張?jiān)?陳 丹,韋思航

(南京工程學(xué)院 汽車與軌道交通學(xué)院,南京 211167)

0 引言

發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)氣系統(tǒng)用來(lái)控制和調(diào)整進(jìn)氣流量和速度,使氣缸中充入新鮮工質(zhì)并具有一定氣流運(yùn)動(dòng),從而促進(jìn)燃燒。影響進(jìn)氣質(zhì)量流量的重要參數(shù)除了進(jìn)氣管幾何形狀外,也受到活塞下行和進(jìn)排氣門運(yùn)動(dòng)中產(chǎn)生的壓力波動(dòng)干擾。因此,合理的進(jìn)氣管和氣體動(dòng)態(tài)效應(yīng)的有效結(jié)合,可以有效提高發(fā)動(dòng)機(jī)充氣效率,改善發(fā)動(dòng)機(jī)的性能[1]。

Hadjkacem等[2]基于進(jìn)氣系統(tǒng)的波動(dòng)動(dòng)力學(xué),研究了進(jìn)氣室長(zhǎng)度對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能的影響,結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)確定了轉(zhuǎn)速對(duì)應(yīng)的最佳進(jìn)氣長(zhǎng)度。李玉龍等[3]給出了氣動(dòng)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)排氣管路系統(tǒng)設(shè)計(jì)的一般要求,從而確保了對(duì)進(jìn)氣量的精準(zhǔn)控制,降低了氣體損耗,使兩級(jí)式氣動(dòng)發(fā)動(dòng)機(jī)能夠穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)。楊帥等[4]通過(guò)提高進(jìn)氣增壓壓力、合理優(yōu)化進(jìn)氣管幾何結(jié)構(gòu),減少柴油機(jī)在進(jìn)氣過(guò)程中出現(xiàn)的進(jìn)氣分配不均勻現(xiàn)象。文獻(xiàn)表明,進(jìn)氣管結(jié)構(gòu)參數(shù)改變對(duì)充氣效率的改善帶來(lái)有益效果,從而提升發(fā)動(dòng)機(jī)性能。

程雪利等[5]以增程式發(fā)動(dòng)機(jī)為研究對(duì)象,利用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)技術(shù)對(duì)氣門升程曲線、進(jìn)氣歧管及進(jìn)氣道結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化研究,提高了低速段扭矩和平均滾流。Bhatt等[6]和Herawan等[7]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法,確定配氣相位對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能和燃油經(jīng)濟(jì)性的影響并進(jìn)行優(yōu)化;Ahmed等[8]提出了一種結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動(dòng)機(jī)排氣能量回收方法;Syed等[9]研究了建立高效人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模型的可行性,將其作為進(jìn)一步研究雙燃料柴油機(jī)的工具;Lu等[10]提出了基于最優(yōu)算法對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)電磁閥控制參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。張鵬等[11]研究了實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)(design of experiment,DOE)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建排氣溫度預(yù)測(cè)模型。DOE技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、遺傳算法、響應(yīng)面等智能優(yōu)化算法在發(fā)動(dòng)機(jī)領(lǐng)域的運(yùn)用,為發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化提供了新的途徑。但采用多種方法集成對(duì)進(jìn)氣管結(jié)構(gòu)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化鮮有研究。

本文搭建發(fā)動(dòng)機(jī)一維系統(tǒng)仿真模型,通過(guò)外特性實(shí)驗(yàn)曲線修正,分析進(jìn)氣管結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的性能影響,集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法,對(duì)進(jìn)氣管參數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì),以獲得最優(yōu)發(fā)動(dòng)機(jī)性能,為可變進(jìn)氣管的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)和方向。

1 一維系統(tǒng)仿真模型的建立

1.1 發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)參數(shù)

高速汽油機(jī)為單缸四沖程,具體參數(shù)如表1所示,適用于摩托車、發(fā)電機(jī)、ATV等。

表1 發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)參數(shù)

1.2 發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)仿真模型構(gòu)建

發(fā)動(dòng)機(jī)工作過(guò)程復(fù)雜,涉及多學(xué)科耦合,工作時(shí)需要考慮管道壁面以及壁面與外界環(huán)境之間的熱傳導(dǎo)、熱輻射、燃燒放熱過(guò)程、放熱速率、管道內(nèi)摩擦、氣缸內(nèi)摩擦、爆震、熵變等一系列因素。

發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)仿真模型包括進(jìn)氣、排氣、氣缸、曲軸箱、空氣濾清器、噴油器等模塊。進(jìn)排氣管道氣流簡(jiǎn)化為一維非定常流動(dòng)模型;管道摩擦損失、壓力損失采用Chen-Flynn的關(guān)系式,即摩擦損失壓力為活塞速度和峰值壓力的函數(shù)[3-4];燃燒模型為點(diǎn)燃式湍流火焰燃燒模型,以準(zhǔn)三維可預(yù)測(cè)模型SI-Turb為基礎(chǔ)建立,滿足在優(yōu)化模擬過(guò)程中對(duì)進(jìn)氣管多參數(shù)調(diào)控要求;發(fā)動(dòng)機(jī)摩擦損失采用Chen-Flynn總結(jié)出的經(jīng)驗(yàn)公式進(jìn)行計(jì)算,即EngFrictionCF模型;壁面熱傳導(dǎo)數(shù)學(xué)模型依據(jù)Colburn的相似理論;缸內(nèi)熱傳導(dǎo)模型采用Woschni于1987年提出的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?噴油器使用InjAFSeqConn模型,其燃油噴射率(噴油脈寬)和空燃比通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲取。單缸發(fā)動(dòng)機(jī)一維仿真模型基于GT-POWER搭建,如圖1所示。

圖1 發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)GT-Power仿真模型

1.3 系統(tǒng)仿真模型驗(yàn)證

選取發(fā)動(dòng)機(jī)全負(fù)荷工況下,轉(zhuǎn)速4 000～9 000 r/min的11個(gè)工況點(diǎn)(均勻間隔500 r/min),根據(jù)實(shí)驗(yàn)中進(jìn)氣溫度、平均有效壓力、點(diǎn)火提前角等數(shù)據(jù)校正模型后,通過(guò)仿真計(jì)算出發(fā)動(dòng)機(jī)的外特性數(shù)據(jù),并與臺(tái)架實(shí)驗(yàn)外特性實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,如圖2、圖3所示。結(jié)果表明,功率和扭矩的性能特征最高誤差不超過(guò)3%,燃油消耗率誤差小于2%,證明系統(tǒng)模型可靠,能夠表征和模擬發(fā)動(dòng)機(jī)的工作過(guò)程,可將該模型作為發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力性能優(yōu)化的基礎(chǔ)。

圖2 發(fā)動(dòng)機(jī)外特性功率扭矩對(duì)比

圖3 發(fā)動(dòng)機(jī)外特性油耗對(duì)比

2 進(jìn)氣管結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能的影響分析

進(jìn)氣管結(jié)構(gòu)參數(shù)包括長(zhǎng)度、直徑,在不同工況下,對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能影響效果不同。

2.1 進(jìn)氣管長(zhǎng)度對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能的影響

進(jìn)氣系統(tǒng)長(zhǎng)度包括進(jìn)氣管、空氣濾清器以及其他進(jìn)氣附設(shè)結(jié)構(gòu),其長(zhǎng)度引起的氣流動(dòng)態(tài)效應(yīng),會(huì)帶來(lái)充氣效率變化,主要包括慣性和波動(dòng)效應(yīng)。

q=0.5,1.5,2.5,…

(1)

式中：φse為進(jìn)氣行程曲軸轉(zhuǎn)角,°;a為發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)氣管氣流音速,m/s;n為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速,r/min;Lgx為滿足慣性效應(yīng)建議進(jìn)氣系統(tǒng)長(zhǎng)度;Lbd為滿足波動(dòng)效應(yīng)建議進(jìn)氣系統(tǒng)長(zhǎng)度。

根據(jù)慣性效應(yīng)和動(dòng)態(tài)效應(yīng)公式(1),考慮進(jìn)氣管適用于發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速1 000～9 000 r/min,推薦最長(zhǎng)和最短進(jìn)氣長(zhǎng)度相差8倍,綜合考慮空濾、氣缸行程等尺寸,參考原進(jìn)氣管長(zhǎng)度40 mm,結(jié)合進(jìn)氣管空間尺寸約束,系統(tǒng)模型中將進(jìn)氣管長(zhǎng)度變化范圍設(shè)置為40、80、150、320 mm,其他結(jié)構(gòu)參數(shù)和配氣相位不變。圖4—7為不同長(zhǎng)度的進(jìn)氣管對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能影響。

圖4 進(jìn)氣管長(zhǎng)度變化對(duì)充氣效率的影響

圖5 進(jìn)氣管長(zhǎng)度變化對(duì)扭矩的影響

圖6 進(jìn)氣管長(zhǎng)度變化對(duì)功率的影響

隨進(jìn)氣管長(zhǎng)度的增加,發(fā)動(dòng)機(jī)充氣效率峰值向低速區(qū)移動(dòng),整體呈現(xiàn)向左平移,發(fā)動(dòng)機(jī)中速區(qū)充氣效率改善作用明顯;反觀高速區(qū)域,進(jìn)氣管長(zhǎng)度增加,進(jìn)氣摩擦損失增加,充氣效率急劇下降(圖4)。扭矩隨著進(jìn)氣管長(zhǎng)度的變化情況與充氣效率趨勢(shì)一致,即扭矩峰值隨長(zhǎng)度增加向低速移動(dòng)(圖5)。結(jié)合充氣效率和扭矩影響,發(fā)動(dòng)機(jī)功率呈現(xiàn)高速峰值下降,中低速增加,整體曲線隨進(jìn)氣管長(zhǎng)度增加其陡峭特征減小(圖6)。比油耗隨進(jìn)氣管長(zhǎng)度增加在中低轉(zhuǎn)速小幅下降、高速小幅增加,其長(zhǎng)度變化對(duì)比油耗整體影響較小。總的來(lái)說(shuō),150 mm長(zhǎng)度進(jìn)氣管兼顧的轉(zhuǎn)速范圍更大一些。

圖7 進(jìn)氣管長(zhǎng)度變化對(duì)比油耗的影響

2.2 進(jìn)氣管管徑對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能的影響

進(jìn)氣系統(tǒng)等效管徑越大,摩擦損失越小,但氣流波動(dòng)幅度減小,進(jìn)氣諧振效果下降。因此,合理的進(jìn)氣管徑可以促進(jìn)進(jìn)氣波動(dòng)效果,增加充氣效率。Kastner給出了最小管徑的經(jīng)驗(yàn)估算公式(2)：

(2)

式中：d為氣缸管徑;S為發(fā)動(dòng)機(jī)沖程;n為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速。

原機(jī)進(jìn)氣管管徑26 mm(依據(jù)常用轉(zhuǎn)速3 000～6 000 r/min設(shè)置),依據(jù)管徑計(jì)算公式,管徑設(shè)置范圍約為22～33 mm,因此設(shè)置23、26(原機(jī))、29和32 mm 4個(gè)定常參數(shù),研究管徑變化對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能影響。其他結(jié)構(gòu)參數(shù)和配氣相位以原機(jī)的基本技術(shù)參數(shù)為準(zhǔn),圖8—11為不同管徑的進(jìn)氣管對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)功率、扭矩、充氣效率以及比油耗的影響。

進(jìn)氣管管徑越小,發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速越高,進(jìn)氣氣流流速和流動(dòng)阻力越大,充氣效率和進(jìn)氣質(zhì)量流量越低(圖8);扭矩影響與充氣效率影響一致(圖9)。因此在發(fā)動(dòng)機(jī)高轉(zhuǎn)速區(qū)間,可以采用更大管徑的進(jìn)氣管。在發(fā)動(dòng)機(jī)低轉(zhuǎn)速區(qū)間,不同管徑的進(jìn)氣管對(duì)動(dòng)力性能參數(shù)的影響不顯著,高轉(zhuǎn)速時(shí)曲線隨進(jìn)氣管管徑增加其陡峭特征略有增加(圖10)。增加進(jìn)氣管的管徑對(duì)比油耗的影響較小(圖11),然而減小管徑會(huì)對(duì)提升高轉(zhuǎn)速下的比油耗,降低經(jīng)濟(jì)性能。與原機(jī)管徑為26 mm的進(jìn)氣管相比,采用32 mm管徑的進(jìn)氣管在7 000、7 500、8 000、8 500和9 000 r/min時(shí),功率和扭矩分別提升了4.6%、1.6%、0.5%、2.1%、6.5%。

圖8 進(jìn)氣管管徑變化對(duì)充氣效率的影響

圖9 進(jìn)氣管管徑變化對(duì)扭矩的影響

圖10 進(jìn)氣管管徑變化對(duì)功率的影響

圖11 進(jìn)氣管管徑變化對(duì)比油耗的影響

3 進(jìn)氣管結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化

以7 000 r/min為例,綜合考慮發(fā)動(dòng)機(jī)的經(jīng)濟(jì)性能和動(dòng)力性能,聯(lián)合遺傳算法對(duì)未知系統(tǒng)非線性函數(shù)的擬合能力、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)未知系統(tǒng)非線性函數(shù)尋找極值,對(duì)進(jìn)氣管的長(zhǎng)度和管徑進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用BP網(wǎng)絡(luò)模型,其具有并行性、冗余性、自適應(yīng)性優(yōu)點(diǎn),且網(wǎng)絡(luò)只需要少量試驗(yàn)數(shù)據(jù),經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后就能反映發(fā)動(dòng)機(jī)的特性,從而保障輸出結(jié)果與實(shí)際過(guò)程的一致性。

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法原理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法對(duì)進(jìn)氣管參數(shù)響應(yīng)值尋優(yōu)過(guò)程分為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練擬合和遺傳算法搜索全局最優(yōu)解[9]。其中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練擬合包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、利用系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的處理功能進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)、實(shí)際響應(yīng)值比油耗和扭矩的適應(yīng)度函數(shù)輸出的預(yù)測(cè);遺傳算法尋優(yōu)的本質(zhì)是進(jìn)行有方向性且受概率引導(dǎo)的啟發(fā)式計(jì)算。

對(duì)進(jìn)氣管結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行拉丁超立方抽樣,獲取500組輸入、輸出數(shù)據(jù)值。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和擬合性能的測(cè)試需要在拉丁超立方抽樣數(shù)據(jù)里再進(jìn)行抽樣,抽樣方式為隨機(jī)抽樣,其中,用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)為450組。訓(xùn)練之后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以代替與二階響應(yīng)面模型耦合的適應(yīng)度函數(shù),對(duì)該非線性函數(shù)模型的輸入進(jìn)行輸出預(yù)測(cè),并將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的結(jié)果作為遺傳算法中的染色體適應(yīng)度值,適應(yīng)度值越大,即目標(biāo)性能越高,染色體越優(yōu)秀。按照設(shè)置的中止條件對(duì)適應(yīng)度值進(jìn)行判斷,若不滿足迭代終止的條件,則根據(jù)選擇操作決定下一代染色體。以初始化設(shè)置步驟中的概率,對(duì)染色體進(jìn)行交叉策略、變異策略操作,再進(jìn)行適應(yīng)度判斷。隨著迭代次數(shù)的增加,目標(biāo)性能較差的配氣參數(shù)組合逐漸被淘汰,保留下來(lái)的配氣參數(shù)組合個(gè)體目標(biāo)性能優(yōu)秀,配氣參數(shù)組合逐漸向目標(biāo)性能的最優(yōu)方案收斂,迅速高效地搜尋到函數(shù)的全局近似最優(yōu)解及對(duì)應(yīng)的輸入?yún)?shù)組合。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為2-5-1,即2個(gè)輸入?yún)?shù)層、5個(gè)隱含層、1個(gè)輸出參數(shù)層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。由于采用實(shí)數(shù)編碼,個(gè)體長(zhǎng)度為2;遺傳算法中初始種群規(guī)模設(shè)置N=100,仿真程序迭代次數(shù)T=2 500,交叉概率Pi=60%,變異概率Pm=10%。當(dāng)進(jìn)化迭代數(shù)達(dá)到最大時(shí),運(yùn)算結(jié)束,輸出優(yōu)化目標(biāo)結(jié)果,在仿真計(jì)算動(dòng)態(tài)過(guò)程中完成進(jìn)化。計(jì)算過(guò)程如圖12所示。

圖12 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法優(yōu)化流程

3.2 針對(duì)優(yōu)化目標(biāo)構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法對(duì)進(jìn)氣管結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化,同時(shí)考慮進(jìn)氣管長(zhǎng)度和管徑對(duì)經(jīng)濟(jì)性能和動(dòng)力性能的影響。設(shè)計(jì)優(yōu)化適應(yīng)度函數(shù)由代表動(dòng)力性能和經(jīng)濟(jì)性能的扭矩和比油耗2個(gè)性能指標(biāo)以不同權(quán)重構(gòu)成,如式(3)所示。扭矩最大化、比油耗最小化的優(yōu)化目標(biāo)轉(zhuǎn)換為求適應(yīng)度函數(shù)的區(qū)間極大值。

(3)

式中：T0和BSFC0分別為扭矩和比油耗性能指標(biāo)的對(duì)比目標(biāo)值,取前述抽樣仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均值作為對(duì)比目標(biāo)值,其中T0為9.15 N·m,BSFC0為301.80 g·(kW·h)-1;L、D為進(jìn)氣管結(jié)構(gòu)參數(shù)取值向量組;λ1和λ2為分配給2個(gè)響應(yīng)目標(biāo)的權(quán)重因子,不同的權(quán)重因子分配的值影響最終的優(yōu)化結(jié)果。針對(duì)不同發(fā)動(dòng)機(jī)的設(shè)計(jì)和工作要求,對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的性能取向要求不一致。文中使用的小排量高速汽油機(jī)在低轉(zhuǎn)速時(shí)主要考慮其動(dòng)力性能,而在高轉(zhuǎn)速區(qū)間對(duì)經(jīng)濟(jì)性能有相對(duì)更高的要求,故此時(shí)分配給λ1、λ2兩個(gè)權(quán)重因子值分別為20、5,不同轉(zhuǎn)速下的權(quán)重因子可以重新分配取值。

3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法優(yōu)化結(jié)果分析

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出預(yù)測(cè)和誤差如圖13—15所示,期望輸出與預(yù)測(cè)輸出的誤差小,預(yù)測(cè)值可以近似成二階響應(yīng)面模型實(shí)際輸出值。收斂結(jié)果如圖16所示,適應(yīng)度值在500代左右基本收斂至最優(yōu)值。

圖13 BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出

圖14 BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出的誤差

圖15 BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出的誤差百分比

圖16 適應(yīng)度函數(shù)優(yōu)化曲線

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳優(yōu)化過(guò)程是建立在抽樣取值的基礎(chǔ)上,與實(shí)際結(jié)果相比有一定偏差,因此需要驗(yàn)證預(yù)測(cè)優(yōu)化結(jié)果。在發(fā)動(dòng)機(jī)2 500、4 000、5 500、8 500 r/min分別進(jìn)行算法應(yīng)用,對(duì)不同轉(zhuǎn)速設(shè)定不同扭矩和比油耗權(quán)重因子來(lái)滿足不同的設(shè)計(jì)要求。采用優(yōu)化后的配氣參數(shù),代入模型重新計(jì)算,表2為進(jìn)氣管參數(shù)優(yōu)化后相應(yīng)轉(zhuǎn)速點(diǎn)的仿真實(shí)驗(yàn)值和實(shí)際優(yōu)化效果值。采用新的進(jìn)氣管參數(shù)后,能夠有效的提升動(dòng)力性能和經(jīng)濟(jì)性能,同時(shí)也驗(yàn)證了模型的擬合程度、預(yù)測(cè)精度高。圖17和圖18為優(yōu)化前后比油耗和扭矩的對(duì)比圖。表2表明,在發(fā)動(dòng)機(jī)4 000～5 500 r/min轉(zhuǎn)速區(qū)間,扭矩的提升效果最明顯,在發(fā)動(dòng)機(jī)5 000～7 000 r/min轉(zhuǎn)速區(qū)間,比油耗的提升效果明顯。值得注意的是,發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速在2 500 r/min和8 000 r/min附近時(shí),比油耗反而比原機(jī)的水平更高,扭矩提升效果較弱,這主要是因?yàn)檫@些轉(zhuǎn)速下原機(jī)的進(jìn)氣管幾何結(jié)構(gòu)的經(jīng)濟(jì)和動(dòng)力性能表現(xiàn)優(yōu)異,原機(jī)的進(jìn)氣管尺寸較小適用于怠速區(qū)間和高轉(zhuǎn)速區(qū)間,進(jìn)一步降低進(jìn)氣管的長(zhǎng)度和管徑受到實(shí)際限制,因此優(yōu)化空間也較小。

圖17 比油耗優(yōu)化對(duì)比圖

圖18 扭矩優(yōu)化對(duì)比圖

表2 優(yōu)化結(jié)果對(duì)比和驗(yàn)證

4 結(jié)論

結(jié)合某款高速汽油發(fā)動(dòng)機(jī)為原型分析發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)氣管長(zhǎng)度和管徑參數(shù)對(duì)動(dòng)力和經(jīng)濟(jì)性能的影響。在仿真系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上,聯(lián)合擬合函數(shù)遺傳優(yōu)化算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法,設(shè)計(jì)外特性時(shí)不同轉(zhuǎn)速時(shí)對(duì)應(yīng)的最佳進(jìn)氣管結(jié)構(gòu)參數(shù),并得出如下結(jié)論。

1) 性能參數(shù)波動(dòng)的幅度與進(jìn)氣系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速有關(guān)。在中低轉(zhuǎn)速下,適度增加進(jìn)氣管的長(zhǎng)度可以使壓力波的頻率減小,波動(dòng)的振幅提升,動(dòng)態(tài)效應(yīng)增強(qiáng),改善充氣效率;而在高轉(zhuǎn)速下正好相反。

2) 進(jìn)氣管的管徑對(duì)不同轉(zhuǎn)速下的扭矩、功率和充氣效率有較為顯著的影響,進(jìn)氣管的管徑變化主要通過(guò)影響進(jìn)氣氣流的流速,進(jìn)而對(duì)進(jìn)氣阻力以及沿程摩擦和能量損失產(chǎn)生影響。

3) 基于仿真系統(tǒng)模型,聯(lián)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的應(yīng)用,可實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)4 000～5 500 r/min轉(zhuǎn)速區(qū)間扭矩的提升,發(fā)動(dòng)機(jī)5 000～7 000 r/min轉(zhuǎn)速區(qū)間比油耗的提升。在文中設(shè)定的優(yōu)化設(shè)計(jì)目標(biāo)下,扭矩優(yōu)化率最高可達(dá)12.08%,比油耗優(yōu)化率最高可達(dá)1.51%。

4) 針對(duì)進(jìn)氣管結(jié)構(gòu)參數(shù),通過(guò)集成一維仿真模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法,并結(jié)合模型實(shí)驗(yàn)對(duì)比,可以獲得發(fā)動(dòng)機(jī)性能最優(yōu)的進(jìn)氣管結(jié)構(gòu)參數(shù);集成方法的應(yīng)用,對(duì)可變結(jié)構(gòu)參數(shù)提供機(jī)理參考,可以為下一步可變結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提供依據(jù)。