柴油机Wiebe模型参数优化及燃烧性能预测

基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、双Wiebe模型.然后,使用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法拟合Wiebe方程得到相应的6个Wiebe参数,实现放热率Wiebe参数化.最后,基于该Wiebe燃烧参数,应用误差反向传播神经网络(back propagation neural network,BP-NN)和随机森林(random forest,RF)算法,开发了实用性更广泛的两种Wiebe燃烧预测模型,研究了不同边界条件下的燃烧规律.结果显示:代数Wiebe方程的线性拟合精度小于等于0.99000时放热率曲线更复杂,此时选用双Wiebe方程可得到高精度的Wiebe燃烧参数,反之选用单Wiebe方程即可;在1200 r/min和2200 r/min时选择双Wiebe方程对放热率进行拟合,拟合精度R^(2)均大于0.99000,误差平方和均小于0.01,通过Wiebe参数重新构建的放热率和实验放热率基本一致.基于LM算法的放热率拟合算法,可以很好地反映柴油机不同工况下的燃烧特征.对比两种不同的燃烧预测模型BP-NN和RF发现:BP-NN模型对一Wiebe形状因子m1和一Wiebe燃烧初始相位φ_(01)的预测精度更高,而RF算法对一Wiebe燃烧比例α和燃烧结束相位φ_(end)的预测精度更高,因此,针对不同燃烧参数选择不同预测模型可以有效提高Wiebe燃烧预测模型的精度.

基于DOE的二冲程汽油机Wiebe燃烧参数优化研究

对于在GT-Power一维性能仿真建模中难以准确选取燃烧参数的问题,以1台二冲程汽油机为研究对象,利用DOE方法对SI Wiebe燃烧模型参数进行拟合优化研究。研究结果表明:Wiebe燃烧特性参数在不同转速范围内有很大变化;在小负荷工况下,发动机缸内燃烧持续期会较长,而在大负荷工况时,缸内进气量充足,燃烧速率变快,因此燃烧持续期较短。最终绘制出各个负荷范围内燃烧参数变化MAP图,并通过验证可知:数值模拟结果与台架试验数据对比误差降低到4%左右。由此得到准确的一维整机性能模型。

Stylistic Analysis of Rudy Wiebe＇ s Where Is the Voice Coming From？

The short story"Where Is the Voice Coming From?"effectively and remarkably illustrates Wiebe’s writing techniques and humanity thoughts.With the stylistic analysis of the points of view,tone,diction,sentence variety,rhetorical devices and graphological features presented in the work,it can be seen how well Wiebe can do in touching and enlightening readers with his writing skills and techniques.Through what he presents in the story,Wiebe ironically overthrows the authority of Canadian police on making the historical story and calls on people to ponder on the truth and the wordless cry of the Cree Indians.And at the same time,he calls for people’s more understanding,trust and respect for the minority culture,an essential part of a complete multicultural country.

基于Bayes正则化的柴油机神经网络燃烧预测模型

针对Wiebe燃烧模型需要大量的逐点参数整定、普适性较差、不具备预测性的问题,该文提出一种建立基于Bayes正则化的神经网络燃烧预测模型的多重Wiebe放热率模型标定方法。利用modeFRONTIER对多重Wiebe燃烧模型进行部分工况的预标定,为燃烧预测模型建立提供数据;进行工况边界参数和模型标定参数之间的敏感性分析,并利用基于Bayes正则化的神经网络建立两者之间关系,赋予多重Wiebe燃烧模型预测性,降低燃烧模型标定工作量。结果表明:该燃烧预测模型的平均精度达到93.2%,部分工况点的预测精度达到97%以上,表明该神经网络燃烧预测模型具备较高的模型精度和模型泛化能力。

瞬态工况下柴油机燃烧模型参数变化研究

为了研究零维燃烧模型中特征参数在瞬态工况下的变化规律,对涡轮增压柴油机在转速1500r/m in负载由30%额定功率在5 s内均匀增加到100%的瞬态工况下的缸内压力、进气流量、燃油流量等参数进行了测量,用三次W iebe函数模拟了加载过程中每循环的燃烧放热率,利用非线性回归方程求解出了W iebe函数中的特征参数,并对其在瞬态工况下的变化规律进行了分析,提出了三次W iebe函数特征参数选取的经验公式,可以用来预测瞬态工况下的放热规律。