高速汽油机进气歧管结构参数的回归优化

合理设计进气系统,利用气体的动态效应可以有效提高发动机充气效率,改善发动机的性能。以某款高速汽油发动机为原型重新设计进气歧管,建立了一维性能仿真模型进行标定,利用析因实验确定优化的方向,建立相应的回归模型,采用遗传优化算法设计外特性时不同工况时对应的最佳进气歧管长度。优化结果表明:采用发动机可变长度进气歧管后,充气效率和转矩在外特性、全工况下,最大改善效果超过15%。为进气歧管的结构优化设计提供方向理论依据和基础,减少实验工作量,提高开发效率。

基于一维模型的高速汽油发动机充气效率的多参数分析

进气谐振器是根据赫姆霍兹进气谐振原理设计,可以有效利用气流动态效应,提高发动机充气效率,改善换气过程和动力性能。对某款高速汽油发动机建立一维性能仿真模型,分析进气系统中发动机并联谐振器结构参数对充气效率的影响,并计算谐振器结构参数的充气效率灵敏度。结果表明谐振器中谐振腔体积参数的灵敏度最高,对于充气效率改善更为明显,谐振器管径和体积的灵敏度随着转速变化而显著变化;谐振进气系统的不同参数的配合可以使发动机的充气效率、谐振强度得到提高。

联合神经与遗传算法的发动机进气管参数优化

以进气管结构参数为研究对象,联合神经与遗传的集成优化算法,提升发动机动力与经济性能。通过搭建发动机的一维性能仿真模型,结合外特性性能曲线对模型边界参数进行了修正,研究了进气管长度和管径对发动机性能的量化影响;进一步基于神经网络遗传算法分析了适用于不同工况的进气管最优参数。结果表明,在发动机4 000~5 500 r/min转速范围,扭矩提升明显,5 000~7 000 r/min转速范围,比油耗降低明显。在所设定的优化目标下,扭矩优化率最高提升12.08%,比油耗降低1.51%。联合一维系统仿真模型和神经网络遗传算法,对进气管结构参数进行优化,系统集成方法可以为可变进气参数设置提供数据基础。

联合多维模型的发动机可变进气谐振系统性能分析

基于一维计算流体动力学建立单缸四冲程发动机系统数值模型,利用试验外特性性能曲线对模型可靠性进行了验证。在此基础上针对发动机进气系统建立谐振箱模型,研究谐振箱结构参数对发动机充气效率的影响,获得全工况下谐振系统相应最优结构参数,进而建立三维CFD模型,对发动机工作过程的进气系统非稳态工况下动态流动进行解析,分析了谐振箱对进气流动的影响,进一步提升不同谐振箱结构参数下充气效率的预测精度。