基于遗传算法的EGR技术燃烧策略优化数值模拟
为了满足更严格的中重型柴油机排放法规,可以采用EGR技术加高轨压喷射策略,但实际操作过程中如何确定喷射、EGR率等燃烧控制策略是主要需要解决的问题.采用数值模拟方法可以详细地对内燃机缸内的燃烧过程进行分析,并计算出不同控制参数所对应的排放与油耗指标,而通过遗传算法,可以实现模拟计算的自动分析优化过程.本文采用改进后的KIVA-3V2程序,结合多目标遗传算法的NSGA-Ⅱ程序,可以并迅速确定占据优势的燃烧控制策略.通过编写调度脚本实现了者在集群计算机上的耦合计算过程，对某款EGR柴油机某几个工况的燃烧控制策略进行优化，并与实验结果和DOE分析结果进行了比较。对于柴油机双回路EGR技术的燃烧控制策略制定而言，本文所采用的优化方法可以迅速、准确地搜索到全局最优点，在极小的牺牲油耗的情况下，可以得到比NOx指标平均降低五倍，比Soot指标平均降低5％的结果；本文所采用的优化方法与通过大规模DOE计算分析排放与能耗规律得到的结论一致，可以更快速地得到优化条件与结果以及优势解集。
柴油机 废气再循环 燃烧控制 多目标遗传算法
刘林龙 许汉君 杨海涛 王鹏
中国第一汽车股份有限公司无锡油泵油嘴研究所,江苏无锡214063
国内会议
中国内燃机学会2014年学术年会暨材料与工艺分会和昆明内燃机学会联合学术年会
昆明
中文
63-68
2014-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）