基于发动机性能试验的CO_(2)排放模型分析

在“双碳”目标指引下,为确定汽车企业的碳排放水平,对单一发动机CO_(2)排放计算方法开展分析。基于发动机性能曲线,通过插值模拟法构建单一发动机CO_(2)排放模型,实现单一发动机CO_(2)排放的量化计算。以5台某国六重型柴油机为研究样本,采用5种插值模拟法,计算发动机在全球统一稳态循环(WHSC)工况与全球统一瞬态循环(WHTC)工况下的CO_(2)排放量。同时,根据稳态工况与瞬态工况的计算精度差异,分析不同插值模拟法对不同发动机工况的适应性。分析结果表明:在稳态工况下,最近邻插值法的计算偏差最大,不同插值模拟的瞬态工况偏差基本一致,相对偏差均在5%以内;5种插值模拟法都可以很好地应用于CO_(2)排放的量化计算。

LightGBM算法在发动机开发中的应用研究

新型汽车发动机的开发过程包含有前期功能标定阶段和后期耐久性验证阶段。功能标定阶段需要布置大量各类传感器,而耐久性验证阶段则很少布置,因此在耐久性验证阶段出现故障时,会出现因传感器数据不足而无法准确分析故障原因的情况。基于某型号发动机开发前期的功能标定数据,应用轻量梯度提升机(LightGBM)算法,建立并训练合适的模型,并对模型进行特征过滤、丰富训练集等优化,用于预测温度特征。结果表明:该模型精度和预测结果良好,可以很好地解决由于传感器数据不足而无法准确分析故障原因的问题;同时,可以将该模型预测功能应用到其他发动机开发过程中。