一种发动机排放物预测方法技术

本发明专利技术公开了一种发动机排放物预测方法，包括以下步骤，S1、建立发动机仿真模型；S2、根据发动机仿真模型对发动机进行仿真分析，得到发动机在一定转速范围和进气压力范围内的排放数据，并绘制初步排放物MAP；S3、将排放数据作为训练样本，将发动机转速和进气压力作为输入信号，建立基于BP神经网络的排放物预测模型；S4、采用遗传算法对排放物预测模型进行优化，利用优化后的排放物预测模型预测各转速和进气压力下的排放数据，并绘制最终排放物MAP。本发明专利技术降低了发动机开发的周期，节约了实验成本。本。本。

A prediction method of engine emissions

【技术实现步骤摘要】
一种发动机排放物预测方法


[0001]本专利技术涉及发动机排放物预测领域，具体涉及一种利用神经网络和遗传算法的发动机排放物预测方法。

技术介绍

[0002]汽车行业所面临的环境污染问题日益严重，随着更加严格的排放标准发布，对车辆的减排技术和应用提出了更高的要求。为了更好地研究车辆排放技术，需要准确的发动机排放数据为技术支持。目前的发动机排放MAP数据一般通过发动机台架试验获得，但此方法成本高，需要完善的试验条件，且要求周期长。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种发动机排放物预测方法，以减少发动机的研究开发周期和实验成本。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种技术方案：一种发动机排放物预测方法，包括以下步骤，
[0005]S1、建立发动机仿真模型；
[0006]S2、根据发动机仿真模型对发动机进行仿真分析，得到发动机在一定转速范围和进气压力范围内的排放数据，并绘制初步排放物MAP；
[0007]S3、将排放数据作为训练样本，将发动机转速和进气压力作为输入信号，建立本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种发动机排放物预测方法，其特征在于：包括以下步骤，S1、建立发动机仿真模型；S2、根据发动机仿真模型对发动机进行仿真分析，得到发动机在一定转速范围和进气压力范围内的排放数据，并绘制初步排放物MAP；S3、将排放数据作为训练样本，将发动机转速和进气压力作为输入信号，建立基于BP神经网络的排放物预测模型；S4、采用遗传算法对排放物预测模型进行优化，利用优化后的排放物预测模型预测各转速和进气压力下的排放数据，并绘制最终排放物MAP。2.根据权利要求1所述的发动机排放物预测方法，其特征在于：S1中采用GT
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POWER软件建立发动机仿真模型。3.根据权利要求2所述的发动机排放物预测方法，其特征在于：发动机仿真模型建立过程具体为，根据发动机生产厂家提供的发动机各项几何参数建立相应的进排气管路、喷油器、气缸、曲轴箱模块，将各模块连接并初步设置相关参数使发动机仿真模型能够正常运行；随后对发动机仿真模型进行标定，通过修改影响发动机运行的主要参数，使发动机仿真模型的计算结果与实际发动机运行情况尽可能相似；其中主要参数包括一定工况下进气压力、功率、扭矩以及燃油消耗率。4.根据权利要求1所述的发动机排放物预测方法，其特征在于：S2中发动机转速范围为1000r/min

【专利技术属性】
技术研发人员：卢俊宇，柯书国，王冬，房体友，唐宇峰，
申请(专利权)人：东风汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：