【摘 要】
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利用微种群遗传算法结合计算流体动力学(CFD)构建了数值优化平台,对一台天然气-柴油双燃料重型发动机在中速,低、中和高3个负荷下进行了多目标优化.结果表明:通过优化柴油两
【机 构】
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同济大学机械工程博士后流动站,同济大学汽车学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFB0106403),同济大学双一流建设专项经费资助项目(1700141203).
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利用微种群遗传算法结合计算流体动力学(CFD)构建了数值优化平台,对一台天然气-柴油双燃料重型发动机在中速,低、中和高3个负荷下进行了多目标优化.结果表明:通过优化柴油两次喷射时刻、压力、首次喷油比例、预混能量比例(PES)和EGR比例,可以使发动机在3个工况下获得高效清洁的燃烧.在不超过最大爆发压力、最大压力升高率及排放设定限值的前提下,均可获得高于45%的热效率.随着负荷增加,所需PES及EGR率依次增大.柴油首次喷射较早,用来调节压缩余隙处的活性梯度,第二次在较晚时刻喷入活塞碗底部区域,在中、低负荷
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