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联合神经与遗传算法的发动机进气管参数优化

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以进气管结构参数为研究对象,联合神经与遗传的集成优化算法,提升发动机动力与经济性能.通过搭建发动机的一维性能仿真模型,结合外特性性能曲线对模型边界参数进行了修正,研究了进气管长度和管径对发动机性能的量化影响;进一步基于神经网络遗传算法分析了适用于不同工况的进气管最优参数.结果表明,在发动机4 000～5 500 r/min转速范围,扭矩提升明显,5 000～7 000 r/min转速范围,比油耗降低明显.在所设定的优化目标下,扭矩优化率最高提升12.08%,比油耗降低1.51%.联合一维系统仿真模型和神经网络遗传算法,对进气管结构参数进行优化,系统集成方法可以为可变进气参数设置提供数据基础.
Optimization of engine intake pipe parameters by combining neural and genetic algorithms

张袁元、陈丹、韦思航

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南京工程学院 汽车与轨道交通学院,南京 211167

神经网络 遗传算法 动态效应 数值仿真 进气管

国家自然科学基金国家青年科学基金

6190318551405221

2023

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.06.012

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2023.37(11)
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