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柴油/天然气发动机燃烧过程优化研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第12-30页
    1.1 研究背景第12-21页
        1.1.1 能源危机和环境问题第12-16页
        1.1.2 排放法规第16-17页
        1.1.3 内燃机替代燃料第17-21页
    1.2 柴油/天然气双燃料发动机研究现状第21-23页
        1.2.1 柴油/天然气双燃料发动机国外研究现状第21-22页
        1.2.2 柴油/天然气双燃料发动机国内研究现状第22-23页
    1.3 仿真与优化在发动机机领域的应用现状第23-28页
        1.3.1 仿真在发动机领域的应用现状第23-24页
        1.3.2 优化在发动机领域的应用现状第24-28页
    1.4 研究意义及目的第28页
    1.5 本文主要研究内容第28-29页
    1.6 课题来源第29-30页
2 遗传算法第30-42页
    2.1 遗传算法基本概念第30-31页
    2.2 遗传算法基本步骤第31-32页
    2.3 多目标优化第32-33页
    2.4 多目标优化基本概念第33页
    2.5 多目标遗传算法—NSGA-Ⅱ第33-41页
        2.5.1 快速非支配排序法第35-36页
        2.5.2 拥挤度第36-38页
        2.5.3 精英策略第38-39页
        2.5.4 NSGA-Ⅱ算法的基本步骤第39-41页
    2.6 本章小结第41-42页
3 柴油引燃天然气发动机燃烧过程仿真模型第42-56页
    3.1 KIVA-3V的基本控制方程第42-43页
        3.1.1 质量守恒方程(即连续性方程)第42页
        3.1.2 动量守恒方程第42-43页
        3.1.3 能量守恒方程第43页
    3.2 计算模型第43-53页
        3.2.1 湍流模型第43-44页
        3.2.2 喷雾方程第44-46页
        3.2.3 液滴破碎模型第46-47页
        3.2.4 液滴蒸发模型第47-48页
        3.2.5 喷雾碰撞模型第48-49页
        3.2.6 燃烧模型第49-53页
    3.3 排放模型第53-55页
    3.4 本章小结第55-56页
4 柴油/天然气发动机试验及数值模拟研究第56-76页
    4.1 试验装置第56-58页
    4.2 试验结果及分析第58-61页
    4.3 柴油/天然气发动机燃烧过程模拟分析第61-65页
        4.3.1 柴油/天然气发动机网格生成第61-62页
        4.3.2 网格独立性第62-64页
        4.3.3 计算模型第64-65页
    4.4 模型验证第65-73页
        4.4.1 双燃料燃烧模型第66-69页
        4.4.2 排放结果对比第69-71页
        4.4.3 柴油/天然气发动机中温度变化对燃料燃烧过程的影响第71页
        4.4.4 柴油/天然气发动机转速对T、NO、CO和CH_4的影响第71-73页
    4.5 本章小结第73-76页
5 基于燃烧室结构优化对燃烧和排放的影响第76-106页
    5.1 基于遗传算法的燃烧系统优化第76-78页
        5.1.1 优化策略第76-77页
        5.1.2 优化参数第77-78页
        5.1.3 约束条件第78页
    5.2 优化结果与分析第78-104页
        5.2.1 优化结果对燃烧和排放的影响第87-104页
    5.3 本章小结第104-106页
6 基于喷射参数优化对燃烧和排放的影响第106-122页
    6.1 优化策略及参数第106-109页
    6.2 喷油夹角对燃烧的影响第109-116页
        6.2.1 喷油夹角对压力的影响第110-111页
        6.2.2 喷油夹角对温度的影响第111-113页
        6.2.3 喷油夹角对排放的影响第113-116页
    6.3 喷油定时对燃烧的影响第116-121页
        6.3.1 喷油定时对压力的影响第116-117页
        6.3.2 喷油定时对温度的影响第117-119页
        6.3.3 喷油定时对排放的影响第119-121页
    6.4 本章小结第121-122页
7 总结与展望第122-124页
    7.1 全文总结第122-123页
    7.2 全文展望第123-124页
参考文献第124-128页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第128-132页
学位论文数据集第132页

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