【摘 要】
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为了应对全球范围内的能源危机以及日益严峻的环境问题,汽车的尾气排放在一系列政策法规的要求下得到了更为严苛的限制。这使得各大发动机厂商承受着巨大的研发压力,同时,对发动机的节能减排工作提出了更大的挑战。在发动机的研发过程中,对其控制参数进行优化从而实现发动机性能的改善是内燃机工作者以及发动机厂商不断追求的目标之一。本文通过GT-Power与Simulink的联合搭建了GT-Simulink联合仿真平
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为了应对全球范围内的能源危机以及日益严峻的环境问题,汽车的尾气排放在一系列政策法规的要求下得到了更为严苛的限制。这使得各大发动机厂商承受着巨大的研发压力,同时,对发动机的节能减排工作提出了更大的挑战。在发动机的研发过程中,对其控制参数进行优化从而实现发动机性能的改善是内燃机工作者以及发动机厂商不断追求的目标之一。本文通过GT-Power与Simulink的联合搭建了GT-Simulink联合仿真平台,并在MATLAB中利用NSGA II算法对联合仿真平台进行驱动,从而实现发动机控制参数的自动寻优。此外,为了进一步验证优化参数的有效性,本文建立了基于实验数据的机器学习模型,并将优化后的控制参数输入到已经得到充分训练的机器学习模型中,并将机器学习模型得到的预测值与对应控制参数下的GT-Power仿真值进行了对比。最后,本文就NSGA II算法驱动基于实验数据的机器学习模型对发动机的优化进行了探索。本文的主要研究工作如下:（1）对样机的几何参数、结构尺寸等相关数据进行获取并开展发动机性能试验,基于获取的数据,在GT-Power中搭建高精度的一维仿真模型。（2）选出点火提前角（SA）、废气再循环率（EGR）、进气可变气门正时（VVTI）以及排气可变气门正时（VVT-E）作为发动机的待优化控制参数,并在算法中进行设置。同时,给出这四个控制参数的优化范围,从而利用NSGA II算法驱动GT-Simulink联合仿真平台对发动机的控制参数进行优化。（3）分别搭建基于支持向量机（SVM）和BP神经网络回归算法的机器学习模型,并基于试验扫描数据对机器学习模型进行训练和测试。此外,对两种机器学习模型的性能进行评估,并选出最终应用于本文研究的机器学习模型。在机器学习模型得到充分训练后,将（2）中获得的优化后的控制参数输入到机器学习模型中,从而得到相应控制参数下的发动机性能预测值。在同一控制参数下,对GTSimulink联合仿真平台的仿真值和机器学习模型的预测值进行对比分析。结果表明,优化后的控制参数对应的机器学习模型关于发动机性能的预测值相对于原机大部分得到了优化。（4）利用NSGA II算法驱动机器学习模型进行寻优,并选取30组优化后的控制参数回代GT-Power模型进行仿真验证。
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