【作者】

柏国伟; 范立云; 卢港澳; 许菁; 礼博; 魏云鹏

【单位】

哈尔滨工程大学

【摘要】

为提高船用低速机电控喷油器在低负荷工况下的喷射稳定性，通过MOSO-DNN算法对喷油器结构参数进行多目标优化设计。通过AMESim软件平台建立了仿真模型，并验证了模型的准确性，定义喷油量相对偏差作为喷射稳定性的评价指标，对比探讨了压力波动对低负荷工况下喷油器工作稳定性的影响，通过量化分析确定了影响喷油器喷油量的关键结构参数，并提出了多目标蛇优化算法与深度神经网络代理模型结合的多目标优化方法，对关键结构参数进行多目标优化。结果表明：喷油器在低负荷工况工作时，其针阀更易受到压力波动的影响，进而导致喷射稳定性差；基于量化分析得到的关键参数，结合试验设计方法构建了喷油量相对偏差的深度神经网络预测代理模型，代理模型的R2达到95%，具有良好的预测能力，在此基础上结合多目标蛇优化算法对关键结构参数进行优化后，喷油器在两种目标轨压工作时的喷射稳定性得到良好提升，其中轨压为60MPa下的最大喷油量相对偏差从23.27%下降至8.16%，轨压为120MPa下的最大喷油量相对偏差从11.19%下降至7.37%。

【关键词】

低速机;电控喷油器;低负荷;结构参数;多目标优化

【论文集名称】

燃烧节能净化分会

【会议名称】

2025内燃机高效低碳清洁燃烧学术年会

【会议时间】

2025-6-12至2025-6-15

【会议地点】

镇江

【下载次数】

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