目前人们对柴油发动机的燃烧性能和排放的控制越来越严格,柴油发动机燃烧过程的好坏直接影响到发动机的性能及排放。数值模拟方法能有效的降低成本,缩短研发周期,得到的信息量大且便于进行优化等一系列的优点。因此,这种方法被广泛的应用在柴油发动机的燃烧过程研究中。鉴于此,本论文通过数值模拟的方法对某柴油发动机的瞬态燃烧过程进行了数值计算仿真,对其缸内流场特性进行了宏观分析,并对碳烟和氮氧化合物的排放进行了的研究。本文采用CFD(Computational Fluid Dynamics)数值分析软件——Fluent,建立了计算模型并将燃烧室关键参数参数化。将边界条件确定以后,对缸内工质的流动状态、温度分布、压强分布、速度分布以及碳烟和NOx排放物的产生过程进行数值计算,然后对有害排放物的形成机理及主要原因进行了分析。另外,研究了不同转速对柴油发动机燃烧过程、碳烟和氮氧化合物排放的影响。为柴油发动机的动力性能和排放性能的改善和优化提供指导。在燃烧室形状部分,采用了基于克里精(Kriging)代理模型的混合多目标梯度优化算法(HMGE算法)对燃烧室关键参数尺寸进行了优化并进行了定性和定量分析。采用混合多目标梯度优化算法(MHGE)快速而精准地进行全局寻优并得到帕累托最优解集,得到的解集为设计方案的筛选提供了有效的参考和空间。数据挖掘出的结果有效地评估了4个设计变量以及它们自身之间的相互作用对四个设计目标的影响程度,反应出设计变量对设计目标影响的规律,与此同时也揭露出设计目标之间相互矛盾和相互促进的关系。数据挖掘(Data Mining)的意义在于非常直观地展现出设计变量和设计目标这类高维度数据之间的关系,有助于找到对影响目标函数的主要因素和提高设计空间的理解,解决了对柴油发动机燃烧室形状的优化问题,并对隐藏在大量数据中的知识进行了挖掘,积累了这方面的优化经验。通过以上研究得出以下结论:较少的碳烟排放需要较大的余隙高度,较低氮氧化合物排放量需要较小的凸台高度和较小的缩口率;缸内压力与碳烟及氮氧化物排放成矛盾关系,缸内温度与NOx、碳烟排放可以同时达到最优;发动机较好的动力性需要较小的缩口率,油束锥角对发动机的动力性和排放性影响不大;设计人员可以清楚地知道各设计变量对优化目标的影响大小和规律,有助于对设计经验的积累。