【摘 要】
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为了满足日益严格的排放法规,需要对发动机缸内燃烧过程进行精确控制,准维模型作为一种多区现象学燃烧模型,既有较高的计算精度,又有较快的计算速度,非常适合作为对象模型运用到相关的控制系统开发中.本文提出了DOE和遗传算法相结合的准维模型校核方法.以道依茨BFM1015CP增压柴油机的试验数据为基础,通过DOE设计,选取模型参数的取值组合和样本工况点,建立了输出变量与模型校核参数之间的响应面.提出了综合
【机 构】
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北京理工大学 机械与车辆学院,动力系统工程研究所,北京100081
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为了满足日益严格的排放法规,需要对发动机缸内燃烧过程进行精确控制,准维模型作为一种多区现象学燃烧模型,既有较高的计算精度,又有较快的计算速度,非常适合作为对象模型运用到相关的控制系统开发中.本文提出了DOE和遗传算法相结合的准维模型校核方法.以道依茨BFM1015CP增压柴油机的试验数据为基础,通过DOE设计,选取模型参数的取值组合和样本工况点,建立了输出变量与模型校核参数之间的响应面.提出了综合考虑燃烧放热率和缸压的“六点法”(CA10,CA50,CA90,Pmax,CA-Pmax和IMEP),并将其作为燃烧模型参数的优化目标,利用遗传算法对模型参数进行优化,获得了最优的模型参数组合并对其进行了仿真验证.结果表明:校核后的准维燃烧模型具有较高的精度,能够准确地模拟不同工况下缸内的燃烧状况.采用准维模型计算得到的Pmax和IMEP的误差都在5％以内.
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