基于模型的Atkinson循环发动机燃油经济性遗传算法优化

摘要

提出了一种基于一维发动机仿真模型的Atkinson循环发动机部分负荷燃油经济性优化方法.利用建立的Atkinson循环发动机部分负荷GT-Power仿真模型计算优化问题的目标函数值和非线性约束值,MATLAB执行遗传算法操作,MATLAB和GT-Power模型通过GT-Power/Simulink接口进行数据交换.遗传算法优化变量为节气门开度、进气门正时、排气门正时、空燃比和点火角,而约束条件为等值扭矩、排气温度、缸内废气比例和爆震强度.4000 r/min时七个负荷点的试验结果表明:经遗传算法优化后发动机的燃油经济性明显改善,最多改善4.82％.