| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 选题的背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 电控柴油机共轨系统的发展 | 第11-12页 |
| 1.3 电控柴油机的标定 | 第12-15页 |
| 1.3.1 传统标定技术及其缺陷 | 第13-14页 |
| 1.3.2 模型标定技术的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 高压共轨柴油机台架基础标定 | 第17-27页 |
| 2.1 传感器标定 | 第18-20页 |
| 2.1.1 电控柴油机所包含的传感器种类 | 第18-19页 |
| 2.1.2 传感器的标定流程 | 第19-20页 |
| 2.2 发动机基础保护标定 | 第20-22页 |
| 2.3 发动机外特性标定 | 第22页 |
| 2.4 空气系统标定 | 第22-26页 |
| 2.4.1 空气系统组成 | 第23-24页 |
| 2.4.2 MCC(Model-based Charge control)控制系统 | 第24-25页 |
| 2.4.3 MCC验证流程 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 稳态工况点选取 | 第27-37页 |
| 3.1 试验工况循环介绍与工况点转化 | 第27-31页 |
| 3.1.1 室内转鼓滑行试验 | 第29-30页 |
| 3.1.2 发动机摩擦力矩试验 | 第30-31页 |
| 3.2 发动机工况点简化 | 第31-35页 |
| 3.2.1 发动机油耗和排放重点区域分析 | 第33-35页 |
| 3.2.2 各工况点加权系数 | 第35页 |
| 3.3 发动机各工况燃烧参数范围确定 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 高压共轨柴油机响应模型的研究 | 第37-53页 |
| 4.1 发动机试验数据采集 | 第37-39页 |
| 4.1.1 试验台架平台及标定设备 | 第37-38页 |
| 4.1.2 在线标定系统 | 第38-39页 |
| 4.2 试验设计方案选取 | 第39-43页 |
| 4.2.1 经典试验设计 | 第39页 |
| 4.2.2 空间填充设计 | 第39-41页 |
| 4.2.3 最优设计 | 第41-42页 |
| 4.2.4 各试验设计方案的优缺点 | 第42-43页 |
| 4.3 响应模型的选择 | 第43-46页 |
| 4.3.1 单阶响应模型 | 第43-44页 |
| 4.3.2 二阶响应模型 | 第44-45页 |
| 4.3.3 逐点响应模型 | 第45-46页 |
| 4.4 建立神经网络及类型选择 | 第46-52页 |
| 4.4.1 径向基函数的结构确定 | 第47页 |
| 4.4.2 神经网络模型训练 | 第47-48页 |
| 4.4.3 多种模型对比 | 第48-49页 |
| 4.4.4 样本误差分析 | 第49-50页 |
| 4.4.5 响应模型构建 | 第50-51页 |
| 4.4.6 响应模型输出的预测校验 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 电控柴油机控制参数优选研究 | 第53-62页 |
| 5.1 电控柴油机响应参数的约束条件及优化目标 | 第53-54页 |
| 5.2 标定优化中遗传算法策略设计 | 第54页 |
| 5.3 遗传算法的设计与选择 | 第54-59页 |
| 5.3.1 遗传算法的编码设计 | 第55-56页 |
| 5.3.2 遗传算法的适应度函数设计 | 第56-57页 |
| 5.3.3 遗传算法的运行基本参数的选择 | 第57页 |
| 5.3.4 遗传算法寻优结果 | 第57-58页 |
| 5.3.5 插值获取初始MAP | 第58-59页 |
| 5.4 最优MAP生成及转鼓排放验证 | 第59-61页 |
| 5.4.1 MAP优化 | 第59-61页 |
| 5.4.2 转鼓验证 | 第61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67页 |