46MnVS5作为连杆非调质钢的典型代表，因具备优异的综合性能，目前已成为发动机连杆的主流材料。与传统高碳合金钢相比，在材料成分和配比、轧制工艺、连杆锻造风冷工艺控制上有更严格的要求，本文基于可变压缩比发动机下连杆胀断口质量问题的改善工作，通过提高锻件的硬度、改善晶粒度、降低断面收缩率、优化原材料碳单量等试验工作，研究原材料合金成分的优化与锻件技术指标的变化对胀断面质量改善效果。通过试验，原材料合金成分碳当量、P含量、Nb含量的控制优化对提高下连杆胀断口质量水平发挥主要的作用，而锻造工艺的控制对连杆胀断口质量的改善效果并不显著。

由于柴油机工作环境复杂多变，信号中包含较多噪声导致诊断率低。为提高燃油系统喷油器的故障诊断性能，提出了一种基于麻雀搜索算法优化变分模态分解（Sparrow Search Algorithm - Variational Modal Decomposition，SSA-VMD）与鲸鱼算法优化BP神经网络(Whale Optimization Algorithm - Back Propagation Neural Network，WOA-BP)相结合的共轨燃油系统喷油器故障诊断方法。针对VMD分解效果受参数制约的问题，采用SSA优化VMD参数，进而对压力信号进行自适应分解，再根据相关系数筛选有用的本征模态分量对信号重构来完成降噪。针对BP神经网络容易陷入局部最优的问题，用WOA对BP神经网络的初始权重和偏置进行优化，进而完成分类器训练和故障识别。最后通过试验验证该方法的有效性，结果表明该方法能自适应寻找VMD最优参数组合，准确率比BP神经网络提高了将近4%，为喷油器的正常运行提供了可靠保障。

多尺度加权排列熵（Multi-scale Weighting Permutation Entropy，MWPE）在处理非平稳非线性信号具有高抗噪的优点，但MWPE计算过程中由于粗粒化过程较粗糙，易丢失特征信息导致故障诊断精度不高。针对上述问题，在MWPE的基础上，提出一种方差粗粒化形式的复合多尺度加权排列熵（Composite Multi-scale Weighted Per-mutation Entropy，CMWPE）特征提取方法，增强对故障冲击和动力学突变信号的敏感度，从而更全面准确地提取共轨喷油器故障的特征信息。然后，提出了一种基于方差粗粒化形式CMWPE和BP神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）的共轨喷油器故障诊断方法，通过实验结果表明，与其他方法相比，该方法能有效提取故障特征信息，具有更高的故障诊断精度和更强的鲁棒性。

五冲程发动机是能够实现等压预胀燃烧的发动机，包含进气、压缩与储气、等压燃烧预胀、膨胀、排气五个冲程。与现有的往复式相比：没有了爆燃的过程，燃烧的温度低了（小于1500℃），氮氧化物低，机械负荷小了，压缩比可以做的更高，对燃料的要求不高，可以做成氨发动机。

本文针对燃料电池/超级电容器混合有轨电车的运行状态和特点，提出了一种优化的氢能管理方法。该方法将运行状态分为牵引状态和非牵引状态两部分。在牵引状态下，建立了混合动力系统的实时损失函数，用于获得不同需求功率和超级电容器电压下燃料电池的最优输出功率。在无牵引状态下，通过求解功率-电压充电模型得到恒功率充电方法，保证超级电容器在整个运行周期内起始状态和结束状态的电压相同。通过RT-LAB仿真平台验证了该方法具有控制混合实时系统的能力。将该方法与功率跟随方法进行对比实验，结果表明，该方法在全运行周期内燃料电池输出稳定性和耗氢量均有显著提高。

为改善齿轮钢表面摩擦学性能，以生物质含硫氨基酸L-半胱氨酸为硫源，在18CrNiMo7-6齿轮钢表面制备FeS固体润滑涂层，采用微观检测技术表征涂层的微观结构和成分组成，考察不同加载工况下FeS涂层的摩擦学性能。结果表明：采用生物质绿色硫源在齿轮钢基体表面合成了FeS涂层，涂层分布呈片状均匀堆积，厚度为2~5 m，在不同载荷工况下FeS涂层可发挥稳定减摩自润滑效果。逐级加载实验表明齿轮钢基体的承载能力为1600 N，含涂层齿轮钢的承载能力为2800 N；定载摩擦学实验表明，齿轮钢表面改性后，平均摩擦系数由0.096降低为0.040，磨损深度由17.3 µm降低为8.5 µm。研究制备的FeS涂层显著提高了齿轮钢的承载能力和摩擦学性能，为绿色硫源在齿轮钢表面技术中的应用与发展提供参考。

氨和氢都是零碳燃料，且氨可以作为氢载体。氨的能量密度高且制备及运输技术成熟但最小点火能量高；氢的燃烧速度快，最小点火能量低，可燃范围广但不易运输储存。氢和氨的对立性和潜在的互补性为发动机提供了新的研究方向。本文总结了氨气及氨/氢掺混燃烧技术的最新进展，为以后更好地发展氨燃料燃烧提供理论依据。

船用柴油机燃烧模型的构建是对处于长时间运行状态的发动机的性能优化和健康管理的关键手段。本文基于Wiebe燃烧模型结合深度学习神经网络提出了基于混合驱动的发动机零维预测模型构建方案，用于实现发动机的同步仿真。首先对通过试验获得的缸压曲线进行Wiebe参数求解，进而利用长短时记忆神经网络（LSTM）建立运行参数与Wiebe参数的辨识模型，然后将Wiebe方程与深度学习神经网络相结合构建出零维预测燃烧模型，并对预测性能进行非校核工况的泛化性分析。基于数字孪生的发动机燃烧模型是实现发动机燃烧过程在线预测的一种有效方法，同时为未来的在线优化提供新的理论依据。

内燃机缸内喷水技术因其在抑制爆震、减少排放及降低油耗方面的潜力而具广泛前景。本研究基于定容弹，研究了五孔非对称布置喷射器水射流在不同条件下的喷雾特性。喷水温度范围为 30°C 至 240°C，背景压力为 0.2bar 至 10bar。结果表明，近场喷雾宽度随水温升高而增大。但在背压为 0.8bar 至 2.5bar 时，较高的过热度会导致严重的喷雾坍塌。研究发现，闪沸下的坍塌是由于喷雾中心存在低压区，而较高的过热度会使低压区迁移至喷嘴出口附近，从而导致喷雾坍塌增强。此外，除了过热度和背景压力之外，水射流喷雾坍塌与喷水压力之间也存在密切联系。

采用快速压缩机在790-1112K，1.5-3.05MPa工况下开展了较少正庚烷（2%摩尔分数）引燃氨/甲醇混合燃料的自燃特性研究，甲醇含量为0-98%，当量比为0.5、1.0和2.0。结果表明，滞燃期（IDT）受到燃料混合比例和当量比的综合影响，浓度为5%的甲醇混合燃料，当量比为1时IDT最短，随着甲醇含量升高，IDT随当量比的增大而缩短。此外，修改了Dong等人的机理，提高了对实验混合物的预测性能。化学反应动力学分析表明，甲醇与氨对于燃烧反应的影响更大，二者的脱氢反应存在HO2等关键自由基的竞争关系从而抑制系统氧化过程。HO2从甲醇中提取H生成H2O2反应敏感性系数很高，是促进燃烧的重要反应。