随着计算机技术与仿真技术的发展,船用柴油机模型种类众多。目前,研究柴油机性能常用的仿真模型为曲轴转角模型及CFD模型,这两种模型仿真速度慢,无法满足船舶推进系统、余热回收系统、电力系统等大型系统对柴油机仿真速度的要求。基于热力学原理的平均值模型运用质量守恒、能量守恒等物理学原理,既保证了模型仿真速度,也保证了模型的仿真精度,但相比于上述两种模型,该平均值模型输出参数较少,仅能计算作为等价标准的柴油机参数。适用于作为大型复杂系统模型的子模型,满足系统需要的同时,还可以预测柴油机重要性能参数的变化规律,可以对柴油机进行动态观测。本文提出了改进的Seiliger循环,改进后的Seiliger循环增加了2’点,即燃烧开始时刻,将燃烧过程前的阶段分为两个小阶段,可以使得Seiliger循环更好的表征实际的柴油机工作过程。并基于改进的Seiliger循环将二冲程柴油机缸内过程进行划分并定义Seiliger参数,搭建Seiliger过程模型;基于实验数据搭建柴油机曲轴转角模型;然后搭建Seiliger拟合模型,将Seiliger过程模型和柴油机曲轴转角模型的数据根据等价标准对比建立方程组,求解Seiliger参数值。并根据Seiliger过程模型原理及Seiliger参数值在MATLAB/Simulink中搭建柴油机平均值模型。在柴油机台架试验不能对柴油机进行全工况实验的情况下,提出了一种使用柴油机神经网络模型预测非实验工况数据对平均值模型非实验工况仿真精度进行验证的方法。使用柴油机台架实验采集的缸压数据训练并搭建柴油机神经网络模型,并对精度进行验证,应用柴油机神经网络模型预测非实验工况下的缸压数据,完成对柴油机平均值模型仿真精度的验证。建立了包含柴油机、负载、调速器及轴系转动平衡的船舶推进系统动态仿真模型,分析了柴油机爆压、喷油量等参数在加减速工况及负载突变工况的变化规律。对比了柴油机平均值模型、柴油机曲轴转角模型及柴油机神经网络模型三种仿真模型,证明了基于改进Seiliger循环的平均值模型具有仿真速度快、等价标准对应的参数仿真精度高的特点,可用于大型复杂系统仿真中作为子模型,能够同时满足系统仿真对实时性和精度的要求。