车用发动机

作者：陈晖，官维，黄豪中

单位：(1.柳州职业技术学院汽车工程学院，广西柳州545005；2.广西玉柴机器股份有限公司，广西玉林537005；3.广西大学机械工程学院，广西南宁530004)"],"article":{"keywordList_cn":["双燃料发动机","温室气体","排放","预测","神经网络","粒子群算法"],"juan":"0","zhaiyao_cn":"基于柴油?天然气双燃料发动机测试台架中等转速1500r/min下400，800，1200，1600N·m4个扭矩工况的试验数据，以发动机扭矩、喷油正时、喷油压力和天然气替代率为模型输入参数，以温室气体CO₂和CH₄排放值为模型输出参数，构建了基于粒子群算法优化的BP神经网络的温室气体排放预测模型。模型的预测结果显示：在测试集上CO₂和CH₄排放预测值的决定系数R₂分别为0.99762和0.99809，平均绝对百分比误差MAPE分别为0.97%和3.85%，模型具有良好的泛化能力和预测精度。基于构建的排放预测模型，采用平均影响值MIV算法分析了发动机在中等转速工况下扭矩、喷油正时、喷油压力和天然气替代率对CO₂和CH₄排放的影响，结果显示发动机扭矩对CO₂和CH?4排放的影响占主导地位，贡献率分别达到了71.8%和50.8%；当模型中发动机扭矩设定在小负荷工况，天然气替代率对CO₂和CH₄排放的影响权重最大。

关键词：双燃料发动机；温室气体；排放；预测；神经网络；粒子群算法

基于柴油?天然气双燃料发动机测试台架中等转速（1 500 r/min）下400，800，1 200，1 600 N·m 4个扭矩工况的试验数据，以发动机扭矩、喷油正时、喷油压力和天然气替代率为模型输入参数，以温室气体CO2和CH4排放值为模型输出参数，构建了基于粒子群算法优化的BP神经网络的温室气体排放预测模型。模型的预测结果显示：在测试集上CO2和CH4排放预测值的决定系数（R2）分别为0.997 62和0.998 09，平均绝对百分比误差（MAPE）分别为0.97%和3.85%，模型具有良好的泛化能力和预测精度。基于构建的排放预测模型，采用平均影响值（MIV）算法分析了发动机在中等转速工况下扭矩、喷油正时、喷油压力和天然气替代率对CO2和CH4排放的影响，结果显示发动机扭矩对CO2和CH?4排放的影响占主导地位，贡献率分别达到了71.8%和50.8%；当模型中发动机扭矩设定在小负荷工况，天然气替代率对CO2和CH4排放的影响权重最大。

来源：2023年第4期

《车用发动机》期刊编辑部

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