基于神经网络和遗传算法的甲醇柴油双燃料发动机喷醇MAP优化

发布时间：2017-05-23 14:12

  本文关键词：基于神经网络和遗传算法的甲醇柴油双燃料发动机喷醇MAP优化，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：甲醇被用作商用车发动机的替代能源时,由于其十六烷值低,自燃性能差,需要其他燃料进行引燃。在柴油机进气道上布设喷醇装置,用原柴油机油泵喷入的柴油进行引燃,对发动机改动少,甲醇喷入量控制灵活,能够节约柴油和改善排放,可以应用在不同类型的柴油车上。在应用过程中,每循环喷醇过少,则甲醇替代性差,排放改进不明显;喷醇过多,则发动机循环变动过大甚至熄火。可见,定时供应适量甲醇非常关键。用数学模型模拟计算最佳喷醇量非常困难,所以喷醇MAP的标定一般是大量台架试验测得的结果,且受标定工程师主观影响大。本文是以4B26柴油机为研究样机,在柴油机进气道上布设喷醇装置进行了台架试验,记录转速、负荷、喷醇量、柴油消耗量、排放等相关参数作为神经网络训练样本,然后应用BP神经网络强大的非线性映射能力模拟双燃料发动机的输入输出,又基于遗传算法较好的全局搜索能力搜索最优喷醇量。结果显示,人工神经网络能简单快速地模拟发动机多变量的复杂变化情况。人工神经网络遗传算法联合运行,能在较少的试验量的情况下找到不同转速不同负荷下一定HC排放限值时的最大喷醇量,从而更多的利用甲醇,且降低NOx和碳烟的排放。选取均匀分布且占整个MAP较大范围的9个工况点,新喷醇MAP对应9点点工况的醇耗量比原喷醇MAP的醇耗量有较大幅度提高。这对于有效地利用甲醇资源和减少排放起到重要作用,对下一步工作中控制策略的细化提供了合理的建议。
【关键词】：MAP优化 双燃料发动机 甲醇 人工神经网络 遗传算法
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TK401;TP18
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-23
• 1.1 引言10-11
• 1.2 替代能源分类11-15
• 1.2.1 替代燃料性能分析13-15
• 1.2.2 甲醇作为代用燃料的优缺点精析15
• 1.3 甲醇在发动机上的应用研究15-17
• 1.3.1 国内甲醇在发动机上的应用研究16-17
• 1.3.2 国外甲醇在发动机上的应用研究17
• 1.4 人工神经网络遗传算法在柴油机工程上的研究进展17-21
• 1.4.1 神经网络遗传算法简介17-18
• 1.4.2 神经网络在柴油机上的应用18-20
• 1.4.3 遗传算法在柴油机上的应用20
• 1.4.4 神经网络遗传算法联合应用20-21
• 1.5 本课题研究内容及意义21-22
• 1.5.1 本课题研究内容21
• 1.5.2 本课题研究意义21-22
• 1.6 本章小结22-23
• 第二章 甲醇柴油双燃料发动机台架试验23-36
• 2.1 发动机台架试验材料及设备23-24
• 2.2 喷醇试验设备24-28
• 2.2.1 喷醇供给装置25-26
• 2.2.2 甲醇喷射电子控制机构26-28
• 2.3 双燃料发动机喷醇限制原因28-30
• 2.4 试验过程及结果30-35
• 2.4.1 纯柴油模式外特性试验30-31
• 2.4.2 最大喷醇量试验31
• 2.4.3 双燃料模式下台架试验31-35
• 2.4.4 试验中遇到的问题35
• 2.5 本章小结35-36
• 第三章 神经网络和遗传算法理论基础36-48
• 3.1 人工神经网络简介36
• 3.2 人工神经网络的发展36-37
• 3.3 人工神经网络的分类37-40
• 3.4 BP神经网络理论基础40-42
• 3.4.1 BP网络学习规则40-41
• 3.4.2 BP算法改进41-42
• 3.5 遗传算法简介42
• 3.6 遗传算法特点42-43
• 3.7 遗传算法的发展过程43-44
• 3.8 遗传算法的应用44
• 3.9 遗传算法的理论基础44-47
• 3.9.1 模式定理44-46
• 3.9.2 积木块假设46
• 3.9.3 遗传算法困难问题46
• 3.9.4 遗传算法收敛性分析46-47
• 3.10 本章小结47-48
• 第四章 神经网络遗传算法建模仿真及结果对比48-67
• 4.1 人工神经网络的结构和实现48-55
• 4.1.1 神经网络仿真准备工作48-49
• 4.1.2 输入层、隐含层和输出层神经元数的确定49-51
• 4.1.3 神经元传递函数的确定51-52
• 4.1.4 权值的初始化52
• 4.1.5 训练样本的归一化处理52-53
• 4.1.6 BP神经网络网络构建框架的确定53
• 4.1.7 批处理算法的确定53-54
• 4.1.8 期望最小误差、最大循环次数参数的确定54-55
• 4.2 遗传算法寻优55-62
• 4.2.1 编码55-57
• 4.2.2 求适应度函数57-58
• 4.2.3 算子选择58-59
• 4.2.4 交叉算子59-60
• 4.2.5 变异算子60-61
• 4.2.6 遗传算法的其他运行参数61-62
• 4.2.7 约束条件的限定62
• 4.3 神经网络遗传算法联合仿真62-64
• 4.3.1 神经网络遗传算法优化结果63-64
• 4.3.2 仿真结果分析64
• 4.4 新旧MAP图醇耗对比64-65
• 4.5 本章小结65-67
• 第五章 总结与展望67-68
• 5.1 全文总结67
• 5.2 展望67-68
• 参考文献68-72
• 致谢72-73
• 攻读硕士期间发表的论文73

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7 靳蕃;神经网络及其在铁道科技中应用的探讨[J];铁道学报;1993年02期

8 宋玉华，王启霞;神经网络诊断──神经网络在自动化领域里的应用[J];中国仪器仪表;1994年03期

9 魏铭炎;国内外神经网络技术的研究与应用概况[J];电机电器技术;1995年04期

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1 徐春玉;;基于泛集的神经网络的混沌性[A];1996中国控制与决策学术年会论文集[C];1996年

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3 罗山;张琳;范文新;;基于神经网络和简单规划的识别融合算法[A];2009系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2009年

4 郭爱克;马尽文;丁康;;序言(二)[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

5 钟义信;;知识论:神经网络的新机遇——纪念中国神经网络10周年[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

6 许进;保铮;;神经网络与图论[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

7 金龙;朱诗武;赵成志;陈宁;;数值预报产品的神经网络释用预报应用[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

8 田金亭;;神经网络在中学生创造力评估中的应用[A];第十二届全国心理学学术大会论文摘要集[C];2009年

9 唐墨;王科俊;;自发展神经网络的混沌特性研究[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第七分册）[南京理工大学学报（增刊）][C];2009年

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3 葛一鸣 路边文;人工神经网络将大显身手[N];中国纺织报;2003年

4 中国科技大学计算机系　邢方亮;神经网络挑战人类大脑[N];计算机世界;2003年

5 记者 孙刚;“神经网络”：打开复杂工艺“黑箱”[N];解放日报;2007年

6 本报记者 刘霞;美用DNA制造出首个人造神经网络[N];科技日报;2011年

7 健康时报特约记者　 张献怀;干细胞移植：修复受损的神经网络[N];健康时报;2006年

8 刘力;我半导体神经网络技术及应用研究达国际先进水平[N];中国电子报;2001年

9 ;神经网络和模糊逻辑[N];世界金属导报;2002年

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