基于Atkinson循环发动机的燃油消耗率优化方法对比研究

来源 :湖南大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：whzjs

【摘要】

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针对利用GT-Power详细模型耦合遗传算法（方案1）优化Atkinson循环发动机燃油消耗率时，存在公认的不易收敛且计算缓慢的问题，提出了神经网络简化模型耦合遗传算法（方案2）进行全局优化

【作者】

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杨靖薛川刘凯敏江武张纯标冯仁华

【机构】

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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室

【出处】

：

湖南大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2017年8期

【关键词】

：

Atkinson循环燃油消耗率优化方法人工神经网络模型遗传算法 Atkinson cycle optimization method of fuel c

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针对利用GT-Power详细模型耦合遗传算法（方案1）优化Atkinson循环发动机燃油消耗率时，存在公认的不易收敛且计算缓慢的问题，提出了神经网络简化模型耦合遗传算法（方案2）进行全局优化并与方案1进行比对．方案1利用GT-Power搭建某Atkinson循环发动机详细仿真模型，应用Heywood公式建立爆震预测模型，并耦合遗传算法对At—kinson循环发动机燃油消耗率进行优化；方案2则利用拉丁超立方算法采集4500个实验点，将GT-Power详细模型及爆震模型简化为神经网络模型，通过简化模型耦合遗传

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