【数学建模】高压油管的压力控制 (2019年全国大学生数学建模竞赛 A题)(国一&优秀论文)附Matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

本文通过对燃油在高压油枪和燃油泵中的变化规律,建立了燃油流体密度和压强模型,求解出在不同条件下高压油路系统的燃油压强变化规律。

问题一:首先分析燃油在高压环境下的密度和压强传播变化特点,将压强非均匀变化问题简化为压强均匀变化问题。根据附件 3 数据用最小二乘法对压强和密度的比例系数拟合,利用此关系和注 1 建立压强和密度的变化关系;利用注2建立喷油嘴的进油口流速模型;利用质量守恒定律建立高压油腔中密度随时间变化的模型,综合得到燃油体密度变化方程组。对于第一小问,建立在压力 100MPa

问题一:求解问题一前需分析清楚高压油管中流体的运动传输方式,因本问题中高压油的可看作简单的横向传输,且重力对于流体的影响并不影响流体传输过程,故可建立一维的流体传输模型。题中进油口流体进入量的计算公式已给出,可直接带公式进行计算。在高压油管内的流体运动过程未给出,需建立高压油管中流体传输方程,根据参考文献[1]可知流体在高压油管中的流动属于非定常可压缩流体的运动,且流体在流动的过程中遵守三个基本规则,分别为质量守恒、动量守恒和燃油压缩方程,根据三个规则建立流体在高压油管中流动的方程。建立后发现所建立方程是关于流体速度、密度和压强三个变量的三组偏微分方程。由于本题中的入口方式和出口方式已经给出,即边界条件已知,故方程可解。

对于第一小问,要找到合适的单向阀开启时间使压强稳定在 100 Mpa 左右,可采用遍历法,选取步长进行遍历,求出在不同单向阀开始时间下高压管内流体压强随空间和时间变化的情况,利用最小二乘法,计算差值最小的情况,此时的解即为近似最优解。对于第二小问,可分为两个阶段,第一阶段为高压管增压阶段,第二阶段为高压管的压强稳定阶段,两个阶段下对单项阀设置不同的开启时间。对于层压阶段,设置高压管压强达到 150 Mpa 条件的标准,求出最接近目标增压时间下的单向阀开启时间。同样与第一小问相同采用最小二乘法,计算第二阶段下能够达到最小差值的单向阀开启时间。

问题二:分析可知,问题二相比问题一将系统中的进出燃油关系不再直接给出。进油侧的关系需要通过建立高压油泵中的流体密度随时间函来计算,喷油嘴23需要计算出喷油嘴处的有效面积随时间的变化函数。对于高压油泵侧,首先需要拟合凸轮极角和极径的关系,并求出凸轮在直角坐标系下的边缘曲线表示方式。根据凸轮转动的角速度和边缘曲线关系,找出在凸轮转动时,柱塞腔底座高度随时间的变化情况。通过柱塞腔底座高度的变化情况,计算出柱塞腔中体积随时间的变化方式。对于喷油嘴需要拟合出针阀的升程随时间的变化函数,根据密封座的偏角和针阀的升程函数建立出喷油口处的有效小口面积变化规律。进而建立处喷油嘴处的流速变化方程。根据以上关系和质量守恒方程建立出整个供油喷油系统的燃油密度压力参数方程。在使燃油压力稳定时,可建立以一段时间内进油质量和出油质量的差值最小作为目标函数,保证压力稳定在 100MPa,优的约束条件为流体在高压腔中满足的运动微分方程。求解时因方程组中有很多微分方程,故使用离散化的方法求解方程组。对于目标函数的求解才用遍历的方法进行计算,以得到最终结果。

问题三:在问题二模型的基础上增加一个喷油嘴时,忽略密度分布在管中的影响,同时考虑到每个喷嘴喷油规律是相同的,可知两个喷油嘴在相同时间内的喷出的质量时相同的,但未知的是两个喷油嘴开始工作的时间差;安装减压阀对高压油管更好地进行压强控制,考虑到安装的可行性与简易性,安装的减压阀应由受高压油管压强的控制,即当且仅当高压油管的压强大于 100MPa 时,减压阀开启,燃油回流。综合上述考虑,拟利用压力波动最小为目标,并利用问题二的约束方程,将其中出油质量变化模型更改为问题三求出的质量计算模型作为约束条件,建立目标规划模型。求解该规划模型,并检验模型的可靠性。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

for t0 = t0s% 初始时高压油泵的延时

s = s+1; % 迭代次数

% 计算在延时为t0时的喷油时间T1和误差

[t1(s), error(s)] = funRes(t0); % t0:初始喷油延时,fP:目标压强

end

% 选择最小的误差与对应的喷油时间

[Error,post] = min(error);% 选择最小的误差与对应的喷油时间

%% 重新计算最优参数 ,记录中间状态值

t0 = t0s(post);% 延时时间

T1 = t1(post); % 对应的t1值

N = 1000*Tc/dt;density = 0.850; % 密度初值

for n = 1:N % 离散计算

time = n * dt; % 计算实际时间

% 进油总质量

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:

🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统(BMS)SOC/SOH估算(粒子滤波/卡尔曼滤波)、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进(扰动观察法/电导增量法)
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

matlab科研助手

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值