【摘要】：針對(duì)利用GT-Power詳細(xì)模型耦合遺傳算法(方案1)優(yōu)化Atkinson循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗率時(shí),存在公認(rèn)的不易收斂且計(jì)算緩慢的問題,提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化模型耦合遺傳算法(方案2)進(jìn)行全局優(yōu)化并與方案1進(jìn)行比對(duì).方案1利用GT-Power搭建某Atkinson循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)詳細(xì)仿真模型,應(yīng)用Heywood公式建立爆震預(yù)測(cè)模型,并耦合遺傳算法對(duì)Atkinson循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗率進(jìn)行優(yōu)化;方案2則利用拉丁超立方算法采集4 500個(gè)實(shí)驗(yàn)點(diǎn),將GT-Power詳細(xì)模型及爆震模型簡(jiǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通過簡(jiǎn)化模型耦合遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化.研究結(jié)果表明:利用方案2可以將Atkinson循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)的實(shí)際燃油消耗率最多降低4.6%,且仿真優(yōu)化結(jié)果相對(duì)實(shí)際優(yōu)化結(jié)果的最大誤差率僅為7.3%,同時(shí)相對(duì)于方案1仿真優(yōu)化時(shí)間最大可節(jié)省322倍.因此,采用方案2替代方案1用于Atkinson循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗率的快速全局優(yōu)化是切實(shí)可行的方法.
[Abstract]:In order to optimize the fuel consumption rate of Atkinson cycle engine using GT-Power detailed model coupling genetic algorithm (scheme 1), it is recognized that it is not easy to converge and the calculation is slow. A neural network simplified model coupled genetic algorithm (scheme 2) is proposed for global optimization and compared with scheme 1. Scheme 1 uses GT-Power to build a detailed simulation model of a Atkinson cycle engine, establishes a detonation prediction model by using Heywood formula, and optimizes the fuel consumption rate of Atkinson cycle engine by coupling genetic algorithm. Scheme 2 uses Latin hypercube algorithm to collect 4 500 experimental points, simplifies GT-Power detailed model and knock model into neural network model, and optimizes by simplified model coupling genetic algorithm. The results show that the actual fuel consumption rate of Atkinson cycle engine can be reduced by the maximum of 4.6 by using option 2, and the maximum error rate of simulation optimization results is only 7.3 compared with the actual optimization results, and the simulation optimization is relative to scheme 1. The maximum time saving can be 322 times. Therefore, it is feasible to use alternative scheme 1 in the fast global optimization of fuel consumption rate of Atkinson cycle engine.
【作者單位】： 湖南大學(xué)汽車車身先進(jìn)設(shè)計(jì)制造國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;重慶理工大學(xué)汽車零部件先進(jìn)制造技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)項(xiàng)目(2012AA111703) 湖南省研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(CX2015B088)~~
【分類號(hào)】：TP18;U464

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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1 趙金星;許敏;李明;;Atkinson循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的研究[J];汽車工程;2013年01期

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本文編號(hào)：2125234