基于發(fā)動機臺架試驗的整車排放預測研究.pdf

1、隨著汽車保有量的增加，節(jié)約能源、降低排放成為汽車研究的工作重點。輕型車整車轉鼓與發(fā)動機臺架試驗有不同的測量方法、評價指標，對應不同的測量工況，有必要開展這一方面的研究工作。在柴油機的研制和匹配整車過程中，通過對轉鼓行駛循環(huán)和臺架試驗測量工況的研究，探討整車與發(fā)動機排放之間的關系，開發(fā)基于臺架試驗的整車排放計算程序，優(yōu)化發(fā)動機與整車匹配，使發(fā)動機工作在高效區(qū)，可以降低行駛工況的燃油消耗和排放，為車輛的動力、經濟性能的匹配及排放控制提供依據

2、。
　　 本文考察了整車轉鼓與發(fā)動機臺架試驗工況的建立方法，對比了轉鼓與臺架排放試驗之間不同的測量、計算方法，分析了整車15工況和發(fā)動機13工況的工況特點。根據汽車理論，計算了整車NEDC循環(huán)試驗時發(fā)動機的轉速、轉矩，對發(fā)動機相近工況點加權，確定了可以表征整車排放的12個發(fā)動機等效工況點。應用灰色關聯(lián)理論，計算了臺架和轉鼓試驗排放量間的關聯(lián)度，結果表明整車循環(huán)中發(fā)動機低負荷工況是排放的主要工況。
　　 基于神經網絡理論，

3、以發(fā)動機轉速、轉矩為輸入參數，以CO、HC、NOx排放為輸出參數，建立了整車排放的預測模型。在此基礎上，應用Visual Basic編程語言，開發(fā)了基于神經網絡的整車排放預測軟件。軟件以整車參數為輸入，選擇整車運行循環(huán)，計算得到發(fā)動機轉速、轉矩隨時間的變化關系。選擇一組工況點排放值作為訓練數據訓練神經網絡，計算得到特定工況點的排放，將各工況排放積分計算整車排放。該軟件為深入進行整車和發(fā)動機的匹配研究和排放預測研究提供了工具。
　　

4、 依據輕型車和發(fā)動機污染物排放標準，在整車轉鼓和發(fā)動機臺架試驗臺上進行了排放的試驗研究，分別測量了整車及所配發(fā)動機的排放。對試驗結果進行了對比分析，探討了13工況的發(fā)動機臺架試驗和15循環(huán)測量參數、工況特點、測量結果之間的關系，提出了整車排放分擔率的指標，用整車分擔率和發(fā)動機分擔率表征各整車運行工況和發(fā)動機工況對排放的貢獻。
　　 應用所編寫的軟件，分別計算了13工況、ESC工況、等效工況點的排放和整車排放，根據等效工況點排放