基于遗传算法的准维燃烧模型修正方法

针对目前准维燃烧模型不能客观反映高原柴油机工作过程的问题,提出了一种基于计算机智能仿真模型修正方法.采用正交试验的极差分析,计算并识别出准维燃烧模型的经验参数对柴油机性能影响的主次顺序,并确定为待修正参数.基于遗传算法,以试验数据为依据,对柴油机准维燃烧模型进行修正.修正后的柴油机工作过程模型误差在4％以内,为深入开展高原环境柴油机性能研究奠定了基础.     

低气压环境下柴油机涡轮增压器转速实车估算方法

针对涡轮增压器转速实车测量中存在安装困难、精度低的问题,提出了利用RBF神经网络和BP神经网络估算涡轮增压器转速的方法。分别建立了基于RBF神经网络和BP神经网络增压器转速估算模型,通过与台架试验测试样本比较,模型误差分别2.25%和2.27%。同时,RBF神经网络较BP神经网络,具有训练次数少,收敛速度快、结果稳定的优点,更适合实车涡轮增压器转速估算。     

坦克柴油机缸内热状况分析

为研究坦克柴油机缸内主要受热部件及冷却液温度的分布状况,根据柴油机冷却系统及机体水道的结构特点,构建柴油机缸内工作过程及冷却系统仿真模型,通过台架试验对仿真模型进行验证,计算误差小于5％.基于仿真模型,计算柴油机各缸的缸盖、活塞、缸套表面以及缸盖、缸套外侧冷却液的温度,结果表明:柴油机缸内主要受热部件及冷却液温度分布不均匀,活塞表面温度第5缸最高,各缸最大温差为40.7℃;缸盖、缸套表面温度第1缸最高,各缸最大温差分别为169.6℃和129.6℃;缸盖、缸套外侧冷却液温度第5缸最高,在外特性1 400 r/min下为108.6℃和105.3℃,高于柴油机出水温度(93.3℃)15.3℃和12℃.     

基于加速鱼群算法的锂离子电池剩余寿命预测

针对极端学习机(ELM)方法在预测建模过程中因参数随机生成导致的结果不确定性,提出了一种加速鱼群算法(AAFSA)优化极端学习机的锂离子电池剩余寿命预测方法.针对基本人工鱼群算法(AFSA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解,通过自适应确定感知距离和移动步长加快收敛速度,并在随机移动时增加混沌扰动提高种群多样性改善AF...