基于ELM理论的柴油机NOx排放建模研究

柴油机作为一个复杂多变的系统,其输入和输出之间没有一个清晰准确的对应关系。为能准确地对柴油机排放进行预测,采用优化的神经网络——极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)理论对柴油机排放与工作负荷、喷油提前角进行建模研究,探索优化柴油机性能的过程控制途径。     

二冲程柴油机扫气过程数值模拟分析

本文建立了6S50MC二冲程柴油机气缸直流扫气三维模型,利用三维流体动力学（CFD）仿真软件FIRE,研究了扫气口设计参数对换气过程的影响,特别是对排气口开启初期废气倒流现象有了更精确的模拟和合理的解释。另外对不同的气口设计方案下的缸内残余废气浓度随曲轴转角的变化过程作了细致的描述,并对扫气口仰角的变化对换气过程的影响做了更进一步的探讨。研究结果表明：二冲程柴油机排气阀开启时刻对扫气初期的废气倒流现象影响较大,且开启时刻越迟,废气倒流越明显;二冲程柴油机扫气口设计仰角越大,越利于初期扫气,但新旧气体混合也比较严重,对后期扫气不利。因此,对于额定转速较高的二冲程柴油机,由于扫气过程时面值较小,因此适合设计一定的仰角增大初期扫气量;反之,取消扫气口仰角,则更有利于提高二冲程柴油机整个换气过程的换气质量。