随着汽车广泛普及,汽车的能耗和排放问题也日益凸显。近年来,发动机不断朝着“大功率小排量”方向发展,导致发动机的功率密度和热负荷不断提高。传统的冷却系统由于自身的工作特性(被动调节),已经难以满足发动机和汽车在复杂多变工况下的性能要求。有研究表明,冷却系统仅在3%~5%的运行时间里其散热能力刚好匹配发动机散热需求。因此,研究更加高效和智能的冷却系统已经刻不容缓。面对发动机各种运行工况,冷却系统如何协调控制自身的各个部件高效运行,是适应和满足汽车和发动机多种复杂需求的关键。本文结合试验和仿真方法,开展了发动机和整车试验,并利用GT-Suite建立了整车智能冷却系统仿真模型。在此基础上,进行了NEDC循环工况下的冷却系统控制策略的研究。主要的研究工作和结果如下:(1)对一台增压汽油机和一辆搭载该样机的整车分别进行了发动机台架试验和整车NEDC道路循环工况试验,获得了大量试验数据。根据试验数据,建立和标定了整车冷却系统模型,该模型可以很好地匹配整车实际运行工况。(2)基于搭建的整车冷却系统模型,开展冷却系统智能化设计,并计算电子水泵与电子风扇的联合工作MAP。然后,对NEDC循环工况下的整车冷却系统进行分析,发现存在暖机过程较长、节温器开启过程冷却液温度振荡较大和部分负荷工况下冷却能力过剩等问题。对此,利用Simulink研究和制定了合适的控制策略。(3)进行了智能冷却系统模型和控制策略模型的耦合仿真计算,相比于原机冷却系统,智能冷却系统对加快暖机过程、减小冷却液振荡、改善整车油耗等方面均有不错的效果。在暖机过程中,利用辅助加热控制方法能有效缩短暖机时间;在节温器开启阶段,冷却液的温度振荡从5.1℃降到2℃左右,效果明显;在NEDC循环工况下,智能冷却系统能够降低整车油耗2.2%左右。研究结果表明,基于GT-Suite与Simulink耦合的冷却系统通过合理的控制策略不仅能优化自身运行状态,还能够在一定程度上提高整车的燃油经济性,对整车的节能具有重要意义。