联合Boost和Matlab基于模型的仿真和标定方法研究

联合AVL的循环模拟软件Boost和Matlab软件中的MBC（model-based calibration）工具箱对4缸四冲程汽油机进行了动力性和经济性多目标优化的基于模型的预标定。详细阐述了预标定优化的流程，包括发动机物理模型的建立、试验工况点的设计、统计数学模型的建立和标定优化，得到了发动机点火提前角与循环喷油量的MAP图。研究结果表明：优化后的发动机转矩最大值为130N·m，燃油消耗率在250～390g／（kW·h）之间。

基于模型的电控柴油机自动标定平台的开发

为降低标定工作量,提高标定精度,实现标定过程的自动化和智能化,提出了一种基于模型的通用型标定优化平台,开发了平台中的试验设计系统,并据此完成了合理的试验规划;标定试验管理系统根据试验规划进行自动标定操作,最后基于由试验数据建立的柴油机模型借助优化系统求得最优的控制MAP。在高压共轨柴油机上进行了13工况自动标定优化试验的结果表明,该平台运行可靠稳定,提高了标定效率,缩短了标定时间。

基于模型的高压共轨柴油机高海拔标定

为了解决高压共轨柴油机高海拔标定问题,采用基于模型的虚拟标定技术,建立了高压共轨柴油机基于模型的高海拔标定系统。在该标定系统的基础上,完成了试验设计、虚拟试验、模型构建、数据优化和脉谱生成等过程,获得了高压共轨柴油机循环喷油量、共轨压力和喷油定时的大气压力修正脉谱。基于模型的标定技术的应用,减少了高压共轨柴油机高海拔标定的工作量,缩短了开发周期,降低了开发成本。

基于模型的国五Ⅰ型排放标定优化

随着我国排放法规进入第5阶段,对汽油车的排放要求不断提高,汽油发动机的排放标定方法也需要进行优化分析。针对某汽车企业的国五I型排放试验,使用Matlab软件中的MBC(Model-Based Calibration)工具箱,对试验方案进行优化设计,采集排放数据建立排放统计学模型,并对排放标定参数进行优化分析。依据优化后的标定参数进行排放试验验证,结果表明:排放满足国五I型排放的法规要求,比优化前HC排放量减少29.3%。

基于模型的标定在DVVT+EGR汽油机标定中的应用

为了解决多自由度(控制变量)发动机的标定优化的难题,采用了基于模型的标定(MBC)思路和方法,通过科学的试验设计(DoE),减少发动机的测量数据量,建立基于试验测试数据的发动机数学模型,并进行多目标优化,选择出最优化的控制变量。结果表明:基于模型的标定方法大幅降低了DVVT+EGR汽油发动机的标定测试工作量和数据处理分析工作量,成功建立了发动机模型,发动机的模型精度达到了标定要求,并解决了复杂的多变量优化选点难题,发动机的燃油经济性、稳定性均达到最佳。

基于Matlab的柴油机建模及欧-Ⅵ标定方法研究

基于欧-Ⅵ排放法规,将柴油机整个工况区按照稳态试验循环(world harmonized stationary cycle,WHSC)和瞬态测试循环(world harmonized transient cycle,WHTC)试验循环的散点分布及世界非超限排放(world not to exceed,WNTE)法规要求等划分为不同的区域,分区域选择合理且适量的工况点,寻找各工况其电控参数合适的边界,并基于V优选法进行试验设计;给定各区域拟达到的排放物控制范围,基于Matlab中基于模型标定(modelbased on calibration toolbox,MBC)工具箱对某高压共轨柴油机进行满足欧-Ⅵ排放法规要求且油耗最低的优化标定,获取各电控参数的全脉谱。并将其导入集成校准和应用工具(integrated calibration and application tools,INCA),且在试验台架上进行WHSC、WHTC及WNTE试验验证。试验结果表明:WHSC试验循环的氮氧化物(NO_x)排放和油耗率(有效燃油消耗率)与MBC模型预测值非常接近,偏差皆在1%以内,并满足欧-ⅥWHSC、WHTC及WNTE试验循环排放限值要求且油耗最低。

活塞式航空发动机的优化与标定

联合发动机循环模拟与标定技术建立小型活塞航空发动机动力性和经济性的多目标优化模型。对校验后的BOOST模型进行DOE(Design of Experiment)正交试验,对试验数据进行统计数学建模,并对局部模型误差进行控制,进行响应面模型分析,通过MBC(Model-Based Calibration)工具箱进行优化标定,选用经济适用的NBI(Normal Boundary Inter-section)进行多目标优化.给出了优化的点火提前角、喷油量的MAP图,优化参数对扭矩和燃油消耗等目标的响应面模型,对提升小型航空发动机性能有重要的参考价值.

联合GT及Matlab的柴油机虚拟标定

基于某款欧Ⅵ重型柴油机和GT-Power软件搭建相应的虚拟发动机模型,并进行标定,进行性能预测并验证预测精度。根据自主开发软件和欧Ⅵ法规要求,计算排放区域并选择合理的工况点,进行试验设计(DoE)。利用虚拟发动机预测DoE点的性能及排放。基于Matlab软件的基于模型标定(MBC)工具箱,结合拟定的各排放点及排放循环的排放物控制范围,进行满足原机排放要求及经济性最优的虚拟标定。最终在完全脱离发动机试验的情况下获取优化的电控参数脉谱。

机械增压直喷汽油机多电控参数的高效标定

结合一款3.0L V型六缸机械增压直喷汽油机,应用基于模型标定方法,建立了多电控参数的优化数学模型,完成了发动机进排气VVT角度、油轨压力、喷油时刻及滚流翻板位置等五个电控参数关联优化,并选择出最优控制变量,使发动机性能达到最佳。同时,利用发动机台架试验对所得优化参数进行了对比验证。结果表明:对于复杂发动机多电控参数优化,相较于全因子优化方法,基于模型标定方法较能大幅降低标定试验采样点数目,减少标定数据处理分析工作量,可实现高效标定。

基于模型的发动机仿真与优化

利用Matlab软件中的MBC(model-based calibration)工具箱和仿真软件Ricardo Wave对汽油发动机的动力性进行了基于模型的标定和优化;在标定流程中,首先利用Wave建立了发动机仿真模型,并通过验证;接着,运用实验设计(DoE)方法确定了发动机的运行工况点,并用仿真模型计算出发动机在这些工况点处的参数和性能(扭矩、油耗、功率和缸内最高压力等);最后,建立发动机数学统计模型和标定优化;得到了发动机点火提前角、空燃比MAP图和优化后转矩的三维图;研究结果表明,该方法结合现代DoE试验设计理论和自动标定技术,不仅使发动机的扭矩从198Nm提升到215Nm,还能减少试验时间,提高标定效率。