Li et al.11 proposed a power train

Li et al.11 proposed a power train optimization method based on the genetic algorithm, which optimized the drive parameters of the motor while optimizing the transmission ratio, and they formulated dynamic and economical shifting rules. The results showed that when optimizing the transmission ratio and motor drive parameters, a selected performance indicator of the electric vehicle, such as the power, economy, or comprehensive performance, could be improved by formulating a proper shift schedule. Ahssan et al.12 proposed an energy-saving shift strategy suitable for complex road conditions, which minimized the energy consumption of electric vehicles without affecting their performances in complex road conditions. The pattern search method and gradient descent method were used to optimize the shifting schedule and transmission ratio in the Simulink environment. The results showed that the optimization could reduce power consumption, thereby increasing the driving range. Mortezeri-Gh et al.13 proposed an optimal shifting strategy for hybrid vehicles and optimized the transmission ratio of AMT parallel hybrid vehicles. The ADVISOR software was implemented using genetic algorithms to conduct joint simulations. The simulation results showed that the fuel economy of hybrid electric vehicles was significantly improved after the optimization. By formulating a proper shifting schedule, the drive motor of a pure electric passenger car equipped with a multi-speed transmission can operate in the high-efficiency state as much as possible, improving the vehicle’s power and economy. Therefore, it is of great significance to study the optimization of the transmission ratio under consideration of the shifting rules.

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Li等人11提出了一种基于遗传算法的动力传动系优化方法，在优化传动比的同时优化电机的驱动参数，并制定了动态经济的换档规则。结果表明，在优化传动比和电机驱动参数时，可以通过制定合适的换档方案来提高电动汽车的动力、经济性或综合性能等性能指标。Ahssan 等人 12 提出了一种适用于复杂路况的节能换挡策略，在不影响其在复杂路况下的性能的情况下，将电动汽车的能耗降到最低。在 Simulink 环境下，采用模式搜索法和梯度下降法优化换档方案和传动比。结果表明，优化可以降低功耗，从而增加行驶里程。Mortezeri-Gh 等人 13 提出了混合动力汽车的最佳换档策略，并优化了 AMT 并联混合动力汽车的传动比。ADVISOR 软件使用遗传算法进行联合模拟。仿真结果表明，优化后的混合动力汽车燃油经济性得到显着提高。通过制定合适的换档方案，多档变速器的纯电动客车的驱动电机可以尽可能的在高效状态下运行，提高车辆的动力和经济性。因此，研究考虑换挡规律的传动比优化具有重要意义。

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Li等人11提出了一种基于遗传算法的动力传动系优化方法，该方法在优化传动比的同时优化了电机的驱动参数，并制定了动态和经济的换档规则。结果表明，在优化传动比和电机驱动参数时，通过制定合适的换档规律，可以改善电动汽车的选定性能指标，如功率、经济性或综合性能。Ahssan等人12提出了一种适用于复杂道路条件的节能换档策略，该策略在不影响电动汽车在复杂道路条件下性能的情况下，最大限度地降低了电动汽车的能耗。在Simulink环境下，采用模式搜索法和梯度下降法优化换档规律和传动比。结果表明，优化可以降低功耗，从而提高行驶里程。Mortezeri Gh等人13提出了混合动力车辆的最佳换档策略，并优化了AMT并联混合动力车辆的传动比。ADVISOR软件使用遗传算法进行联合仿真。仿真结果表明，优化后混合动力汽车的燃油经济性得到了显著提高。通过制定合理的换挡规律，使装有多速变速器的纯电动客车的驱动电机尽可能在高效状态下运行，提高了车辆的动力性和经济性。因此，研究考虑换档规律的传动比优化问题具有重要意义。

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李等11提出了一种基于遗传算法的动力传动系优化方法，在优化传动比的同时优化了电机的驱动参数，并制定了动态经济的换挡规律。结果表明，在优化传动比和电机驱动参数时，可以通过制定合适的换挡规律来改善电动汽车的动力性、经济性或综合性能等性能指标。Ahssan等人12提出了一种适用于复杂路况的节能换挡策略，在不影响电动汽车在复杂路况下性能的情况下，最大限度地降低了电动汽车的能耗。在Simulink环境下，采用模式搜索法和梯度下降法对换挡规律和传动比进行优化。结果表明，优化可以降低功耗，从而增加行驶里程。Mortezeri-Gh等13提出了混合动力汽车的最优换挡策略，优化了AMT并联混合动力汽车的传动比。ADVISOR软件使用遗传算法进行联合模拟。仿真结果表明，优化后混合动力汽车的燃油经济性得到显著提高。通过制定合适的换挡规律，配备多速变速器的纯电动乘用车的驱动电机可以尽可能在高效状态下运行，提高车辆的动力性和经济性。因此，研究考虑换挡规律的传动比优化具有重要意义。

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