在“电气化、智能化、网联化和共享化”潮流的引领下,汽车工业正经历自诞生以来百年未有之大变革,混合动力是现阶段节能汽车发展的主流方向之一。经过多年的发展,混动技术已相对成熟,但目前在能量流集成测试和能效优化方法研究方面仍存在不足之处,如能耗分解精细化程度不高、仿真模型对实车运行状态的还原程度不强、优化策略研究方法不完善等,从而导致研究人员对混动节能机理了解不清晰,对节能优化方向认识不明朗。因此急需在上述研究领域实现方法和技术突破,为改善混合动力汽车能耗提供有效途径。针对上述问题,本论文采用能量流集成测试与多物理场耦合仿真相结合的方法,系统开展了汽油混合动力系统节能方法研究。首先搭建了混合动力汽车能量流测试平台,并开展了新欧洲驾驶循环（New European Driving Cycle,NEDC）和全球统一轻型车测试循环（Worldwide Light-duty Test Cycle,WLTC）下的能量流集成测试;通过试验数据分析,探明了汽油混合动力汽车系统级和部件级的能量流变化规律及其与整车/动力总成系统工作过程的关联关系;在此基础上,建立了混合动力汽车瞬态仿真模型高度还原整车运行过程,并将神经网络、动态规划和强化学习等人工智能方法引入整车能量流仿真模型,分别探讨了上述方法对混合动力汽车能耗的优化潜力。论文主要研究内容及结果如下:（1）分析了目标插电式混合动力汽车（Plug-in hybrid electric vehicle,PHEV）的拓扑结构,研究了适用于混合动力汽车和传统燃油车（Internal combustion engine vehicle,ICEV）的整车能量流计算方法,建立了一整套涵盖传感器布置和试验设置的能量流测试方法,实现了实车状态下机械功率流、电功率流和热流的同步测试,为能量流测评提供了理论和方法支撑。（2）开展了搭载同款发动机的ICEV样车和处于电量维持阶段的PHEV样车的能量流试验,并分别对二者在冷、热态NEDC工况的能量分布进行了对比分析,结果表明:1)PHEV样车发动机的工作范围虽有所缩小,但其“从油箱到车轮的效率”几乎没有增加;2)PHEV样车与ICEV样车相比,其怠速工况的节能贡献率为5%,制动工况为20%,驱动工况为-5%。（3）探究了涡轮增压汽油车在自然吸气工况普遍存在“过增压”现象的原因,提出了基于等效燃油消耗最小策略的电动辅助涡轮增压器优化方案,建立了涡轮电机功率与发动机油耗的量化关系,实现了发动机机理模型和优化算法的有机结合,仿真结果表明,电动辅助涡轮增压器的轻混方案在不同驾驶循环下可以实现1%至5%的节油率。（4）构建了PHEV样车的机-电-热-液多物理场耦合仿真模型并基于能量流测试数据进行了模型标定,为后期控制策略优化提供了验证平台。建立了基于动态规划的全局最优能量管理策略,结果表明,样车在NEDC、WLTC循环工况和实际行驶工况中的理论最大节油率分别为11.37%、8.47%和27.77%,为能量管理策略优化提供了理论基础和评价标杆。（5）提出了基于导航信息的PHEV最优控制策略,1)在已知行程信息时,采用基于模型预测控制的策略,利用径向基神经网络对车速进行预测,在预测时域内采用动态规划对动力总成的控制量进行最优化求解;2)在缺乏行程信息支持时,采用基于深度Q学习的策略,利用行驶经验对动力总成部件功率输出进行优化控制。仿真结果表明,两种策略在NEDC、WLTC循环工况和实际行驶工况中可以分别实现7.51%、3.17%、18.69%和3.32%、2.02%、14.51%的节油率。通过本文的研究,建立了一套适用于混合动力汽车和传统燃油车的整车能量流测评方法,系统解析了PHEV的节能机理并提出了多种汽油混合动力系统节能方法。论文研究结果为汽油混合动力系统拓扑结构的设计提供了理论依据和数据支撑,同时也为混动系统能量管理控制策略的开发提供了建议和参考。