本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的甲醇柴油雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)噴醇MAP優(yōu)化，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：甲醇被用作商用車發(fā)動(dòng)機(jī)的替代能源時(shí),由于其十六烷值低,自燃性能差,需要其他燃料進(jìn)行引燃。在柴油機(jī)進(jìn)氣道上布設(shè)噴醇裝置,用原柴油機(jī)油泵噴入的柴油進(jìn)行引燃,對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)改動(dòng)少,甲醇噴入量控制靈活,能夠節(jié)約柴油和改善排放,可以應(yīng)用在不同類型的柴油車上。在應(yīng)用過程中,每循環(huán)噴醇過少,則甲醇替代性差,排放改進(jìn)不明顯;噴醇過多,則發(fā)動(dòng)機(jī)循環(huán)變動(dòng)過大甚至熄火。可見,定時(shí)供應(yīng)適量甲醇非常關(guān)鍵。用數(shù)學(xué)模型模擬計(jì)算最佳噴醇量非常困難,所以噴醇MAP的標(biāo)定一般是大量臺(tái)架試驗(yàn)測(cè)得的結(jié)果,且受標(biāo)定工程師主觀影響大。本文是以4B26柴油機(jī)為研究樣機(jī),在柴油機(jī)進(jìn)氣道上布設(shè)噴醇裝置進(jìn)行了臺(tái)架試驗(yàn),記錄轉(zhuǎn)速、負(fù)荷、噴醇量、柴油消耗量、排放等相關(guān)參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本,然后應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性映射能力模擬雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)的輸入輸出,又基于遺傳算法較好的全局搜索能力搜索最優(yōu)噴醇量。結(jié)果顯示,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能簡(jiǎn)單快速地模擬發(fā)動(dòng)機(jī)多變量的復(fù)雜變化情況。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法聯(lián)合運(yùn)行,能在較少的試驗(yàn)量的情況下找到不同轉(zhuǎn)速不同負(fù)荷下一定HC排放限值時(shí)的最大噴醇量,從而更多的利用甲醇,且降低NOx和碳煙的排放。選取均勻分布且占整個(gè)MAP較大范圍的9個(gè)工況點(diǎn),新噴醇MAP對(duì)應(yīng)9點(diǎn)點(diǎn)工況的醇耗量比原噴醇MAP的醇耗量有較大幅度提高。這對(duì)于有效地利用甲醇資源和減少排放起到重要作用,對(duì)下一步工作中控制策略的細(xì)化提供了合理的建議。
【關(guān)鍵詞】：MAP優(yōu)化 雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī) 甲醇 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TK401;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-23
• 1.1 引言10-11
• 1.2 替代能源分類11-15
• 1.2.1 替代燃料性能分析13-15
• 1.2.2 甲醇作為代用燃料的優(yōu)缺點(diǎn)精析15
• 1.3 甲醇在發(fā)動(dòng)機(jī)上的應(yīng)用研究15-17
• 1.3.1 國內(nèi)甲醇在發(fā)動(dòng)機(jī)上的應(yīng)用研究16-17
• 1.3.2 國外甲醇在發(fā)動(dòng)機(jī)上的應(yīng)用研究17
• 1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法在柴油機(jī)工程上的研究進(jìn)展17-21
• 1.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法簡(jiǎn)介17-18
• 1.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在柴油機(jī)上的應(yīng)用18-20
• 1.4.3 遺傳算法在柴油機(jī)上的應(yīng)用20
• 1.4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法聯(lián)合應(yīng)用20-21
• 1.5 本課題研究?jī)?nèi)容及意義21-22
• 1.5.1 本課題研究?jī)?nèi)容21
• 1.5.2 本課題研究意義21-22
• 1.6 本章小結(jié)22-23
• 第二章 甲醇柴油雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)23-36
• 2.1 發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)材料及設(shè)備23-24
• 2.2 噴醇試驗(yàn)設(shè)備24-28
• 2.2.1 噴醇供給裝置25-26
• 2.2.2 甲醇噴射電子控制機(jī)構(gòu)26-28
• 2.3 雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)噴醇限制原因28-30
• 2.4 試驗(yàn)過程及結(jié)果30-35
• 2.4.1 純柴油模式外特性試驗(yàn)30-31
• 2.4.2 最大噴醇量試驗(yàn)31
• 2.4.3 雙燃料模式下臺(tái)架試驗(yàn)31-35
• 2.4.4 試驗(yàn)中遇到的問題35
• 2.5 本章小結(jié)35-36
• 第三章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法理論基礎(chǔ)36-48
• 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介36
• 3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展36-37
• 3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類37-40
• 3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)40-42
• 3.4.1 BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則40-41
• 3.4.2 BP算法改進(jìn)41-42
• 3.5 遺傳算法簡(jiǎn)介42
• 3.6 遺傳算法特點(diǎn)42-43
• 3.7 遺傳算法的發(fā)展過程43-44
• 3.8 遺傳算法的應(yīng)用44
• 3.9 遺傳算法的理論基礎(chǔ)44-47
• 3.9.1 模式定理44-46
• 3.9.2 積木塊假設(shè)46
• 3.9.3 遺傳算法困難問題46
• 3.9.4 遺傳算法收斂性分析46-47
• 3.10 本章小結(jié)47-48
• 第四章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法建模仿真及結(jié)果對(duì)比48-67
• 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)48-55
• 4.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真準(zhǔn)備工作48-49
• 4.1.2 輸入層、隱含層和輸出層神經(jīng)元數(shù)的確定49-51
• 4.1.3 神經(jīng)元傳遞函數(shù)的確定51-52
• 4.1.4 權(quán)值的初始化52
• 4.1.5 訓(xùn)練樣本的歸一化處理52-53
• 4.1.6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建框架的確定53
• 4.1.7 批處理算法的確定53-54
• 4.1.8 期望最小誤差、最大循環(huán)次數(shù)參數(shù)的確定54-55
• 4.2 遺傳算法尋優(yōu)55-62
• 4.2.1 編碼55-57
• 4.2.2 求適應(yīng)度函數(shù)57-58
• 4.2.3 算子選擇58-59
• 4.2.4 交叉算子59-60
• 4.2.5 變異算子60-61
• 4.2.6 遺傳算法的其他運(yùn)行參數(shù)61-62
• 4.2.7 約束條件的限定62
• 4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法聯(lián)合仿真62-64
• 4.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法優(yōu)化結(jié)果63-64
• 4.3.2 仿真結(jié)果分析64
• 4.4 新舊MAP圖醇耗對(duì)比64-65
• 4.5 本章小結(jié)65-67
• 第五章 總結(jié)與展望67-68
• 5.1 全文總結(jié)67
• 5.2 展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 致謝72-73
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文73

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本文編號(hào)：388173