基于Cruise与MATLAB/Simulink平台的增程式车辆动力学建模与控制策略仿真
搞整车仿真这活儿就像搭乐高，得先找到合适的积木块。最近折腾Cruise+Simulink联合仿真有点
心得，特别是增程式电动车这种既要当爹又要当妈的控制策略，咱们边撸代码边唠。
Cruise里搭整车模型最烦人的是传动系统参数设置，特别是增程器那套混联结构。这里有个小技巧
：用Python脚本批量生成传动比参数表，直接导入Cruise避免手动输入出错。比如下面这个生成主减速比
的代码：
```python
import pandas as pd
ratios = []
for speed in range(80, 160, 20):
ratio = 0.377 * speed * 0.8 / (1000 * 1.1) # 经验公式
ratios.append({'车速': speed, '速比': round(ratio,2)})
pd.DataFrame(ratios).to_csv('final_drive.csv', index=False)
```
这个公式里的0.8是效率系数，实际项目得根据台架数据调整。生成的CSV直接拖进Cruise的Final
Drive模块，比手动输入快多了还不容易手滑。
Simulink这边玩再生制动的时候，扭矩分配策略容易翻车。重点是要处理好机械制动和电机制动的
过渡区，这里截取策略模型中的关键判断逻辑：
```matlab
function [motor_torque, friction_torque] = brake_distribution(brake_pedal, soc)
max_regen = 200 * min(soc/80, 1); // SOC影响最大回馈扭矩
demand = brake_pedal * 300; // 300Nm总需求
if demand <= max_regen
motor_torque = -demand;
friction_torque = 0;
else
motor_torque = -max_regen;
friction_torque = demand - max_regen; // 机械制动补足差值
end
end
