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。