典型文献
船用双燃料发动机综合性能预测及优化
文献摘要：
为了使双燃料发动机满足日益严苛的排放法规要求,同时获得更高的经济效益,有必要对发动机进行全工况综合优化,以获得排放和燃油消耗的折衷.首先基于长短期记忆(LSTM)神经网络建立了发动机NOx排放和燃油消耗率(BSFC)的预测模型,然后将所建模型与NSGA-Ⅱ算法结合,对NOx排放及BSFC进行优化,并获得最优Pareto前沿解集以及决策变量的最佳控制参数组合.最后将最优控制参数组合标定至电子控制单元(ECU)中进行试验验证,结果表明:优化后的NOx排放平均下降了76.4％,BSFC平均下降了3.5％,且NOx排放满足IMO Tier-Ⅲ的限制要求.
文献关键词：
双燃料发动机;预测建模;多目标优化
中图分类号：
作者姓名：
许朵;姚崇;马骋;宋恩哲
作者机构：
哈尔滨工程大学 动力与能源工程学院,黑龙江 哈尔滨 150001
文献出处：
引用格式：
[1]许朵;姚崇;马骋;宋恩哲-.船用双燃料发动机综合性能预测及优化)[J].内燃机学报,2022(05):403-411
A类：
B类：
船用,双燃料发动机,性能预测,严苛,排放法规,法规要求,全工况,综合优化,折衷,长短期记忆,NOx,燃油消耗率,BSFC,NSGA,Pareto,解集,决策变量,最佳控制,控制参数,数组,最优控制,电子控制单元,ECU,放满,IMO,Tier,预测建模,多目标优化
AB值：
0.411629
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
