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| 基于IMPSO的双韦伯燃烧参数标定及预测 | |
| 引用本文： | 史明伟,王贺春,杨传雷,王银燕,牛晓晓.基于IMPSO的双韦伯燃烧参数标定及预测[J].内燃机学报,2023(1):61-67. |
| 作者姓名： | 史明伟 王贺春 杨传雷 王银燕 牛晓晓 |
| 作者单位： | 1. 哈尔滨工程大学动力与能源工程学院;2. 河南柴油机重工有限责任公司 |
| 摘 要： | 针对柴油机放热规律的拟合，提出了基于免疫粒子群优化(IMPSO)算法的双韦伯方程标定方法．对25%负荷和100%负荷的放热规律分别进行了标定，对双韦伯方程采用改进算法和免疫算法进行多解问题优化，优化结果表明：量纲为1的决定系数R2大于0.998，最优解稳定性可以达到0.700以上；对其他工况和机型放热规律进行标定，拟合和试验结果吻合，具有良好的泛化性，满足柴油机多工况的放热规律拟合要求；选择转速、循环喷油量、进气压力和进气温度作为输入，建立了多层前馈(BP)神经网络双韦伯方程预测模型，各参数R2均大于0.950，表明预测值与校准值吻合，验证了神经网络预测建模方法的可行性． |
| 关 键 词： | 柴油机 免疫算法 双韦伯燃烧 粒子群优化 神经网络 |