賴晨光，劉 蕾，王思政，黃志華

(1.重慶理工大學(xué) 汽車零部件先進(jìn)制造技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 重慶 400054； 2.重慶理工大學(xué) 車輛工程學(xué)院， 重慶 400054)

0 引言

當(dāng)前，汽車已經(jīng)成為人類不可缺少的交通工具，使人們的生活方式發(fā)生了巨大的變化，但隨之引發(fā)的能源危機(jī)也越來越受到各界的關(guān)注[1]。因此，如何在保證功率滿足要求的前提下，盡量降低發(fā)動(dòng)機(jī)的燃油消耗率成為實(shí)際運(yùn)用中的重點(diǎn)。在以往的研究中，通常只對發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)或運(yùn)行參數(shù)中某個(gè)單一參數(shù)進(jìn)行研究，而其他參數(shù)則保持不變。但實(shí)際上，各個(gè)參數(shù)之間往往存在相互促進(jìn)或制約的關(guān)系，所以綜合多參數(shù)對發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行優(yōu)化分析尤為重要。

對于發(fā)動(dòng)機(jī)性能優(yōu)化問題，許多學(xué)者都進(jìn)行過研究。陳小強(qiáng)[2]利用GT-power 建立某汽油機(jī)仿真模型，分析了不同進(jìn)氣門關(guān)閉時(shí)刻對指示熱效率、泵氣損失、燃油消耗率的影響規(guī)律。賈銀[3]分析了配氣相位對某汽油機(jī)低速扭矩的影響，分析結(jié)果表明，進(jìn)氣遲閉角對發(fā)動(dòng)機(jī)低速扭矩影響最大，排氣相位對發(fā)動(dòng)機(jī)的功率和有效燃油消耗率的影響不明顯。李冰林[4]利用GT-power對某煤油發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)性能進(jìn)行了數(shù)值模擬，分析了點(diǎn)火提前角對該煤油發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性等的影響；同時(shí)分析了空燃比對點(diǎn)火提前角的影響；并通過仿真計(jì)算獲取了發(fā)動(dòng)機(jī)的初始點(diǎn)火 MAP 圖，為該發(fā)動(dòng)機(jī)的點(diǎn)火提前角控制提供了重要的理論依據(jù)。字進(jìn)遠(yuǎn)等[5]基于響應(yīng)面設(shè)計(jì)對柴油機(jī)性能參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，得到了最優(yōu)參數(shù)組合。Farzad等[6]利用 NSGA-Ⅱ(第二代非支配排序遺傳算法)，將發(fā)動(dòng)機(jī)的排放性能與發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、負(fù)載、EGR 率和生物燃料百分比等作為響應(yīng)和變量因素進(jìn)行研究，得到不同條件下的Pareto前沿對發(fā)動(dòng)機(jī)的排放性能有很大的提高。Tara等[7]利用NSGA-Ⅱ優(yōu)化方法對壓燃式發(fā)動(dòng)機(jī)噴射參數(shù)柴油的質(zhì)量比、噴射角、初始噴射率和斜坡噴射斜率進(jìn)行優(yōu)化，最終同時(shí)實(shí)現(xiàn)最大化發(fā)動(dòng)機(jī)總指示效率，最小化廢氣排放和最大壓力上升率。Ganesh等[8]利用田口方法優(yōu)化火花點(diǎn)火 (SI) 發(fā)動(dòng)機(jī)的燃油效率，并減少發(fā)動(dòng)機(jī)的排放。將發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、壓縮比、空燃比和點(diǎn)火正時(shí)作為控制變量，最終優(yōu)化引擎獲得的結(jié)果與基準(zhǔn)發(fā)動(dòng)機(jī)相比，制動(dòng)熱效率更高，排放量更低。

從目前的研究可以看出，發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)的優(yōu)化研究一直是汽車行業(yè)學(xué)者的重要研究方向。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展和人們對環(huán)境污染治理意識(shí)的提升，發(fā)動(dòng)機(jī)的各項(xiàng)性能都在更好發(fā)展，如何利用相同的資源得到更多可利用的能量，并減少廢氣排放是現(xiàn)如今的最大挑戰(zhàn)。同時(shí)，不同發(fā)動(dòng)機(jī)的參數(shù)都存在或多或少的差異，在優(yōu)化時(shí)，只能借鑒和運(yùn)用相關(guān)的優(yōu)化方法，而不能將其他發(fā)動(dòng)機(jī)得到的優(yōu)化參數(shù)直接照搬至該發(fā)動(dòng)機(jī)。因此，針對該發(fā)動(dòng)機(jī)的參數(shù)優(yōu)化對于提升該發(fā)動(dòng)機(jī)在實(shí)際運(yùn)用中的調(diào)整十分重要。大多數(shù)研究人員只是在利用優(yōu)化方法分析了單一參數(shù)或多參數(shù)對發(fā)動(dòng)機(jī)性能的某一影響，但實(shí)際上，他們之間的關(guān)系十分復(fù)雜。因此，本文在優(yōu)化的基礎(chǔ)上，對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從而定性的探索參數(shù)之間的各種關(guān)聯(lián)影響。

發(fā)動(dòng)機(jī)的可調(diào)參數(shù)眾多，點(diǎn)火提前角和空燃比為最基本的參數(shù)。因此，本文以某4缸汽油機(jī)為研究對象，利用Isight仿真軟件與GT-power集成搭建優(yōu)化平臺(tái)，利用不同的方法建立近似模型，并對近似模型的精度進(jìn)行對比分析，選擇出擬合度R2最高的RBF模型。以發(fā)動(dòng)機(jī)不同轉(zhuǎn)速和負(fù)荷下的空燃比和點(diǎn)火提前角為設(shè)計(jì)變量，發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)力性(功率)和經(jīng)濟(jì)性(有效燃油消耗率)為設(shè)計(jì)目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，得到空燃比MAP圖和點(diǎn)火提前角MAP圖。最后，對比分析了優(yōu)化前后汽油機(jī)的動(dòng)力性(功率)和經(jīng)濟(jì)性(有效燃油消耗率)。

1 發(fā)動(dòng)機(jī)模型建立

1.1 一維數(shù)值模擬理論

由于在GT-power中搭建的是一維模型，故假設(shè)管道內(nèi)同一截面的氣體狀態(tài)是相同的，管道內(nèi)為一維非定常流動(dòng)，采用有限體積法進(jìn)行流體計(jì)算，對發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)流體狀態(tài)進(jìn)行計(jì)算的控制方程如下[1]：

1) 連續(xù)性方程：

動(dòng)量方程：

2) 能量方程：

式中:ρ為氣體密度，kg/m3；u為氣體流速，m/s；F為管道截面積，mm2；f為管壁摩擦因數(shù)；p為氣體壓力，Pa；D為當(dāng)量直徑；γ為比熱比；q為單位質(zhì)量流體的傳熱率。

1.2 仿真模型

本文以某4缸汽油機(jī)為研究對象，其模型如圖1所示。該發(fā)動(dòng)機(jī)的模型由邊界、進(jìn)排氣系統(tǒng)、節(jié)氣門、噴油器、氣缸和曲軸箱組成[9]。

圖1 發(fā)動(dòng)機(jī)模型示意圖

發(fā)動(dòng)機(jī)的主要技術(shù)參數(shù)如表1所示。

表1 發(fā)動(dòng)機(jī)主要技術(shù)參數(shù)

1.3 邊界條件

進(jìn)氣和排氣環(huán)境邊界條件為大氣環(huán)境：1×105Pa，300 K。

進(jìn)排氣系統(tǒng)：根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)的實(shí)際尺寸和安裝空間的位置大小，對發(fā)動(dòng)機(jī)的進(jìn)排氣系統(tǒng)進(jìn)行建模，其進(jìn)、排氣長度、直徑、曲率等均為實(shí)際尺寸。

噴油器模塊：噴油器模塊為進(jìn)氣道噴射。

氣缸模塊：氣缸模塊描述的是發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒室發(fā)生的燃燒和傳熱等復(fù)雜的變化過程，在該模塊中需要設(shè)定氣缸的燃燒模型、傳熱模型，由于需要對發(fā)動(dòng)機(jī)的點(diǎn)火時(shí)刻進(jìn)行研究，本文選用SITurb預(yù)測燃燒模型，在燃燒模型中可以設(shè)置點(diǎn)火時(shí)刻、火花塞的位置以及點(diǎn)火能量等，傳熱模型采用Woschni[10]。

1.4 模型驗(yàn)證

為驗(yàn)證仿真模型的準(zhǔn)確性，首先將仿真得到的缸壓數(shù)據(jù)與實(shí)際缸壓數(shù)據(jù)進(jìn)行對比。另外，本文主要研究空燃比、點(diǎn)火提前角對發(fā)動(dòng)機(jī)功率與有效燃油消耗率的影響。因此，對滿負(fù)荷下1 000～6 000 r/min，每隔500 r/min工況時(shí)的性能進(jìn)行分析，如圖2所示。結(jié)果表明，在4 500 r/min時(shí)功率最大誤差為5.1%，有效燃油消耗率最大誤差為2.7%。除4 500 r/min外，其余轉(zhuǎn)速下仿真數(shù)據(jù)和試驗(yàn)數(shù)據(jù)的誤差均在允許范圍之內(nèi)，且兩者總體趨勢保持一致，證明該模型可以準(zhǔn)確計(jì)算發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性，可以進(jìn)行更深入的研究。

圖2 發(fā)動(dòng)機(jī)模型精度驗(yàn)證曲線

2 基于近似模型的性能優(yōu)化

由于在現(xiàn)實(shí)生活中，不同的參數(shù)對發(fā)動(dòng)機(jī)的影響復(fù)雜，而這些參數(shù)對發(fā)動(dòng)機(jī)性能提升的過程需要不斷試驗(yàn)，周期長，并且結(jié)果存在一定的不穩(wěn)定性。因此，為了能同時(shí)分析不同因素對該汽油機(jī)性能的影響，并對其性能進(jìn)行提升優(yōu)化，采用基于響應(yīng)面法對空燃比和點(diǎn)火提前角進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)[11]。

2.1 優(yōu)化方法簡述

近似模型是在基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上建立的，它可以將一些復(fù)雜的問題通過數(shù)學(xué)原理構(gòu)建模型。采用近似模型可以研究系統(tǒng)的輸入和輸出之間的關(guān)系，并進(jìn)行尋優(yōu)計(jì)算。在Isight中可以使用的近似模型有：徑向基函數(shù)模型(RBF)、響應(yīng)面模型(RSM)、克里格模型(Kriging)等[12]。優(yōu)化流程如圖3所示。

圖3 近似模型優(yōu)化流程框圖

根據(jù)該流程圖，運(yùn)用Isight軟件搭建智能優(yōu)化平臺(tái)，如圖4所示。其中實(shí)線框表示試驗(yàn)設(shè)計(jì)、GT-power自動(dòng)仿真的過程，虛線框表示建立近似模型尋找最優(yōu)解的過程。

圖4 Isight智能優(yōu)化平臺(tái)框圖

2.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)設(shè)計(jì)也就是樣本的選擇稱之為采樣，是優(yōu)化過程中非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。采樣的結(jié)果直接影響到近似模型的精度。在試驗(yàn)設(shè)計(jì)階段需要確定設(shè)計(jì)變量、設(shè)計(jì)響應(yīng)和設(shè)計(jì)方法。

2.2.1試驗(yàn)設(shè)計(jì)變量和響應(yīng)

發(fā)動(dòng)機(jī)的可調(diào)參數(shù)眾多，空燃比為可燃混合氣中空氣質(zhì)量與燃油質(zhì)量之比，是發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)的一個(gè)重要參數(shù)，它對尾氣排放、發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性都有很大的影響。從點(diǎn)火時(shí)刻起到活塞到達(dá)壓縮上止點(diǎn)，這段時(shí)間內(nèi)曲軸轉(zhuǎn)過的角度稱為點(diǎn)火提前角。為使發(fā)動(dòng)機(jī)獲得最佳動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性和最佳排放，需要盡可能找到最佳點(diǎn)火提前角。

本文選擇點(diǎn)火提前角和空燃比為試驗(yàn)設(shè)計(jì)變量，發(fā)動(dòng)機(jī)功率和燃油消耗率為響應(yīng)[13]。結(jié)合工程經(jīng)驗(yàn)和相關(guān)文獻(xiàn)，其約束范圍如表2所示。

表2 設(shè)計(jì)變量的取值范圍

2.2.2試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法

試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法是試驗(yàn)階段非常重要的一環(huán)，它直接決定了樣本點(diǎn)是否合理，從而決定了近似模型的精確度。試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法有很多，常用的拉丁超立方生成的樣本點(diǎn)具有較高的均勻性。因此，本文選擇拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法提高近似模型的精度。如圖5所示為利用拉丁超立方進(jìn)行的100組采樣的示意圖。

圖5 拉丁超立方采樣示意圖

2.2.3近似模型的建立

運(yùn)用近似模型最重要的就是該模型的精度要高。通常用擬合判定系數(shù)R2是否大于0.9作為模型精度是否符合要求的判定依據(jù)，該系數(shù)越接近于1，模型精度越高[13]，其定義為：

從表3中可以看出RBF模型的精度最高，功率和燃油消耗率的R2值均達(dá)到了0.99以上。因此，本文選用RBF近似模型。

圖4(a)和圖4(b)分別表示滿負(fù)荷5 000 r/min額定工況下，變量點(diǎn)火提前角與空燃比分別對功率和有效燃油消耗率的響應(yīng)曲面[12]。從響應(yīng)面可以看出，在優(yōu)化變量的取值范圍內(nèi)，可以分別取到功率最大值和有效燃油消耗率的最小值，但由于本次優(yōu)化是多目標(biāo)優(yōu)化，因此，需要綜合考慮多變量和多目標(biāo)優(yōu)化比重的不同，繼續(xù)進(jìn)行分析和討論。

2.3 基于響應(yīng)面的參數(shù)優(yōu)化

利用上述建立的響應(yīng)面進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，優(yōu)化算法采用第二代非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)。NSGA-Ⅱ算法是由Ded K和Agrawal S在2001年對NSGA算法改進(jìn)得到，算法中自帶的精英策略使運(yùn)算速度得到進(jìn)一步提高，是目前多目標(biāo)優(yōu)化中較好的遺傳算法[14]。

初始種群為試驗(yàn)設(shè)計(jì)的100個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，種群代數(shù)為50代，在5 000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)中尋優(yōu)，得到響應(yīng)輸出的Pareto解。

由于存在多目標(biāo)優(yōu)化，因此得到的并非最優(yōu)解，而是一個(gè)優(yōu)化解集，稱之為Pareto前沿[15]。如圖7所示為在追求功率的同時(shí)還希望燃油消耗率達(dá)到較低的優(yōu)化目標(biāo)的Pareto前沿。由于在不同負(fù)荷和轉(zhuǎn)速下，發(fā)動(dòng)機(jī)追求的性能有所區(qū)別，在小負(fù)荷時(shí)油耗較大，需要的輸出功率較??；在中負(fù)荷時(shí)，要求兩者兼顧；大負(fù)荷或者全負(fù)荷時(shí)希望有更大的功率來克服外界阻力或者進(jìn)行加速形式，更看重功率。所以，將不同負(fù)荷和轉(zhuǎn)速下的目標(biāo)優(yōu)化比重進(jìn)行不同設(shè)置，如表4所示。

圖7 Pareto前沿圖

表4 不同負(fù)荷下的優(yōu)化比例

從圖7中可以看出，功率與燃油消耗率大體上成負(fù)相關(guān)，功率在91 kW以前，燃油消耗提升的較為緩慢即較少的燃油量的增加就可以使功率提升較大。功率在91 kW以后，即使燃油消耗量在不斷增加，發(fā)動(dòng)機(jī)的功率提升也并不明顯，這主要是因?yàn)樵谇捌冢l(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行不是很高，產(chǎn)生的熱量較少，發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生的能量有較大部分用于做功，而后期，發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生的能量用于產(chǎn)生熱能，使得即使消耗較多的燃油，也無法大幅度提升功率。

由于Pareto前沿上的數(shù)據(jù)較多，從圖7中選取A、B、C三點(diǎn)的數(shù)據(jù)與原機(jī)進(jìn)行對比，結(jié)果如表5所示。

表5 Pareto前沿點(diǎn)與原機(jī)相關(guān)數(shù)據(jù)

表5中數(shù)據(jù)顯示，位于Pareto前沿上的點(diǎn)比原機(jī)的性能有一定的提升，A點(diǎn)雖然功率有所下降，但油耗明顯減少，B點(diǎn)在功率和降低油耗上均有提升，優(yōu)化效果最好，C點(diǎn)的功率最高，但是也伴隨著油耗的增多。此結(jié)果也證明了前文功率與油耗之間是相互制約的關(guān)系，只能通過折中處理的方式進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化。

3 優(yōu)化結(jié)果分析

3.1 空燃比和點(diǎn)火提前角的結(jié)果分析

為更加直接地對發(fā)動(dòng)機(jī)的控制參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，將以上的優(yōu)化算法在近似模型上進(jìn)行尋優(yōu)。按照不同工況對發(fā)動(dòng)機(jī)性能的需求，在計(jì)算最優(yōu)解集中選取不同工況下的數(shù)據(jù)點(diǎn)，并通過對數(shù)據(jù)點(diǎn)的分析，選取得到各個(gè)工況下最優(yōu)的空燃比和點(diǎn)火提前角。圖8(a)和圖8(b)分別給出了各個(gè)工況點(diǎn)下的空燃比MAP和提前角MAP。

由圖8(a)和圖8(b)可知，在起動(dòng)工況，發(fā)動(dòng)機(jī)的溫度較低，汽油不易揮發(fā)，霧化效果較差，如果進(jìn)入氣缸的混合氣過稀，則無法著火起動(dòng)，為維持發(fā)動(dòng)機(jī)正常工作，此時(shí)為空燃比為14.0～14.6，點(diǎn)火提前角在18～20°CA。由于此時(shí)混合氣較濃，點(diǎn)火后能迅速從點(diǎn)火中心燃燒并蔓延，若將點(diǎn)火提前角設(shè)置過于提前，則會(huì)導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生爆震，影響駕駛員的舒適感和發(fā)動(dòng)機(jī)的壽命[13]。因此，起動(dòng)工況下的點(diǎn)火提前角較小。

圖8 設(shè)計(jì)變量MAP圖

隨著負(fù)荷的增加，在中轉(zhuǎn)速時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)的空燃比為14.6～15.0，為經(jīng)濟(jì)混合氣。由于此時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)溫度已經(jīng)升高，汽油揮發(fā)性變強(qiáng)，因此燃燒更為充分。點(diǎn)火提前角為20～22°CA，此時(shí)空燃比為經(jīng)濟(jì)混合氣，合適的點(diǎn)火提前角將使發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生較大的功率[16]。

在低轉(zhuǎn)速時(shí)，所需的功率較低，為稀混合氣，空燃比為15.1～16.0，點(diǎn)火提前角為24～28°CA。由于稀混合氣的火焰?zhèn)鞑ニ俣容^慢，需要增大點(diǎn)火提前角。

3.2 發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性的優(yōu)化結(jié)果

為得到發(fā)動(dòng)機(jī)的優(yōu)化結(jié)果，選取滿負(fù)荷下的優(yōu)化結(jié)果，并將其輸入到GT-power中與原機(jī)進(jìn)行對比，得到的結(jié)果如圖9 (a)和圖9(b)所示。

圖9 優(yōu)化前后響應(yīng)結(jié)果

從圖9中可以看出，優(yōu)化后的發(fā)動(dòng)機(jī)的功率有所提高，最大提升5.6%；有效燃油消耗率整體也有所下降，最高降低4.7%。由此說明，利用近似模型對發(fā)動(dòng)機(jī)性能進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)可以達(dá)到較好的優(yōu)化效果，并縮短了研發(fā)周期，提高了優(yōu)化效率，具有非常重要的意義。

3.3 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)從大量數(shù)據(jù)中抽取挖掘出未知的、潛在的、有價(jià)值的模式或規(guī)律等知識(shí)的復(fù)雜過程[17]。數(shù)據(jù)挖掘具有非平凡性、隱含性、新奇性、價(jià)值性等特點(diǎn)。本文對樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析以探索設(shè)計(jì)變量與目標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系[18]。

3.3.1敏感度分析

敏感度分析是以統(tǒng)計(jì)學(xué)為基礎(chǔ)研究變量和目標(biāo)之間關(guān)系是否緊密的一種分析方法，不同的變量及其數(shù)值大小都可用不同的顏色和餅狀圖面積大小來表示。其中，顏色的不同表示該指標(biāo)的大小，餅狀圖中的面積的大小表示目標(biāo)對變量的敏感度大小。若某一顏色所占的面積越大，則優(yōu)化目標(biāo)對該變量的越敏感，若所占面積越小，則表示優(yōu)化目標(biāo)對該變量的敏感度越小。

從圖10(a)可以看出，空燃比對應(yīng)的面積比點(diǎn)火提前角對應(yīng)的面積大52.8%，說明發(fā)動(dòng)機(jī)的功率對空燃比較點(diǎn)火提前角更為敏感?？杖急扔绊懓l(fā)動(dòng)機(jī)功率的主要原因是合適的空燃比能使氣缸內(nèi)部的燃燒更為完全和充分。如果空燃比過小，是濃混合氣，燃油比例過大，容易造成點(diǎn)火時(shí)壓力過大，多處爆燃，影響燃燒質(zhì)量，同時(shí)也會(huì)增加燃油消耗，增加經(jīng)濟(jì)成本；如果空燃比過大，則是稀混合氣，這將使得沒有充分的燃油進(jìn)行燃燒做功，導(dǎo)致功率下降，影響發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)力。同時(shí)，不能忽略點(diǎn)火提前角對發(fā)動(dòng)機(jī)功率的影響。過早的點(diǎn)過提前角會(huì)使燃料提前燃燒，抵消曲軸向上運(yùn)動(dòng)的功，而在向下運(yùn)動(dòng)時(shí)做功也會(huì)相應(yīng)減??；過遲的點(diǎn)火提前角則導(dǎo)致氣缸壓力過大，點(diǎn)火時(shí)多處爆燃，使得發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生磨損，甚至損壞發(fā)動(dòng)機(jī)。

從圖10(b)可以看出，對于燃油消耗率而言，空燃比對其影響僅占18.6%，而點(diǎn)火提前角占比81.4%。由此說明，點(diǎn)火提前角對發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗率的影響占主導(dǎo)作用，而空燃比對發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗率的影響很小。這是因?yàn)辄c(diǎn)火提前角沒有在合適的數(shù)值下，會(huì)使得發(fā)動(dòng)機(jī)加速時(shí)功率不足，表現(xiàn)出加速無力，使得燃油消耗增加，因此點(diǎn)火提前角占主導(dǎo)。

圖10 優(yōu)化目標(biāo)敏感分析圖

3.3.2自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射分析

自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射(SOM)理論可以通過自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射進(jìn)行降低維度，從而定性分析各變量與目標(biāo)之間的聯(lián)系[19]。圖11是利用試驗(yàn)設(shè)計(jì)的100組樣本點(diǎn)進(jìn)行自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后得到的空燃比、點(diǎn)火提前角對功率和燃油消耗率的自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射圖。圖中紅色越深表示相應(yīng)的變量的數(shù)值越大，藍(lán)色越深表示相應(yīng)變量的數(shù)值越小。

圖11(a)中空燃比的顏色分布與11(d)中燃油消耗率的分布大致相反?？杖急鹊念伾植紴榧t色區(qū)域位于左邊，最大在左上角，藍(lán)色區(qū)域位于右邊，最深顏色在右下角。而燃油消耗率的顏色分布與之相反，這說明空燃比對燃油消耗率影響很大且與之呈負(fù)相關(guān)。而在11(c)功率顏色分布中，藍(lán)色集中在左上角，紅色集中在右下角。由此說明，空燃比在一定程度上與功率呈負(fù)相關(guān)

圖11(b)點(diǎn)火提前角的顏色分布為上小下大，在右上角最小，右下角最大，圖11(d)燃油消耗率的顏色分布為左下角最小，右上角最大，說明點(diǎn)火提前角對燃油消耗率的影響較為復(fù)雜，需要進(jìn)一步進(jìn)行分析。而與圖11(c)功率的紅色和藍(lán)色的集中區(qū)域較為靠近，這說明點(diǎn)火提前角在一定程度上和功率呈正相關(guān)。

圖11 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射圖

4 結(jié)論

1) 通過將優(yōu)化后的發(fā)動(dòng)機(jī)與原機(jī)的外特性曲線進(jìn)行對比，功率最大提升 5.6%，有效燃油消耗率最高降低4.7%，說明該方法合理有效。

2) 利用近似模型的方法，可以快速準(zhǔn)確的找到Pareto前沿，從而根據(jù)實(shí)際情況與自身需要對發(fā)動(dòng)機(jī)性能進(jìn)行具有偏向性的優(yōu)化。通過多目標(biāo)優(yōu)化，建立空燃比和有效燃油消耗率的MAP圖，為后面的優(yōu)化方向提供參考。

3) 降低燃油消耗的主要方法可以是在保證不發(fā)生爆震的情況下盡可能增大空燃比，而增大功率則可將點(diǎn)火提前角適當(dāng)增大，為探究其關(guān)系提供參考。