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机构地区:[1]安徽江淮汽车集团股份有限公司
出 处:《内燃机与配件》2017年第9期25-29,共5页Internal Combustion Engine & Parts
摘 要: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。In order to solve the problem of calibration optimization of multi-degree of freedom(control variable) engine, model-based calibration(MBC) ideas and methods are used. The amount of engine measurement data can be reduced through design of experimental(DoE). We can build the engine mathematical modelbased on test data using multi-objective optimization to select the optimal control variables. The results show that the MBC method greatly reduces the workload of calibration and data analysis in the DVVT + EGR gasoline engine calibration. The engine model has been successfully established. The accuracy of the engine has reached the calibration requirements and solved the problems of complex multi-variable optimization. The fuel economy and combustion stability of the engine achieves the best.
关 键 词:基于模型的标定 试验设计(DOE) 发动机模型 多目标优化
分 类 号:TK411[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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