多因素多目标国Ⅴ排放生物柴油混合燃料发动机性能优化

在一台国Ⅴ排放高压共轨柴油机上燃用20%生物柴油-柴油混合燃料,通过调节共轨压力、主喷定时、预喷定时、预喷油量、后喷定时、后喷油量6个喷油控制参数研究生物柴油发动机的多因素多目标优化方法。采用混合试验设计方法分别针对低、中、高转速下的低、中、高负荷9个工况点设计试验方案,并进行台架试验采集发动机性能及排放数据。根据试验结果用混合径向基函数神经网络模型(Hybrid RBF)拟合发动机各项性能指标数学模型,设计优化方程并利用组合优化算法求解以比油耗(BSFC)最小和氮氧化物(NO_x)排放最小为目标的全局多目标最优解,弥补了传统发动机优化标定方法单因素逐一优化的局限性。优化结果使得所选取的9个工况点的BSFC平均降幅为1.31%,同时NOx排放平均降幅高达24.59%。     

基于PSO算法的柴油机性能多目标优化

以玉柴YC6K420LN-C31型柴油机为研究对象,基于RBF(radial basis function)神经网络算法建立发动机数据模型,采用PSO(particle swarm optimization)算法进行基于模型的多目标优化研究.研究表明:RBF神经网络建立的NOx、总碳氢化合物(THC)、CO和燃油消耗率(brake specific fuel consumption,BSFC)数据模型的决定系数R2分别为0.93、0.98、0.96和0.95,模型的预测准确度均大于90％,拟合优度和预测能力满足多目标优化的需求;采用PSO算法对发动机进行多 目标优化,将适应度目标NOx、THC、CO和BSFC的权重最终均设置为0.25,生成控制图谱并进行台架验证,在推进特性工况下总排放量和油耗相比于原机平均降低了 22.9％与5.3％.     

基于等速油耗测量的车用发动机匹配优化试验分析方法

基于一台公路运输车辆在试验场内的油耗试验,通过采集发动机电控数据信息和发动机台架试验数据,结合试验场内的整车路试试验方法,得到平均车速、等速百公里油耗、等效整车运行工况在发动机万有特性上的分布等结果,提出了车用发动机在整车上匹配优化的一种新的试验分析方法。     

基于深度学习模型的新能源电站一体化短期功率预测

为了解决风力发电和光伏发电随机性、波动性、间歇性造成的新能源功率预测建模和精度不高问题,基于深度学习模型变分自动编码器(Variational Auto-Encoder, VAE)在时间序列建模和非线性逼近特征提取方面的优异性能,开展新能源电站VAE模型功率短期预测研究,并与循环神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)深度学习方法和支持向量回归(SVR)机器学习方法的预测结果进行了对比。光伏电站和风电场独立功率预测结果表明,深度学习模型较基线机器学习模型预测性能更好,基于VAE的预测方法能够学习更高级别的特征,其预测性能表现更佳,光伏功率预测模型的RMSE、MAE和R²值分别为1.593、1.098和0.973;风光一体化功率预测结果表明,VAE和RNN模型能够提高功率预测准确性,其一体化功率预测模型的R²值分别为0.96和0.97。     

车用发动机匹配优化的一种试验分析方法

基于一台公路运输车辆在典型路段的使用试验,通过采集发动机电控系统的信息,结合发动机在台架上的试验数据,加上传统的整车路试试验统计方法,得到平均车速、平均燃油耗、档位利用率分布、车速分布、整车运行工况在发动机万有特性上的分布等结果,提出了车用发动机在整车上匹配优化的一种新的试验分析方法。     

VVT相位及初始火核对高压缩比汽油机燃烧特性的影响

在一台高压缩比自然吸气汽油机上,通过台架实验研究了进排气相位、初始火核对燃烧参数及燃油消耗率(BSFC)的影响。结果表明,合理设置进气门晚关相位是实现发动机较高热效率的关键技术。相对原机型,应用进气门晚关策略及高压缩技术后,发动机BSFC降低了7%～11%。进气门晚关策略可提高缸内工质压力,降低泵气损失和增大燃烧定容度,在200kPa、 2000r/min工况下比进气门早开策略的BSFC低了5g/(kW·h)。优化初始火核成长空间后,在300kPa、 2000r/min工况下BSFC降低了6g/(kW·h)。     

中国市场车用柴油品质对整机性能影响研究

本文选取了10种在中国市场上销售的车用柴油，然后化验了这些车用柴油的品质，并对这些油样进行了发动机台架比对试验研究，总结了市售柴油品质对车用发动机整机性能的影响。     

车用发动机冷却系统匹配优化方法研究

通过大量数据研究分析,总结出发动机进气流量的计算公式;基于发动机台架热平衡试验,探讨了车用发动机冷却系统匹配方法,并通过整车试验进行了验证;研究了整车冷却系统优化匹配方法,并进行了验证。     

车用内燃机-ORC联合系统集成仿真及运行模式研究

采用GT-Suite软件搭建车用内燃机-有机朗肯循环(ORC)联合系统集成仿真模型,基于仿真模型研究工质泵转速对联合系统性能的影响,针对不同工况采用遗传算法对工质泵转速进行优化,根据分析结果确定联合系统的运行模式。研究结果表明:在车用内燃机低负荷运行区域,最优工质泵转速约为1000 r/min;当转速大于1800 r/min时,最优工质泵转速随内燃机负荷的增加而增大。当车用内燃机在额定工况下运行时,优化后的联合系统热效率较原内燃机提高3.57%;优化后的联合系统有效燃油消耗率(BSFC)较原内燃机降低10.09 g/(kWh)。     

发动机台架试验比油耗测量不确定度评定与表示

发动机台架试验中比油耗(BSFC)的测量结果直接关系到发动机性能的评定,针对比油耗测量不确定度评定的实际要求,根据测量不确定度评定与表示的方法,建立了发动机比油耗测量不确定度的数学模型并分析了误差来源,求得了比油耗数学模型中各分量的标准不确定度、合成不确定度、有效自由度及扩展不确定度的评定结果和表示方法,为类似发动机台架试验中测量结果的不确定度评定提供了参考和方法。     

摩托车发动机燃用M85甲醇汽油的空燃比优化

随着世界石油资源的日趋匮乏和日益严峻的环保问题,车用发动机代用燃料的研究已成为汽车行业的当务之急。本文针对摩托车发动机燃烧M85甲醇汽油的动力性问题,利用发动机一维数值模拟软件GT-POWER对汽油发动机燃烧M85甲醇汽油时的空燃比进行了仿真优化,研究结果表明,与原汽油机相比最大扭矩下降了2.5%,最大功率可提高1.7%,有效热效率最大可提高4%,有效燃料消耗率最大可降低14%,动力性能基本上能达到原汽油机水平,燃油经济性好于原汽油机。     

摩托车发动机性能优化

针对某摩托车发动机中速性能较差的情况,运用发动机性能模拟分析软件GT-Power对该机进行性能开发,找出了原机中转速性能差的原因。通过优化进排气凸轮型线、空滤器结构、排气管管长和管径,提高了发动机的充气效率和发动机整机性能。对优化后的发动机进行了台架试验,优化后发动机的最大扭矩为10.13N.m,最大功率为8.03kW。     

汽油机动力性能试验设计与多目标优化研究

针对某高速汽油机中低转速工况下动力性能较差的实际问题，分别建立发动机一维模型和三维模型，计算分析导致汽油机在中低转速工况下动力性能差的原因并确定优化参数。在此基础上利用试验设计方法（design of experiment， DOE）分析了多影响因素共同作用对发动机动力性能的影响，随后采用遗传算法对原发动机动力性能进行多目标优化。优化结果显示汽油机在目标转速工况下的转矩和功率都有10%以上的提升，在中低转速工况下的动力性能得到较大提升。最后根据优化结果试制样机并进行台架试验，结果显示在5 000 r/min转速工况下，样机的转矩和功率分别提升29.7%和28.1%，样机相较于原机在中低转速工况下动力性能有较大提升，解决了原发动机在中低转速工况下动力性能较差的实际工程问题。     

FAI直喷小型二冲程汽油机的试验研究

试验研究了FAI直喷系统在50 cm3二冲程摩托车发动机上应用的可行性,着重研究了在小节气门开度和节气门全开条件下,喷油方向、喷油提前角以及喷油量对排放、经济和动力性能的影响.试验结果表明,直喷发动机在节气门全开时的燃油消耗率(BSFC)和碳氢排放(BSHC)最多可比原机降低45%和80%,有效输出转矩也略有增加.在大负荷下,BSFC和BSHC接近4冲程发动机的水平.小节气门开度时,通过推迟喷油可以实现分层燃烧,BSFC和BSHC也比原机有所下降,但仍比4冲程发动机高很多.     

活塞摩擦与敲击特性关键影响参数的优化研究

鉴于活塞摩擦磨损、敲击对发动机综合性能的影响,针对某小型汽油机活塞存在的早期异常磨损现象,通过搭建活塞动力学仿真模型,从敲击、摩擦产生的诸多因素入手,将其影响因子逐一进行研究分析。提出一种利用响应面模型对活塞摩擦与敲击特性关键影响参数进行优化的研究方法,建立了以活塞型线、配缸间隙、活塞销偏置、曲轴偏置为优化设计变量,以敲击能峰值最低和摩擦损失最小为优化目标的多目标优化模型。研究结果表明:所研究的发动机在最大转矩工况下,优化后的设计参数匹配可使活塞组摩擦损失降低9.13%,最大敲击能降低29.20%。最终对优化样机进行了台架试验验证,优化后发动机功率平均提升2.37%,转矩平均提升2.54%,机械效率平均提升2.06%,燃油消耗率平均降低1.19%,活塞磨损情况得到改善。     

基于集成学习的涡扇发动机剩余寿命预测模型

为了解决涡扇发动机的监测数据维数高、时间跨度长、给预测发动机剩余使用寿命带来困难的问题。本文提出了一种基于集成神经网络模型的发动机寿命预测系统,采用集成学习中的Stacking方法对单一的学习器进行集成来预测涡扇发动机的剩余使用寿命(RUL)。模型在NASA公共数据集C-MAPSS(Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation)上进行了发动机寿命预测实验验证,并与常用的机器学习方法和单一神经网络进行了比较。实验结果表明：模型在多种评价方法上综合表现最佳,且在超前预测上表现良好。     

自然吸气式CNG发动机主充模型的研究

为了准确预测自然吸气式压缩天然气(Compressed Natural Gas,CNG)发动机的空气流量,基于汽油机进气系统平均值模型,构建了CNG发动机的主充模型。根据CNG发动机进气系统的实际工作环境,引入了温度修正系数、体积修正系数、燃气量修正系数等参数,计算了不同工况下CNG发动机的空气流量。通过CNG发动机台架试验,测量了不同转速、不同进气歧管压力下的空气流量;对比分析了空气流量的计算值和试验值的方法,评估了模型的预测性能。结果表明,所建立的主充模型能较好的预测不同转速下空气流量随CNG发动机进气歧管压力的变化规律,空气流量的预测值与实验值的最大误差小于3%,模型具有较高的预测精度。     

坐式摩托车发动机台架性能试验装置-LZDC型直流电力测功机系统的研制

传统的坐式摩托车发动机台架性能试验方法是测试发动机的曲轴功率。本文介绍了该种发动机台架试验的一种新型设备—ＬＺＤＣ型直流电力测功系统,它是采用输出轴测功的办法,此种方法较之传统的方法更加完善和合理。     

坐式摩托车发动机台架性能试验装置——LZDC型直流电力测功机系统的研制

传统的坐式摩托车发动机台架性能试验方法是测试发动机的曲轴功率。本文介绍了该种发动机台架试验的一种新型设备－ＬＺＤＣ型直流电力测功系统,它是采用输出轴测功的办法,此种方法较之传统的方法更加完善和合理。     

排气背压预测及其对发动机性能的影响研究

利用STAR-CCM+软件对某轿车排气背压进行了模拟预测,获取了全速全负荷下的催化器和消声器及其管路的背压;通过发动机台架验证了仿真分析的有效性;通过优化排气结构进一步降低排气背压,对比分析了优化前后排气背压对发动机动力和经济性能的影响。试验结果表明,降低排气背压使发动机额定工况点功率提升约15%,并且燃油消耗率也有一定改善。研究结果对排气系统的设计具有一定的指导意义。