新型电控液压全可变气门系统的关键参数优化

发布时间：2017-09-12 02:24

  本文关键词：新型电控液压全可变气门系统的关键参数优化

  更多相关文章： 电控液压 可变气门 参数优化 遗传算法 模拟退火算法 改进混合遗传算法

【摘要】：为了解决石油资源日益匮乏和日益严重的环境问题,人们不断推出一些新技术并应用于汽车系统,力求在减少尾气中有害气体排放的同时降低发动机的燃油消耗率,可变气门系统就是这些技术中的一种。本文提出了一种新型电控液压全可变气门系统,该系统既能实现无凸轮可变配气机构的灵活调节,又能兼顾凸轮式可变配气机构的结构简单、可靠性好等优点。本文建立了该新型电控液压全可变气门系统液压缸活塞运动和旋转阀工作的数学模型。以系统在一个周期内的能耗为优化目标,以气门关闭状态、气门最大升程、系统最大压力为约束,建立系统优化数学模型。利用系统台架试验数据对采用MATLAB/Simulink软件搭建的仿真模型进行验证分析。对比结果显示,仿真结果中液压缸内压力、气门升程和开启时间等参数与试验值的误差均在可接受范围内,该模型能真实的反映系统动态性能。利用验证后的模型进行参数灵敏度分析,确定了气门弹簧刚度、液压缸活塞面积、气门弹簧预紧力、液压管路直径和蓄能器初始容积五个对系统能耗影响最大的参数为关键参数。分别利用基本遗传算法和模拟退火算法对系统五个关键参数进行优化分析,在优化过程中,确定了两种算法优化时的基本参数设置,构建了基于NEDC工况的适应度函数。结合前期理论上对遗传算法和模拟退火算法的优缺点分析,将模拟退火算法的思想引入到遗传算法中,形成改进混合遗传算法,并利用改进后的算法对该系统关键参数进行优化分析。优化结果显示,改进后的混合遗传算法在最优解逼近的速度和程度上都优于单独使用两种基本算法。仿真结果还表明,优化后的系统可实现气门正时和升程的灵活可控调节,且性能更加稳定,相比原系统自身能耗更低,更加节能。
【关键词】：电控液压 可变气门 参数优化 遗传算法 模拟退火算法 改进混合遗传算法
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U464.134.3
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-19
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 可变气门配气机构研究现状10-14
• 1.2.1 切换凸轮型线的可变气门配气机构10-11
• 1.2.2 改变凸轮轴相位的可变气门配气机构11-12
• 1.2.3 无凸轮轴的可变气门配气机构12-14
• 1.3 新型电控液压全可变气门系统简介14-17
• 1.3.1 新型电控液压全可变气门系统结构简介15-16
• 1.3.2 新型电控液压全可变气门系统工作原理简介16-17
• 1.4 本文研究的主要内容17-19
• 第2章 基于遗传算法和模拟退火算法的优化理论19-33
• 2.1 优化问题的基本概念19-22
• 2.1.1 优化问题的数学模型19-20
• 2.1.2 优化问题的分类20-21
• 2.1.3 最优解21-22
• 2.2 基本遗传算法和模拟退火算法原理22-27
• 2.2.1 基本遗传算法原理22-25
• 2.2.2 模拟退火算法原理25-27
• 2.3 改进混合遗传算法的原理27-30
• 2.3.1 基本遗传算法与模拟退火算法理论对比分析27-29
• 2.3.2 改进混合遗传算法的原理29-30
• 2.4 基于遗传算法的约束处理30-32
• 2.4.1 罚函数法31
• 2.4.2 分离使用目标函数和约束违反程度法31
• 2.4.3 基于多目标优化法31-32
• 2.5 本章小结32-33
• 第3章 新型VVA系统优化建模与试验33-49
• 3.1 新型VVA系统数学模型建立33-36
• 3.1.1 液压缸活塞运动数学模型33-35
• 3.1.2 旋转阀工作数学模型35-36
• 3.2 目标方程建立36-39
• 3.2.1 利用系统动态仿真模型建立目标方程36-37
• 3.2.2 系统目标方程简化模型37-39
• 3.3 约束模型的建立39-41
• 3.3.1 气门关闭状态约束39-40
• 3.3.2 气门最大升程约束40
• 3.3.3 系统最大压力约束40-41
• 3.4 新型VVA系统试验研究与模型验证41-46
• 3.4.1 新型VVA样机关键部件41-42
• 3.4.2 新型VVA系统样机台架试验42-44
• 3.4.3 模型验证44-46
• 3.5 系统结构参数灵敏度分析46-48
• 3.5.1 灵敏度分析概述46-47
• 3.5.2 新型VVA系统参数灵敏度分析47-48
• 3.6 本章小结48-49
• 第4章 新型VVA系统关键参数优化研究49-65
• 4.1 基于遗传算法和模拟退火算法的新型VVA系统关键参数优化49-53
• 4.1.1 基本遗传算法在新型VVA系统关键参数优化中的应用49-52
• 4.1.2 基本模拟退火算法在新型VVA系统关键参数优化中的应用52-53
• 4.2 基于改进混合遗传算法的新型VVA系统关键参数优化53-57
• 4.2.1 改进混合遗传算法在新型VVA系统关键参数优化中的应用53-54
• 4.2.2 算法性能对比分析54-57
• 4.3 新型VVA系统关键参数优化结果分析57-64
• 4.3.1 优化结果的确定57-60
• 4.3.2 优化后系统性能分析60-64
• 4.4 本章小结64-65
• 总结与展望65-67
• 全文总结65-66
• 展望66-67
• 参考文献67-70
• 致谢70

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本文编号：834522