【作者】

雷诺; 赵自庆; 王志

【单位】

北京理工大学; 清华大学

【摘要】

射流室的孔数、孔径及体积等参数是影响影响射流点火发动机燃烧的关键参数。为了实现更高的发动机热效率，本文提出了ANN和遗传算法的射流点火发动机结构及工况参数进行优化。通过AVL BOOST进行仿真，并将仿真数据与台架试验数据结合，进而训练出ANN模型。将ANN模型输出的热效率预测值作为遗传算法的适应度函数，对发动机热效率优化，并进一步分析了优化参数与发动机热效率的相关性。优化结果表明，ANN-GA模型具有较高的预测精度且适用于发动机的热效率预测；识别了影响热效率的关键参数，有助于指导发动机最高热效率点的工况设计以及以及射流室的结构优化设计。

【关键词】

天然气发动机;射流点火;ANN模型;遗传算法;高压缩比;热效率

【论文编号】

P0303

【论文集名称】

高效清洁燃烧

【会议名称】

第二届世界内燃机大会

【会议地点】

山东济南

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