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摘要:
利用GT-Power建立了某大缸径天然气发动机的一维热力学循环仿真模型,用原机台架试验数据标定,使仿真模型计算准确后,研究了发动机设计参数几何压缩比以及米勒度对发动机性能的影响.以提高发动机热效率和降低排气温度为目标,利用神经网络建模与遗传算法对发动机设计与控制参数进行协同优化.优化结果表明,在保证发动机扭矩输出的条件下,通过对几何压缩比与米勒度的协同优化可以提高指示热效率,降低排气温度,改善发动机性能.
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 大缸径天然气发动机几何压缩比与米勒度协同优化
来源期刊 车用发动机 学科
关键词 天然气发动机 几何压缩比 米勒度 指示热效率 排气温度 性能优化
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目 性能研究|Performance Research
研究方向 页码范围 26-31
页数 6页 分类号 TK464
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-2222.2021.03.005
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
天然气发动机
几何压缩比
米勒度
指示热效率
排气温度
性能优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
车用发动机
双月刊
1001-2222
14-1141/TH
大16开
天津市北辰区永进道96号中国北方发动机研究所《车用发动机》编辑部 
22-53
1978
chi
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