【作者】

邵伟洋; 刘龙; 刘岱

【单位】

哈尔滨工程大学

【摘要】

在船舶主机的运行维护阶段，数字孪生模型能够通过与实际运行结果的对比实时发现运行问题并诊断故障，采用数字孪生模型可以与实际船舶主机并行运行。以船用大缸径四冲程某柴油机为研究对象，对大缸径船用柴油机的燃烧过程进行现象学建模。将缸压曲线之间图的对比离散为点的对比，采用遗传算法对100%工况进行智能标定，并预测25%、50%和75%工况的缸压及放热率，使用实验数据进行验证。结果表明：通过遗传算法进行智能标定，可以大幅减少柴油机模型的标定时间。基于混合控制燃烧模型构建的面向数字孪生的船舶柴油机现象学燃烧模型只需标定五个参数，具有实时仿真的潜力，且该燃烧模型对其他工况的预测精度较高。

【关键词】

船用柴油机;数字孪生;燃烧模型;实时仿真;智能标定;遗传算法

【论文集名称】

燃烧节能净化分会（第一分会场）

【会议名称】

2023 内燃机“高效、低碳、清洁燃烧”学术年会

【会议时间】

2023-8-3至2023-8-6

【会议地点】

哈尔滨

【下载次数】

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