基于神经网络的柴油机润滑油稀释率预测方法研究

为了实现柴油机润滑油稀释程度的准确、快速检测,基于试验建立了润滑油稀释率与理化参数指标的数据集。利用果蝇优化算法（fruit fly optimization algorithm, FOA）搜寻最优解更新广义回归神经网络（generalized regression neural network, GRNN）的光滑因子,提出了一种多理化指标参数融合的润滑油稀释程度预测方法。仿真结果表明：该模型的拟合优度为99.9%,均方根误差为0.106。通过将4种模型进行对比,证明了FOA–GRNN模型在预测精度、收敛速度及稳定性上的优越性。在实际柴油机远后喷试验中,将该预测方法与气相色谱（gas chromatograph, GC）法进行对比,二者的绝对误差在0.5%之内。该预测方法在保证检测精度的同时大大缩短了检测时间,为柴油机实现按质换油提供了理论和技术指导。     

柴油机降噪措施及其评价

讲述了作者在进行柴油机降噪试验研究中所采取的多种措施及对各种措施的降噪效果评价。针对现有柴油机的燃烧状况,对供油提前角进行了调整,降低了燃烧噪声,通过加装扭振减振器,使得曲轴扭振状况明显减小。改变油底壳形式和加装橡胶减振垫对柴油机辐射噪声起到了很好的抑制作用。综合以上各种方法,使得柴油机整机噪声水平降低了2 dB,低于国家标准要求。     

柴油机噪声源的识别研究

论述了柴油机噪声源识别的几种方法及识别结果。在噪声源识别上，采用部分缸熄火的方法对机械噪声和燃烧噪声进行了分离，发现：高转速时机械噪声是降噪重点；而在高负荷情况下，首要的是降低燃烧噪声。在表面辐射噪声源的识别上，利用表面振动法和近场声压扫描的方法进行研究，发现油底壳和缸盖罩等薄壁件是噪声的主要辐射部件，是降噪的重点。     

增压直喷汽油机超级爆震现象与初步试验

在增压缸内直喷汽油机上发现了与普通爆震不同的异常燃烧模式——超级爆震,阐述了超级爆震的特征,对比分析了超级爆震与常规爆震和正常燃烧的基本不同．发生超级爆震时,最大爆压达到正常燃烧的2倍以上,并且通过推迟点火角不能抑制超级爆震的发生．在此基础上,初步研究了冷却水温度、进气温度、进气相位和过量空气系数等对超级爆震的影响．试...     

柴油机配气机构多体动力学的仿真研究

基于多体系统动力学理论,利用ADAMS建立了车用柴油机配气机构动力学模型,进行了虚拟样机的仿真分析研究.应用刚体和刚柔耦合动力学模型进行了配气机构的运动学和动力学仿真计算对比,分析了配气机构的工作特性.计算结果表明了基于ADAMS进行柴油机配气机构仿真分析研究的可行性.