本文關(guān)鍵詞：新型電控液壓全可變氣門系統(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化

  更多相關(guān)文章： 電控液壓 可變氣門 參數(shù)優(yōu)化 遺傳算法 模擬退火算法 改進(jìn)混合遺傳算法

【摘要】：為了解決石油資源日益匱乏和日益嚴(yán)重的環(huán)境問(wèn)題,人們不斷推出一些新技術(shù)并應(yīng)用于汽車系統(tǒng),力求在減少尾氣中有害氣體排放的同時(shí)降低發(fā)動(dòng)機(jī)的燃油消耗率,可變氣門系統(tǒng)就是這些技術(shù)中的一種。本文提出了一種新型電控液壓全可變氣門系統(tǒng),該系統(tǒng)既能實(shí)現(xiàn)無(wú)凸輪可變配氣機(jī)構(gòu)的靈活調(diào)節(jié),又能兼顧凸輪式可變配氣機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可靠性好等優(yōu)點(diǎn)。本文建立了該新型電控液壓全可變氣門系統(tǒng)液壓缸活塞運(yùn)動(dòng)和旋轉(zhuǎn)閥工作的數(shù)學(xué)模型。以系統(tǒng)在一個(gè)周期內(nèi)的能耗為優(yōu)化目標(biāo),以氣門關(guān)閉狀態(tài)、氣門最大升程、系統(tǒng)最大壓力為約束,建立系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。利用系統(tǒng)臺(tái)架試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)采用MATLAB/Simulink軟件搭建的仿真模型進(jìn)行驗(yàn)證分析。對(duì)比結(jié)果顯示,仿真結(jié)果中液壓缸內(nèi)壓力、氣門升程和開(kāi)啟時(shí)間等參數(shù)與試驗(yàn)值的誤差均在可接受范圍內(nèi),該模型能真實(shí)的反映系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能。利用驗(yàn)證后的模型進(jìn)行參數(shù)靈敏度分析,確定了氣門彈簧剛度、液壓缸活塞面積、氣門彈簧預(yù)緊力、液壓管路直徑和蓄能器初始容積五個(gè)對(duì)系統(tǒng)能耗影響最大的參數(shù)為關(guān)鍵參數(shù)。分別利用基本遺傳算法和模擬退火算法對(duì)系統(tǒng)五個(gè)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化分析,在優(yōu)化過(guò)程中,確定了兩種算法優(yōu)化時(shí)的基本參數(shù)設(shè)置,構(gòu)建了基于NEDC工況的適應(yīng)度函數(shù)。結(jié)合前期理論上對(duì)遺傳算法和模擬退火算法的優(yōu)缺點(diǎn)分析,將模擬退火算法的思想引入到遺傳算法中,形成改進(jìn)混合遺傳算法,并利用改進(jìn)后的算法對(duì)該系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化分析。優(yōu)化結(jié)果顯示,改進(jìn)后的混合遺傳算法在最優(yōu)解逼近的速度和程度上都優(yōu)于單獨(dú)使用兩種基本算法。仿真結(jié)果還表明,優(yōu)化后的系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)氣門正時(shí)和升程的靈活可控調(diào)節(jié),且性能更加穩(wěn)定,相比原系統(tǒng)自身能耗更低,更加節(jié)能。
【關(guān)鍵詞】：電控液壓 可變氣門 參數(shù)優(yōu)化 遺傳算法 模擬退火算法 改進(jìn)混合遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U464.134.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-19
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 可變氣門配氣機(jī)構(gòu)研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 切換凸輪型線的可變氣門配氣機(jī)構(gòu)10-11
• 1.2.2 改變凸輪軸相位的可變氣門配氣機(jī)構(gòu)11-12
• 1.2.3 無(wú)凸輪軸的可變氣門配氣機(jī)構(gòu)12-14
• 1.3 新型電控液壓全可變氣門系統(tǒng)簡(jiǎn)介14-17
• 1.3.1 新型電控液壓全可變氣門系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介15-16
• 1.3.2 新型電控液壓全可變氣門系統(tǒng)工作原理簡(jiǎn)介16-17
• 1.4 本文研究的主要內(nèi)容17-19
• 第2章 基于遺傳算法和模擬退火算法的優(yōu)化理論19-33
• 2.1 優(yōu)化問(wèn)題的基本概念19-22
• 2.1.1 優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型19-20
• 2.1.2 優(yōu)化問(wèn)題的分類20-21
• 2.1.3 最優(yōu)解21-22
• 2.2 基本遺傳算法和模擬退火算法原理22-27
• 2.2.1 基本遺傳算法原理22-25
• 2.2.2 模擬退火算法原理25-27
• 2.3 改進(jìn)混合遺傳算法的原理27-30
• 2.3.1 基本遺傳算法與模擬退火算法理論對(duì)比分析27-29
• 2.3.2 改進(jìn)混合遺傳算法的原理29-30
• 2.4 基于遺傳算法的約束處理30-32
• 2.4.1 罰函數(shù)法31
• 2.4.2 分離使用目標(biāo)函數(shù)和約束違反程度法31
• 2.4.3 基于多目標(biāo)優(yōu)化法31-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第3章 新型VVA系統(tǒng)優(yōu)化建模與試驗(yàn)33-49
• 3.1 新型VVA系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型建立33-36
• 3.1.1 液壓缸活塞運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型33-35
• 3.1.2 旋轉(zhuǎn)閥工作數(shù)學(xué)模型35-36
• 3.2 目標(biāo)方程建立36-39
• 3.2.1 利用系統(tǒng)動(dòng)態(tài)仿真模型建立目標(biāo)方程36-37
• 3.2.2 系統(tǒng)目標(biāo)方程簡(jiǎn)化模型37-39
• 3.3 約束模型的建立39-41
• 3.3.1 氣門關(guān)閉狀態(tài)約束39-40
• 3.3.2 氣門最大升程約束40
• 3.3.3 系統(tǒng)最大壓力約束40-41
• 3.4 新型VVA系統(tǒng)試驗(yàn)研究與模型驗(yàn)證41-46
• 3.4.1 新型VVA樣機(jī)關(guān)鍵部件41-42
• 3.4.2 新型VVA系統(tǒng)樣機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)42-44
• 3.4.3 模型驗(yàn)證44-46
• 3.5 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)靈敏度分析46-48
• 3.5.1 靈敏度分析概述46-47
• 3.5.2 新型VVA系統(tǒng)參數(shù)靈敏度分析47-48
• 3.6 本章小結(jié)48-49
• 第4章 新型VVA系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化研究49-65
• 4.1 基于遺傳算法和模擬退火算法的新型VVA系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化49-53
• 4.1.1 基本遺傳算法在新型VVA系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用49-52
• 4.1.2 基本模擬退火算法在新型VVA系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用52-53
• 4.2 基于改進(jìn)混合遺傳算法的新型VVA系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化53-57
• 4.2.1 改進(jìn)混合遺傳算法在新型VVA系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用53-54
• 4.2.2 算法性能對(duì)比分析54-57
• 4.3 新型VVA系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化結(jié)果分析57-64
• 4.3.1 優(yōu)化結(jié)果的確定57-60
• 4.3.2 優(yōu)化后系統(tǒng)性能分析60-64
• 4.4 本章小結(jié)64-65
• 總結(jié)與展望65-67
• 全文總結(jié)65-66
• 展望66-67
• 參考文獻(xiàn)67-70
• 致謝70

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