试验设计方法在VVT标定中的应用

摘要

基于统计式机器自学习的DOE工具ASCMO对一款小型发动机的部分负荷VVT进行了标定和优化.通过设计试验测量方案,基于试验测量方案完成数据测量;再基于测量数据完成建模和模型训练,并进行优化后得到标定结果.对模型结果进行台架试验验证表明,比油耗的相对误差在±5％以内;碳氢排放的误差在±300ppm以内;氮氧化物排放的误差在±200ppm以内.可见模型预测的结果是较为可信的.