基于神经网络的柴油机韦博参数预测研究

发布时间：2017-10-11 03:15

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【摘要】：韦博公式作为柴油机零维燃烧模型中较通用的放热率计算半经验公式,被广泛应用于柴油机工作过程的仿真中,其模拟的准确性主要依赖于公式中参数的选取,但常规选取方式存在一定的盲目性且普适性较差。针对这一问题,以上柴D4114B型发电用柴油机为例,提出了一种基于神经网络的柴油机韦博公式参数的预测方法,通过实验所测缸压曲线反推燃烧放热率、放热率曲线的数值拟合和神经网络的训练建立可用于韦博公式参数预测的神经网络模型,通过预测精度评价、预测结果与实验数据的对比,验证了这种预测方式的准确性。最后,基于该方法建立了柴油机的动态仿真模型,通过部分参数实验值与仿真值的比较,证明该方法在柴油机动态仿真中的可行性。
【作者单位】： 哈尔滨工程大学动力与能源工程学院;
【关键词】： 柴油机 神经网络 数值模拟 韦博公式 预测
【基金】：工业和信息化部高技术船舶科研项目(GK1030900006)
【分类号】：TK421;TP183
【正文快照】： 引言柴油机的燃烧过程是整个工作过程的关键,针对燃烧过程的研究一直是柴油机研究工作的重点。到目前为止,人们还难以从燃烧机理上准确地描述燃烧过程,所以柴油机燃烧过程的数值计算都是基于现有的数学模型,包括:零维、准维和多维燃烧模型[1]。由于零维燃烧模型具有参数间关系

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本文编号：1010168