【摘 要】
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现代发动机在进行优化时参数较多,而且每个参数是多级别的,因此参数优化的工作量非常大,即使只在计算机上仿真优化也是如此.为了提高概念设计阶段的参数优化效率和精度,本文
【机 构】
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湖南大学机械与运载工程学院,重庆理工大学汽车零部件及先进制造技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（863计划）资助项目（2012AA111801,2012AA111703）
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现代发动机在进行优化时参数较多,而且每个参数是多级别的,因此参数优化的工作量非常大,即使只在计算机上仿真优化也是如此.为了提高概念设计阶段的参数优化效率和精度,本文基于过程仿真模拟技术和先进的统计学方法对一台4缸4冲程、风冷、自然吸气发动机性能进行多参数优化研究.利用一维热力学仿真模拟软件GT-Power来模拟发动机性能,产生统计学分析所需要的基本数据.在模拟数据的基础上,利用实验设计方法（Do E）和响应面法（RSM）建立统计学模型对发动机性能进行优化.结果显示,RSM模型能准确预测发动机性能,并且通过
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