9),U(i,10)); while temp==-1 % Nếu không tính được fn U(i,:)=X_random(1,i1_max,i2_max,i3_max,i4_max,i5_max,i6_max,i7_max,i8_max,i9_max, i10_max,i1_min,i2_min,i3_min,i4_min,i5_min,i6_min,i7_min,i8_min,i9_min,i10_min) Par_Q(i,1)=U(i,1); Par_Q(i,2)=U(i,2); Par_Q(i,3)=U(i,3); Par_Q(i,4)=U(i,4); Par_Q(i,5)=U(i,5); Par_Q(i,6)=U(i,6); Par_Q(i,7)=U(i,7); Par_Q(i,8)=U(i,8); Par_Q(i,9)=U(i,9); Par_Q(i,10)=U(i,10); temp=fn(U(i,1),U(i,2),U(i,3),U(i,4),U(i,5),U(i,6),U(i,7),U(i,8),U(i,9),U(i,10)); end 156 Par_Q(i,11)=temp; Par_Q(i,12)=FC; Par_Q(i,13)=HC; Par_Q(i,14)=CO; Par_Q(i,15)=NOx; Par_Q(i,16)=PM; Par_Q(i,17)=accel1; Par_Q(i,18)=accel2; Par_Q(i,19)=accel3; Par_Q(i,20)=dist; Par_Q(i,21)=maxAcc; Par_Q(i,22)=maxSpeed; Par_Q(i,23)=gra; Par_Q(i,24)=time; element=element+1; all_bees(element,:)=[element,U(i,1),U(i,2),U(i,3),U(i,4),U(i,5),U(i,6),U(i,7),U(i ,8),U(i,9),U(i,10),temp,FC,HC,CO,NOx,PM,accel1,accel2,accel3,dist,maxAcc,maxSpeed ,gra,time]; disp(' '); disp(sprintf('The number of evaluated fitness functions: %02.0f',element)); disp(' '); end Par_Q=sortrows(Par_Q,11) all_inter_val(1,:)=[0,Par_Q(1,:)]; first=Par_Q; last=first; save all_bees all_bees; % Lưu vào bộ nhớ save first first; save element element; save all_inter_val all_inter_val; save ph ph; save fitscore fitscore; save selpatch selpatch; U clear U; clear i; h=0; else %% Đây không phải lần đầu chạy chương trình hay không disp(' '); disp('This is NOT the first time to run the optimization program'); disp(' '); load all_bees; % Load dữ liệu từ bộ nhớ load last; Par_Q=last load all_inter_val load ph load fitscore load selpatch load element; end Par_Q1=Par_Q(:,11)' for k=count+1:count+itr % Bắt đầu vòng lặp disp(' '); disp(sprintf('Interation Number: %02.0f',k)); disp(' '); if k> 1 for h=1:e fitscore(k,h)=(Par_Q1(1,h) - Par_Q1(1,e+1)) / (sum(Par_Q1(1,1:e) - Par_Q1(1,e+1))); % Tính Fitness score selpatch(k,h)=round(((ph(k- 1,h))^alfa*((fitscore(k,h))^beta))/(sum((ph(k- 1,1:e).^alfa.*(fitscore(k,h).^beta))))*m*e); % Tính số ong tìm kiếm cục bộ 157 if selpatch(k,h) > 0 ph(k,h) = ph(k-1,h)* rho + (fitscore(k,h)*selpatch(k,h)); % Cập nhật Pheromone else ph(k,h) = ph(k-1,h)* rho; end end end for j=1:e % Số lượng vùng được chọn for i=1:selpatch(k,j) % Số lượng ong tìm kiếm vùng được chọn U=bee_dance(ngh1,ngh2,ngh3,ngh4,ngh5,ngh6,ngh7,ngh8,ngh9,ngh10, Par_Q(j,1), Par_Q(j,2),Par_Q(j,3),Par_Q(j,4),Par_Q(j,5), Par_Q(j,6),Par_Q(j,7),Par_Q(j,8),Par_Q(j,9),Par_Q(j,10),i1_min,i2_min,i3_min,i4_m in,i5_min,i6_min,i7_min,i8_min,i9_min,i10_min,i1_max,i2_max,i3_max,i4_max,i5_max, i6_max,i7_max,i8_max,i9_max,i10_max); temp=fn(U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10)); while temp==-1 U=bee_dance(ngh1,ngh2,ngh3,ngh4,ngh5,ngh6,ngh7,ngh8,ngh9,ngh10, Par_Q(j,1), Par_Q(j,2),Par_Q(j,3),Par_Q(j,4),Par_Q(j,5), Par_Q(j,6),Par_Q(j,7),Par_Q(j,8),Par_Q(j,9),Par_Q(j,10),i1_min,i2_min,i3_min,i4_m in,i5_min,i6_min,i7_min,i8_min,i9_min,i10_min,i1_max,i2_max,i3_max,i4_max,i5_max, i6_max,i7_max,i8_max,i9_max,i10_max); temp=fn(U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10)); end if temp< Par_Q(j,11) Par_Q(j,:)=[U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),temp,FC,HC,CO,NOx, PM,accel1,accel2,accel3,dist,maxAcc,maxSpeed,gra,time]; end element=element+1; all_bees(element,:)=[element,U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),t emp,FC,HC,CO,NOx,PM,accel1,accel2,accel3,dist,maxAcc,maxSpeed,gra,time]; disp(' '); disp(sprintf('The number of evaluated fitness functions: %02.0f',element)); disp(' '); end end % ____________________________________________________________________ for i=e+1:n U=X_random(1,i1_max, i2_max,i3_max, i4_max, i5_max, i6_max,i7_max, i8_max,i9_max,i10_max, i1_min, i2_min,i3_min, i4_min, i5_min,i6_min, i7_min,i8_min,i9_min,i10_min); temp=fn(U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10)); while temp==-1 U=X_random(1,i1_max, i2_max,i3_max, i4_max, i5_max, i6_max,i7_max, i8_max,i9_max,i10_max, i1_min, i2_min,i3_min, i4_min, i5_min,i6_min, i7_min,i8_min,i9_min,i10_min); temp=fn(U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10)); end Par_Q(i,:)=[U(1), U(2),U(3),U(4),U(5), U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),temp,FC,HC,CO,NOx,PM,accel1,accel2,accel3,dist,maxAcc,m axSpeed,gra,time]; element=element+1; all_bees(element,:)=[element,U(1),U(2),U(3),U(4),U(5),U(6),U(7),U(8),U(9),U(10),t emp,FC,HC,CO,NOx,PM,accel1,accel2,accel3,dist,maxAcc,maxSpeed,gra,time]; disp(' '); disp(sprintf('The number of evaluated fitness functions: %02.0f',element)); disp(' '); 158 end Par_Q=sortrows(Par_Q,11) Par_Q1=Par_Q(:,11)' all_inter_val(k+1,:)=[k,Par_Q(1,:)]; xlswrite('R_all_inter_val',all_inter_val) xlswrite('R_all_bees',all_bees) end % Kết thúc vòng lặp count=count+itr; first=last last=Par_Q; xlswrite('R_last',last) a=['fc_trq_scale' 'mc_trq_scale' 'ess_module_num' 'gc_trq_scale' 'cs_electric_launch_spd' 'cs_min_pwr' 'cs_eng_on_soc' 'cs_eng_min_spd' 'cs_lo_soc' 'cs_hi_soc']; disp(' '); disp(a); last a=['order ' 'fc_trq_scale' 'mc_trq_scale' 'ess_module_num' 'gc_trq_scale' 'cs_electric_launch_spd' 'cs_min_pwr' 'cs_eng_on_soc' 'cs_eng_min_spd' 'cs_lo_soc' 'cs_hi_soc' 'FC']; disp(' '); disp(a); all_inter_val save count count; save last last; save all_inter_val all_inter_val; save ph ph; save fitscore fitscore; save selpatch selpatch; save element element; save all_bees all_bees; plot(all_inter_val(:,1),all_inter_val(:,12)); grid on; function U=bee_dance(ngh1,ngh2,ngh3,ngh4,ngh5,ngh6,ngh7,ngh8,ngh9,ngh10,x1,x2,x3,x4,x5,x6, x7,x8,x9,x10,x1_min,x2_min,x3_min,x4_min,x5_min,x6_min,x7_min,x8_min,x9_min,x10_m in,x1_max,x2_max,x3_max,x4_max,x5_max,x6_max,x7_max,x8_max,x9_max,x10_max) U(:,1)=(x1-ngh1)+(2*ngh1.*rand(size(x1,1),1)); U(:,2)=(x2-ngh2)+(2*ngh2.*rand(size(x2,1),1)); U(:,3)=(x3-ngh3)+(2*ngh3.*rand(size(x3,1),1)); U(:,4)=(x4-ngh4)+(2*ngh4.*rand(size(x4,1),1)); U(:,5)=(x5-ngh5)+(2*ngh5.*rand(size(x5,1),1)); U(:,6)=(x6-ngh6)+(2*ngh6.*rand(size(x6,1),1)); U(:,7)=(x7-ngh7)+(2*ngh7.*rand(size(x7,1),1)); U(:,8)=(x8-ngh8)+(2*ngh8.*rand(size(x8,1),1)); U(:,9)=(x9-ngh9)+(2*ngh9.*rand(size(x9,1),1)); U(:,10)=(x10-ngh10)+(2*ngh10.*rand(size(x10,1),1)); if U(:,1)<x1_min U(:,1)=x1_min; end if U(:,1)>x1_max U(:,1)=x1_max; end if U(:,2)<x2_min U(:,2)=x2_min; end if U(:,2)>x2_max U(:,2)=x2_max; end if U(:,3)<x3_min U(:,3)=x3_min; end if U(:,3)>x3_max U(:,3)=x3_max; 159 end if U(:,4)<x4_min U(:,4)=x4_min; end if U(:,4)>x4_max U(:,4)=x4_max; end if U(:,5)<x5_min U(:,5)=x5_min; end if U(:,5)>x5_max U(:,5)=x5_max; end if U(:,6)<x6_min U(:,6)=x6_min; end if U(:,6)>x6_max U(:,6)=x6_max; end if U(:,7)<x7_min U(:,7)=x7_min; end if U(:,7)>x7_max U(:,7)=x7_max; end if U(:,8)<x8_min U(:,8)=x8_min; end if U(:,8)>x8_max U(:,8)=x8_max; end if U(:,9)<x9_min U(:,9)=x9_min; end if U(:,9)>x9_max U(:,9)=x9_max; end if U(:,10)<x10_min U(:,10)=x10_min; end if U(:,10)>x10_max U(:,10)=x10_max; end end function X=X_random(n, i1_max, i2_max,i3_max, i4_max, i5_max, i6_max,i7_max, i8_max,i9_max,i10_max, i1_min, i2_min,i3_min, i4_min, i5_min,i6_min, i7_min,i8_min,i9_min,i10_min) X=[i1_min+((rand(n,1)).*(i1_max-i1_min)), i2_min+((rand(n,1)).*(i2_max- i2_min)),i3_min+((rand(n,1)).*(i3_max-i3_min)),i4_min+((rand(n,1)).*(i4_max- i4_min)),i5_min+((rand(n,1)).*(i5_max-i5_min)), i6_min+((rand(n,1)).*(i6_max- i6_min)),i7_min+((rand(n,1)).*(i7_max-i7_min)),i8_min+((rand(n,1)).*(i8_max- i8_min)),i9_min+((rand(n,1)).*(i9_max-i9_min)),i10_min+((rand(n,1)).*(i10_max- i10_min))]; end function result=fn(i1_val,i2_val,i3_val,i4_val,i5_val,i6_val,i7_val,i8_val,i9_val,i10_val) input.modify.param={'fc_trq_scale','ess_cap_scale'}; input.modify.value={i1_val,i3_val}; [a,b]=adv_no_gui('modify',input); 160 % Tính khối lượng các bộ phận fc_mass1=round(evalin('base','fc_mass_scale_fun(fc_mass_scale_coef,fc_spd_scale,f c_trq_scale,fc_base_mass,fc_acc_mass,fc_fuel_mass)')); mc_mass1=round(i2_val*56.75); ess_mass1=evalin('base','round(ess_mass_scale_fun(ess_mass_scale_coef,ess_ module_num,ess_cap_scale,ess_module_mass))'); gc_mass1=round(i4_val*32.7); ex_mass1=round(evalin('base','ex_mass_scale_fun(ex_mass_scale_coef,fc_pwr_ scale,ex_mass)')); total_vehicle_mass=round(fc_mass1+mc_mass1+ess_mass1+gc_mass1+918+ex_mass1 +136); input.modify.param={'fc_trq_scale','mc_trq_scale','ess_cap_scale','gc_trq_ scale','cs_electric_launch_spd','cs_min_pwr','cs_eng_on_soc','cs_eng_min_spd','cs _lo_soc','cs_hi_soc','veh_mass','wh_1st_rrc'}; input.modify.value={i1_val,i2_val,i3_val,i4_val,i5_val,i6_val,i7_val,i8_va l,i9_val,i10_val,total_vehicle_mass,0.015}; [a,b]=adv_no_gui('modify',input); input.cycle.param={'test.name'} ; input.cycle.value={'CYC_CECDC'}; [a,b]=adv_no_gui('drive_cycle',input); % (1) if a==0 FC=(100*3.78541178)/(b.cycle.mpgge*1.609344); % liter/100km HC=b.cycle.hc_gpm/1.609344; %g/km CO=b.cycle.co_gpm/1.609344; %g/km NOx=b.cycle.nox_gpm/1.609344; %g/km PM=b.cycle.pm_gpm/1.609344; %g/km fail=0; else result=-1; fail=-1; end input.accel.param={'spds','dist_in_time', ' time _in_ dist ','max_rate_bool','max_speed_bool'}; input.accel.value={[0 60; 40 60;0 85],5,0.2/1.609344,1,1}; [a,b]=adv_no_gui('accel_test',input); if a==0 if fail==0 % Nếu không có lỗi xuất hiện accel1=b.accel.times(1); accel2=b.accel.times(2); accel3=b.accel.times(3); if accel1==-1 % Nếu không tính được accel1 accel1=15; % Nhằm tăng fitness function a1=-1; else a1=0; end if accel2==-1 accel2=8; a2=-1; else a2=0; end if accel3==-1 accel3=26; a3=-1; else a3=0; end dist=b.accel.dist*0.3048; % Quãng đường 5s dist=b.accel.time; % Thời gian tăng tốc maxAcc=b.accel.max_rate*0.3048; % Gia tốc cực đại 161 maxSpeed=b.accel.max_speed*1.60934; % Tốc độ cực đại input.grade.param={'speed','duration','add_mass '}; input.grade.value={12.427,1200,0}; [a,b]=adv_no_gui('grade_test',input); gr=b.grade.grade; c=length(gr); if c==0 gra=0; else gra=gr end re=0.85*FC/6.8829+0.05*HC/1.0039+0.05*CO/1.1315+0.05*NOx/0.21099+3.5*max(0,120- maxSpeed)/120+3.5*max(0,11-gra)/11+3.5*max(0,time-20.5)/20.5; % Giá trị hàm mục tiêu result=re; disp(' '); disp(['FC (liter/100km) is: ', num2str(FC)]); disp(['HC (g/km) is: ', num2str(HC)]); disp(['CO (g/km) is: ', num2str(CO)]); disp(['NOx (g/km) is: ', num2str(NOx)]); disp(['PM (g/km) is: ', num2str(PM)]); if a1~=-1 disp(['The time to accelerate from (0 - 97)km/h is (Standard <=12s): ', num2str(accel1)]); else disp('The car CAN NOT get the speed range from (0-97)km/h'); end if a2~=-1 disp(['The time to accelerate from (64 - 97)km/h is (Standard <=5.3s): ', num2str(accel2)]); else disp('The car CAN NOT get the speed range from (64-97)km/h'); end if a3~=-1 disp(['The time to accelerate from (0 - 137)km/h is (Standard <=23.4s): ', num2str(accel3)]); else disp('The car can not get the speed range from (0-137)km/h'); end clear a1; clear a2; clear a3; disp(['The distance when running in 5s is (Standard >=42.7m) : ', num2str(dist)]); disp(['The max acceleration is (Standard >=5m/s^2 ): ', num2str(maxAcc)]); disp(['The max speed is (Standard >=100km/h ): ', num2str(maxSpeed)]); if c==0 disp('ADVISOR CAN NOT calculate the grade: '); else disp(['The max grade is (Standard >=12%): ', num2str(gra)]); end disp(['The value of fitness function is: ', num2str(result)]); disp(' '); clear gr; clear re; end else result=-1; end end end