高压共轨柴油机基于模型的虚拟标定方法研究

摘要

高压共轨柴油机具有喷油量、喷油定时、喷射压力和喷射速率等灵活可控的特点，是满足排放性、驾驶舒适性、燃油经济性和动力性等综合性能的理想方案。但由于控制MAP众多，其匹配标定是开发工作的一个难点。 为了降低匹配标定的工作量，提高效率，提出了一种基于模型的虚拟标定方法，即计算机辅助标定技术。该方法通过试验设计、虚拟实验、回归建模和全局优化等环节，在计算机里自动生成共轨柴油机的主要控制MAP。针对虚拟标定的主要环节，开展了如下研究工作： 根据发动机的基本尺寸配置和少量的性能试验基于一维流体动力学仿真软件GT-power建立了高压共轨柴油机性能和排放仿真模型。经过发动机台架试验验证其输出性能与试验结果基本一致，满足建模要求。 对正交试验设计、经典试验设计、优选试验设计和空间填充试验设计等主要的试验设计方法进行了比较研究，经过分析确定，空间填充试验设计比较适合用于高压共轨柴油机匹配标定的试验设计。 提出并建立了二阶响应预测模型和神经网络模型相结合的性能响应模型，以满足面向多维的问题。所建立的响应模型具有较高的精度和泛化能力，可以满足柔性建模的目标。 提出了基于上述二阶响应模型的遗传算法全局优化方案，设计了针对高压共轨柴油机参数优化问题的遗传算法。 经过计算机的全局优化求解，给出了某重型柴油机的喷油量、喷油定时、喷油压力、预喷射量和预喷射定时等MAP。通过在GT模型上的仿真运行，验证了所提出的虚拟标定方法的有效性。

目录

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第一章绪 论

1.1电控柴油机的发展现状和发展趋势

1.1.1电控柴油机的发展现状

1.1.2电控柴油机的发展趋势

1.1.3电控系统的基本控制策略

1.2高压共轨柴油机发展现状及设计开发的难点

1.2.1高压共轨柴油机的发展现状

1.2.2高压共轨柴油机开发设计的难点

1.3柴油机标定技术的研究现状

1.3.3自动化标定系统的发展现状

1.3.4发动机标定的试验策略和优化算法分析

1.4本文的研究内容与研究方法

1.4.1基于模型的虚拟标定方法的提出

1.4.2本文的主要研究内容和方法

1.5本论文的结构

第二章高压共轨柴油机仿真模型的构建

2.1直喷式增压中冷柴油机的计算模型

2.1.1发动机仿真建模的发展现状

2.1.2 gt-power简介

2.2共轨柴油机仿真模型简介

2.2.1高压共轨柴油机仿真模型的结构

2.2.2高压共轨柴油机仿真模型的构建过程

2.2.3柴油机的主要参数配置

2.3气缸模块

2.3.1有关燃烧参数的确定

2.3.2缸壁传热

2.3.3燃烧模型

2.4增压器模型和特征参数的选择及与发动机的匹配

2.4.1涡轮增压器的匹配

2.4.2压气机匹配的基本要求：

2.4.3涡轮机的选择

2.4.4压气机的选择

2.4.5柴油机与增压器的匹配

2.5发动机的仿真运算结果与原机对比

2.6虚拟试验台的搭建

2.7本章小结

第三章试验设计方法的研究

3.1试验设计的必要性

3.2试验设计方法的可行性

3.3正交实验法

3.4空间填充法

3.5经典试验设计法

3.5.1中心合成设计(Central Composite)

3.5.2 Box-Behnken方法

3.6优选法

3.7实验设计有效性评估

3.8本章小结

第四章性能预测响应模型的研究

4.1性能预测模型的类型

4.1.1单阶响应模型

4.1.2二阶响应模型

4.2基于二次多项式的局部模型的构建

4.3基于神经网络的全局响应模型的构建

4.3.1神经网络建模的基本思想

4.3.2基于神经网络全局响应建模的可行性

4.3.3神经网络全局模型的设计

4.3.4神经网络模型的训练

4.3.5网络训练效果的回归分析

4.4性能预测响应模型的构建

4.5模型预测性能的准确性分析

4.5.1响应模型输出的预测值准确性分析

4.5.2三种不同的实验设计得到的数据建立响应模型预测性能的比较

4.6本章小结

第五章优化求解算法的研究

5.1基于遗传算法的全局优化策略的提出

5.1.1遗传算法的基本思想

5.1.2基于遗传算法的全局优化的必要性

5.1.3基于遗传算法全局优化的可行性

5.2基于遗传算法的全局优化方案的设计

5.2.1编码方法的设计

5.2.2适应度函数的设计

5.2.3遗传算子的设计

5.2.4算法的运行参数的确定

5.3基于模型的全局优化的MAP

5.4.优化map在GT仿真模型的验证

5.4.1 GT仿真模型在欧Ⅲ法规13工况点以全局优化的控制参数map运算

5.4.2以优化后的参数map虚拟试验下的万有特性

5.5本章小结

第六章全文总结及工作展望

6.1全文总结

6.2工作展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致 谢