基于改进NSGA-Ⅱ的汽油机标定优化研究

针对车用汽油机标定成本高、开发周期长等问题，提出一种车用汽油机的标定优化方法，以提高标定效率。建立发动机稳态工况的高斯过程回归模型，通过少量的试验数据预测燃油消耗率(BSFC)、氮氧化合物(NO_x)等发动机性能和排放参数，并引入决定系数(R²)评估模型质量。在非支配排序中加入了约束违反并引入混合交叉算子对NSGA-Ⅱ进行改进。将预测模型作为改进NSGA-Ⅱ的目标函数，进行发动机标定优化。采用一种平滑校准图自动生成的方法，根据校准图性能和平滑度，以自动方式选择最终校准图。结果表明：对于标准测试函数，改进NSGA-Ⅱ算法的分布性最高提升21.41%,应用于发动机标定优化，为决策者提供了更多的优选方案。将改进的NSGA-Ⅱ算法与平滑校准图自动生成方法结合，在WLTC循环工况下，标定结果相较于人工标定校准图，燃油消耗率降低了1%,NO_x排放降低了5%,为减少发动机标定工作量提供了参考。