机械设计与制造2020，Issue(6) ：100-104.

实验设计和神经网络法对柴油机性能的优化研究

Research on Performance Optimization of Diesel Engine Based on DOE and ANN Method

李静 姜峰 牛彩云
机械设计与制造2020，Issue(6) ：100-104.
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实验设计和神经网络法对柴油机性能的优化研究

Research on Performance Optimization of Diesel Engine Based on DOE and ANN Method

李静 1姜峰 2牛彩云2
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作者信息

  • 1. 晋中职业技术学院车辆工程学院,山西 晋中 030600
  • 2. 广西科技大学机械与交通工程学院,广西 柳州 545006
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摘要

利用GT-Power软件搭建一款3.1L电控增压柴油机仿真模型,采用拉丁超立方采样算法进行实验设计与计算,确立了6个实验因子和4000个实验数目.通过神经网络径向基算法对不同响应变量因子进行建模,最终确定了转速与EGR率两个实验因子对多目标优化影响的贡献度最大.通过建立实验因子和响应变量模型关联,完成了基于模型的多目标遗传优化.优化结果表明:通过优化柴油机扭矩和燃油消耗率,可使柴油机扭矩值最大提升12.3％,且燃油消耗率最大能下降2.6％.

关键词

实验因子/拉丁超立方采样/实验设计/神经网络

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基金项目

广西自然科学基金(2013GXNSFAA019317)

广西高校中青年教师基础能力提升项目(2017KY0357)

出版年

2020
机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
被引量1
参考文献量8
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