摘要:為實(shí)現(xiàn)拖拉機(jī)動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)的最優(yōu)化匹配,,提高整機(jī)動(dòng)力性和燃油經(jīng)濟(jì)性,,提出一種基于改進(jìn)非支配排序遺傳算法(Nondominated sorting genetic algorithmⅡ,,NSGA-Ⅱ)的拖拉機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)匹配優(yōu)化方法,。該方法引入正態(tài)分布交叉算子,,在保證解集質(zhì)量的基礎(chǔ)上,,擴(kuò)大空間搜索范圍,,同時(shí)加入差分進(jìn)化變異算子,,抽取其中的差分向量與NSGA-Ⅱ算法結(jié)合,,從而避免算法陷入局部最優(yōu),,改善種群分布性。隨后,,以變速箱各擋傳動(dòng)比為輸入變量,,以驅(qū)動(dòng)功率損失率和比燃油消耗損失率均最低為優(yōu)化目標(biāo),通過分析拖拉機(jī)設(shè)計(jì)理論車速,、傳動(dòng)比公比,、驅(qū)動(dòng)附著力限制等約束條件,建立了變速箱傳動(dòng)比匹配優(yōu)化模型,,利用改進(jìn)算法對(duì)拖拉機(jī)變速箱傳動(dòng)比進(jìn)行優(yōu)化,,并與原NSGA-Ⅱ算法及加權(quán)遺傳算法進(jìn)行對(duì)比。分析結(jié)果表明,,改進(jìn)NSGA-Ⅱ算法求得的解集分布評(píng)價(jià)指標(biāo)SP優(yōu)于原NSGA-Ⅱ算法,,表明Pareto最優(yōu)解分布更均勻,且更接近測試函數(shù)的真實(shí)Pareto前沿,。經(jīng)本文算法優(yōu)化后,,理論上拖拉機(jī)驅(qū)動(dòng)功率損失率和比燃油消耗損失率分別降低了41.62%和62.8%,,運(yùn)輸擋頭擋爬坡度可提高2.35%,整機(jī)綜合性能得到明顯改善,,且優(yōu)化效果均優(yōu)于對(duì)比算法,,驗(yàn)證了本文方法的有效性,可為拖拉機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與優(yōu)化提供一定參考,。