如今石油资源过度消耗,环境污染日益严重,这两大问题直接威胁着传统内燃机汽车的可持续发展,国内外各大汽车制造厂商都在致力于开发新能源汽车。插电式混合动力汽车(PHEV)节能环保、技术成熟、成本相对较低,是新能源汽车的主要发展方向。本文提出的新型插电式气电混合动力轿车综合了天然气汽车和PHEV的优势,能够同时满足频繁起步、低速运行的城市道路工况和路况良好、速度较高的高速公路工况,节能减排效果显著。本文采用数学计算和仿真分析相结合的方法,对插电式气电混合动力轿车动力系统结构搭建、各部件参数设计及整车控制策略优化进行了探索研究。本文取得的主要研究成果有：(1)对混合动力系统的几种结构类型进行分类和评价,结合插电式气电混合动力轿车的行驶工况分析,新车型动力系统采用了单轴并联式结构,并给出了动力系统各部件的布局方式。分析新车型的工作模式,初步制定了整车的基本控制方案。(2)根据整车参数和性能指标,新车型动力系统选用了LNG发动机、ISG电机、锂离子动力电池和可变速比的五档同步机械式操作变速箱。依据整车基本控制方案和各部件的特性,完成了电机额定功率/峰值功率、额定转速/最高转速、额定转矩/最大转矩的设计。确定了发动机功率范围/转速范围,动力电池的相关参数,以及传动系统的传动比。(3)建立了动力系统各关键部件工作特性的数学模型。对高级车辆仿真软件(ADVISOR)进行二次开发,建立了动力系统各部件和车辆顶层仿真模型,重新编写了相关数据文件,完成了车辆定义和模型嵌入。通过仿真环境设置和整车性能仿真计算,得出结论：新车型完全满足动力性、燃料经济性和排放性的指标要求;综合燃料经济性相比GB27999-2011提高62.5%,相比原型车提高18.2%；城市工况和高速工况下新车各气态污染物的排放完全能够达到现行的国Ⅳ标准。同时指出新车型NOx的排放无法达到将来执行的国V标准,动力系统整体工作效率偏低,需要优化整车控制策略。(4)建立了输入层神经元为车辆行驶需求转速、需求转矩和电池荷电状态,输出层神经元为发动机输出转矩的三层BP网络结构。结合瞬时多目标优化算法修正初步制定的基于逻辑门限的电力辅助控制策略,采集离线仿真结果作为样本,对神经网络进行训练,建立基于神经网络的多目标实时控制策略仿真模型,通过仿真得出结论：基于神经网络的多目标实时控制策略的整车性能更好,它不仅具有良好的实时自适应能力,而且实现了动力性、燃料经济性、排放性和动力系统工作效率的多目标控制。同时,各气态污染物的排放均能达到国V标准,动力系统整体工作效率也大大提高。