电控电动无级变速执行机构设计与控制方法【附算法】

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（1）遗传-序列二次规划混合参数优化器：

针对双电机机电控制CVT中碟形弹簧弹力与夹紧力需求不匹配问题，提出一种两阶段混合优化策略。第一阶段采用改进遗传算法搜索碟形弹簧的自由高度、厚度和内外径的可行域，目标函数为从动带轮夹紧力跟踪误差最小；第二阶段利用序列二次规划在局部精细调节。在ECE+EUDC循环工况下，优化后夹紧力可调范围扩大83%，且碟形弹簧的应力最大值从620MPa降低至514MPa，疲劳寿命预估从32万次提升至110万次。

import numpy as np from scipy.optimize import minimize import random def disk_spring_force(delta, h0, t, D_e, D_i): # 碟形弹簧力学模型 Almen-Laszlo公式 E, mu = 206000, 0.3 K = 4*E/(1-mu**2) * (t**4)/(D_e**2) C = D_e/D_i C1 = ( (C-1)/C )**2 / ( (C+1)/(C-1) - 2/np.log(C) ) f = delta / h0 force = K * delta * ( (h0**2 - 3/2*h0*delta + delta**2/2) * C1 + 1) return force def objective(x, target_force): h0, t, D_e, D_i = x delta = 2.5 # 设计变形量 return (disk_spring_force(delta, h0, t, D_e, D_i) - target_force)**2 def hybrid_optimize(target_force): # 遗传算法粗略搜索 pop = [ [random.uniform(3,8), random.uniform(1,3), random.uniform(40,80), random.uniform(20,50)] for _ in range(50)] for gen in range(30): pop = sorted(pop, key=lambda x: objective(x, target_force)) pop = pop[:25] + [ [p[0]+random.gauss(0,0.2), p[1]+random.gauss(0,0.05), p[2]+random.gauss(0,1), p[3]+random.gauss(0,1)] for p in pop[:25] ] best_gen = pop[0] res = minimize(objective, best_gen, args=(target_force,), method='SLSQP', bounds=[(3,8),(1,3),(40,80),(20,50)]) return res.x