面對(duì)日益緊張的能源供求關(guān)系及嚴(yán)苛的能效法規(guī),進(jìn)一步提升傳統(tǒng)車(chē)用內(nèi)燃機(jī)能效成為了促進(jìn)內(nèi)燃機(jī)科技發(fā)展的最大動(dòng)力。為滿足節(jié)能減排這一重大需求,針對(duì)本領(lǐng)域研究存在的問(wèn)題,本課題以某車(chē)用增壓柴油機(jī)為研究對(duì)象,借助增壓柴油機(jī)測(cè)控系統(tǒng)、一維及三維仿真平臺(tái),開(kāi)展了能量流與（?）流的分析及能效優(yōu)化研究。確定了能量流與（?）流分布特征、變化規(guī)律以及邊界參數(shù)對(duì)其影響機(jī)制。探討了利用邊界參數(shù)協(xié)同控制實(shí)現(xiàn)車(chē)用柴油機(jī)能效提高的途徑。本文開(kāi)展的主要研究工作和所獲結(jié)論概要如下:（1）建立了高精度、快速響應(yīng)的增壓柴油機(jī)測(cè)控系統(tǒng)、一維及三維仿真平臺(tái),可實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)動(dòng)力、熱力、燃燒等參數(shù)的快速精準(zhǔn)測(cè)量,滿足柴油機(jī)能量流及（?）流的研究需求。構(gòu)建了以余能可用系數(shù)、能量及（?）敏感度、能量及（?）畸變系數(shù)、有效熱效率（以下簡(jiǎn)稱(chēng)熱效率）、（?）效率、缸內(nèi)（?）損率等參數(shù)為主要定量化指標(biāo)的增壓柴油機(jī)能量流及（?）流的分析與評(píng)價(jià)方法。（2）基于能量流及（?）流分析與評(píng)價(jià)方法,明確了增壓柴油機(jī)全工況能量流及（?）流分布特征。通過(guò)試驗(yàn)手段研究了邊界參數(shù)對(duì)排氣及傳熱余能可用性的影響。主要結(jié)論包括以下幾點(diǎn):1)在全工況區(qū)域內(nèi)柴油機(jī)低能效區(qū)與低... 

【文章來(lái)源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

2017年我國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)及柴油車(chē)四項(xiàng)污染物排放量及分擔(dān)率

由此可見(jiàn),盡管包括中國(guó)在內(nèi)的世界各國(guó)在保護(hù)環(huán)境與節(jié)約能源方面作出了巨大努力,但目前能源供需關(guān)系緊張問(wèn)題與全球環(huán)境問(wèn)題依然嚴(yán)峻,我們?nèi)孕柙诠?jié)能、減排的可持續(xù)發(fā)展道路上堅(jiān)定不移地走下去。1.2 高效內(nèi)燃機(jī)的關(guān)鍵技術(shù)

人們受生物種群在自然界中進(jìn)化與遺傳的啟發(fā),基于達(dá)爾文“適者生存”的進(jìn)化論與遺傳學(xué)說(shuō)逐漸發(fā)展了遺傳算法。該算法致力于高效、全局、并行、自適應(yīng)的擇優(yōu)搜索,可在種群中逐次產(chǎn)生趨于最優(yōu)的個(gè)體。在實(shí)際運(yùn)算中,遺傳算法大致的運(yùn)算流程如下:1.對(duì)種群中所有個(gè)體進(jìn)行編碼,通常用二進(jìn)制的字符串表示個(gè)體;2.將目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為適應(yīng)度函數(shù)并對(duì)個(gè)體進(jìn)行評(píng)價(jià),獲取的函數(shù)值可表征個(gè)體對(duì)環(huán)境的適應(yīng)程度,實(shí)現(xiàn)環(huán)境對(duì)種群中個(gè)體的選擇;3.適應(yīng)度高的個(gè)體具有更高的進(jìn)行基因選擇與遺傳的概率,即繁殖下一代的機(jī)會(huì);4.遺傳算子直接對(duì)個(gè)體的基因特征進(jìn)行操作,優(yōu)化個(gè)體基因;5.不斷重復(fù)上述過(guò)程,直至達(dá)到設(shè)定的終止進(jìn)化代數(shù)。在遺傳算法運(yùn)算前,針對(duì)優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行運(yùn)行參數(shù)的設(shè)定是非常重要的,合理的運(yùn)行參數(shù)設(shè)定能夠很大程度上強(qiáng)化算法的性能�；具z傳算法的運(yùn)行參數(shù)包括:種群大小、交叉概率、變異概率、終止進(jìn)化代數(shù)等。


本文編號(hào)：3013919