一种多系统协同风阻风噪动态优化方法及系统与流程

本发明属于新能源车辆，具体涉及一种多系统协同风阻风噪动态优化方法及系统。

背景技术：

1、在现有技术中，车辆高速行驶的优化分散于气动、底盘、编队行驶与风噪抑制四个相对独立的领域。主动进气格栅仅以发动机冷却或电池热管理的温度阈值为开闭依据，未纳入风噪特性与实时气动阻力参量；空气悬架的车身高度与姿态调节完全基于动力学需求，未计入俯仰、侧倾对气动阻力与升力的影响，亦未与可变气动附件联动；编队行驶以行车安全与通行效率为目标，仅将跟车间距作为约束条件，未主动利用前车低压尾流为后车减阻，也未关注尾流湍流脉动对后车侧窗及外后视镜区域的噪声传递；风噪抑制则限于吸音棉、隔音毡、密封条等被动隔音及车内主动降噪，均属传播路径抑制或声响应抵消，未从车身表面湍流压力脉动、分离流撞击、空腔共振等气动源头进行干预。

2、上述技术的系统性缺陷表现为：其一，风阻与风噪的优化目标割裂且相互矛盾，低风阻造型加剧a柱涡流强度与侧窗附近气流速度梯度，反使车内风噪升高，而高速自动驾驶场景下乘员对声学环境的敏感度较人工驾驶提升约30%；其二，底盘与气动控制缺乏跨域协同，无法依据车速、侧风、路面坡度等实时信息动态调整车辆姿态以实现气动全局最优，编队亦未建立基于前车尾流结构的后车阻力与噪声预测模型；其三，降噪手段先天受限，每降低1分贝车内风噪需增加数公斤至十余公斤隔音材料，对500hz以上频段几乎无能为力，主动降噪带宽仅覆盖200hz以下，且未针对后视镜尾迹、a柱分离泡、门把手台阶缝隙等具体风噪源头开展气动造型或流动控制优化。

技术实现思路

1、为克服上述现有技术的不足，本发明提出了一种多系统协同风阻风噪动态优化方法及系统，旨在优化高速行驶风阻与风噪的同时，兼容编队行驶和底盘姿态调节。

2、本发明实施例的第一方面提供一种多系统协同风阻风噪动态优化方法，所述方法包括：

3、获取车辆的行驶状态数据与车内风噪值，并依据当前的驾驶模式与行驶场景确定优化优先级，所述优化优先级用于表征风阻优化目标与风噪优化目标之间的相对次序；

4、依据所述优化优先级，以底盘姿态参数与气动部件参数为待优化量进行协同求解，得到各所述待优化量的目标值；其中，所述底盘姿态参数包括车身高度和悬架刚度中的至少一项，所述气动部件参数包括底护板开度、进气格栅开度和外后视镜角度中的至少一项；

5、按照所述目标值控制相应的执行机构动作，并采集所述执行机构动作后的车内风噪值与风阻表征量；

6、基于采集到的所述车内风噪值与所述风阻表征量对各所述待优化量的目标值进行动态修正，并在所述驾驶模式或所述行驶场景发生切换时，重新确定所述优化优先级。

7、在一些实施例中，所述依据当前的驾驶模式与行驶场景确定优化优先级，包括：

8、依据所述行驶状态数据中车车协同数据的有效性，确定所述行驶场景为编队行驶场景或单车行驶场景；

9、响应于所述驾驶模式为手动驾驶模式，确定所述优化优先级中安全目标、散热目标、风阻优化目标与风噪优化目标的次序依次降低；

10、响应于所述驾驶模式为自动驾驶模式且所述行驶场景为单车行驶场景，确定所述优化优先级中安全目标、散热目标、风噪优化目标与风阻优化目标的次序依次降低；

11、响应于所述驾驶模式为自动驾驶模式且所述行驶场景为编队行驶场景，确定所述优化优先级中安全目标、编队能效目标与风噪优化目标的次序依次降低，且所述编队能效目标包含风阻优化目标的收益项；

12、其中，所述行驶状态数据包括环境感知数据、自车状态数据和所述车车协同数据。

13、在一些实施例中，所述依据当前的驾驶模式与行驶场景确定优化优先级之前，还包括：

14、依据所述行驶状态数据进行安全风险识别，所述安全风险包括碰撞风险、涉水风险和核心部件过热风险中的至少一种；

15、响应于识别到所述安全风险，执行与所识别到的安全风险相对应的安全控制策略，并跳过本次所述协同求解；

16、响应于未识别到所述安全风险，执行所述依据当前的驾驶模式与行驶场景确定优化优先级的步骤；

17、其中，所述协同求解所满足的安全约束阈值随所述行驶场景切换：所述行驶场景为编队行驶场景时，按车车协同制动确定所述安全约束阈值；所述行驶场景为单车行驶场景时，按单车制动确定所述安全约束阈值。

18、在一些实施例中，所述依据所述优化优先级，以底盘姿态参数与气动部件参数为待优化量进行协同求解，得到各所述待优化量的目标值，包括：

19、按照所述优化优先级为各优化目标配置权重系数与约束阈值，其中安全目标与散热目标以所述约束阈值的形式进入所述协同求解，其余各优化目标配置所述权重系数，且次序越高的优化目标所对应的权重系数越大，各所述权重系数之和为1；

20、以各所述优化目标的目标函数的加权和最小为寻优准则，在满足各所述约束阈值的可行域内求解，得到至少两组候选参数组合；

21、其中，所述寻优准则表示为：

22、

23、

24、按综合性能评分对所述至少两组候选参数组合择优，将综合性能评分最高的候选参数组合中各所述待优化量的取值确定为所述目标值；

25、所述综合性能评分表示为：

26、

27、

28、式中，、、分别为协同求解阶段依据预设模型对参数组合预测得到的风阻系数预测值、车内风噪预测值与能耗预测值；、、分别为同一工况下未执行协同求解时的风阻系数基准值、车内风噪基准值与能耗基准值,为车内风噪最大可调节量；分别为风阻优化目标、风噪优化目标与能效收益项的权重系数。

29、在一些实施例中，所述待优化量包括车身高度时，所述车身高度的目标值按下式确定：

30、

31、式中，为所述车身高度的目标值，为标准车身高度，为与当前行驶场景相对应的车身高度最大调节量，为车速高度调节系数，为风噪高度调节系数，为当前车速，为车速启用阈值，为当前车内风噪值，为风噪补偿阈值；

32、其中，仅在不小于且前方预设距离内无颠簸路段与爬坡路段时，执行所述车身高度的目标值的确定，否则将所述车身高度维持为。

33、在一些实施例中，所述车速高度调节系数与所述风噪高度调节系数均按基础值与场景修正系数的乘积确定，且：

34、响应于所述优化优先级中风噪优化目标的次序上升，增大的场景修正系数；

35、响应于所述优化优先级中风阻优化目标或编队能效目标的次序上升，增大的场景修正系数；

36、响应于所述优化优先级中安全目标所对应的约束阈值收紧，同时减小与的场景修正系数，并减小。

37、在一些实施例中，所述获取车辆的行驶状态数据与车内风噪值之后，还包括：

38、通过布置于车身不同位置的多路车外麦克风分别采集各位置的风噪信号；

39、将各路所述风噪信号转换为声功率，并计算各路所述声功率在总声功率中的占比，得到各位置对应的风噪源的贡献度；

40、将贡献度最高且大于预设贡献度阈值的风噪源确定为目标风噪源；

41、在所述协同求解中，提高与所述目标风噪源相对应的待优化量在所述风噪优化目标的目标函数中的调节权重；其中，与所述目标风噪源相对应的待优化量包括底护板开度和外后视镜角度中的至少一项。

42、在一些实施例中，所述行驶场景为编队行驶场景时，所述待优化量还包括跟车距离，且所述跟车距离的目标值不小于安全跟车距离；

43、所述安全跟车距离按下式确定：

44、

45、式中，为所述安全跟车距离，为尾流跟随距离下限，为当前车速，为自车从接收所述车车协同数据至制动系统建压的总响应时间，为自车最大制动减速度，为经所述车车协同数据获取的前车最大制动减速度，为安全冗余距离。

46、在一些实施例中，所述行驶场景为编队行驶场景时，所述协同求解还包括：

47、按编队内车辆的排列次序对各车辆的所述气动部件参数进行分级求解，使排列次序在前的车辆的底护板开度不大于排列次序在后的车辆的底护板开度；

48、计算编队能效评分，并在所述编队能效评分低于预设评分阈值时，调整各车辆底护板开度的初值或放宽排列次序在后的车辆的底护板开度上限，并重新执行所述分级求解，直至所述编队能效评分不低于所述预设评分阈值；

49、其中，所述编队能效评分为平均能耗占比、空气动力学收益、能量回收效率与协同同步损耗的加权和，各项的取值均限定于0至1之间，且各项所对应的权重依次降低。

50、本发明实施例的第二方面提供一种多系统协同风阻风噪动态优化系统，所述系统包括：

51、优先级决策模块，配置为获取车辆的行驶状态数据与车内风噪值，并依据当前的驾驶模式与行驶场景确定优化优先级，所述优化优先级用于表征风阻优化目标与风噪优化目标之间的相对次序；

52、参数求解模块，配置为依据所述优化优先级，以底盘姿态参数与气动部件参数为待优化量进行协同求解，得到各所述待优化量的目标值；其中，所述底盘姿态参数包括车身高度和悬架刚度中的至少一项，所述气动部件参数包括底护板开度、进气格栅开度和外后视镜角度中的至少一项；

53、控制与反馈模块，配置为按照所述目标值控制相应的执行机构动作，并采集所述执行机构动作后的车内风噪值与风阻表征量；

54、动态修正模块，配置为基于采集到的所述车内风噪值与所述风阻表征量对各所述待优化量的目标值进行动态修正，并在所述驾驶模式或所述行驶场景发生切换时，重新确定所述优化优先级。

55、本发明的有益效果包括：

56、突破风阻与风噪优化的固有对立，实现高速自动驾驶场景下经济性与舒适性的协同提升；通过多系统联动和车车协同，构建感知-决策-执行-闭环的全链条优化体系，同时满足风阻降低、风噪抑制、能耗节约和行驶安全的多重需求。