大缸径天然气发动机几何压缩比与米勒度协同优化

利用GT-Power建立了某大缸径天然气发动机的一维热力学循环仿真模型,用原机台架试验数据标定,使仿真模型计算准确后,研究了发动机设计参数几何压缩比以及米勒度对发动机性能的影响.以提高发动机热效率和降低排气温度为目标,利用神经网络建模与遗传算法对发动机设计与控制参数进行协同优化.优化结果表明,在保证发动机扭矩输出的条件下,通过对几何压缩比与米勒度的协同优化可以提高指示热效率,降低排气温度,改善发动机性能.