NSGA-Ⅱ在发动机尾气排放多目标优化问题中的应用
发布时间:2024-01-28 15:08
空气污染和全球变暖问题逐步恶化,全球能源紧缺和环境污染带来严峻形式逐渐进入人们的视野,探索NSGA-Ⅱ在发动机尾气排放多目标优化问题中的应用以应对各国日渐严格的燃油消耗政策和汽车排放法规。文章对双燃料(柴油和富氢压缩甲烷)反应性控制的压缩着火(RCCI)系统进行优化,建立数学模型,将发动机排放和性能特性对发动机负荷、发动机转速、当量比和燃料百分比等因素的响应进行关联。最后,利用所建立的模型和NSGA-Ⅱ(非支配排序遗传算法Ⅱ)方法,对各因素进行了优化。用NSGA-Ⅱ法优化发动机参数的结果令人满意,并提出了不同试验条件下的帕累托前沿。研究结果表明,在使用双燃料发动机,可用数值模拟和分析来优化发动机的运行参数,从而减少污染物排放,达到双燃料(柴油和富氢压缩甲烷)反应性控制的压缩着火(RCCI)点火在不同负荷下一氧化碳和氮氧化物的排放是双燃料发动机优化问题的改进。
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本文编号:3887650
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图1高负载(17,20)下NSGA-II算法优化结果
图2中负载(12,15)下NSGA-II算法优化结果
图3低负载(5,8)下NSGA-II算法优化结果
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