76、发动机燃料与摩擦材料的技术研究与应用

发动机燃料与摩擦材料的技术研究与应用

1. 天然气在柴油发动机中的应用优势

在柴油发动机中使用天然气具有诸多优势。一方面,进入气缸的硫含量减少,这提高了车辆柴油发动机的耐磨性、效率和环保性。另一方面,由于使用了含硫化合物可实现润滑的柴油燃料,柴油供应和控制设备能正常运行。

使用天然气会改变柴油发动机气缸内的过程,如空气 - 燃料混合物的点火和燃烧情况。为了探究气缸 - 活塞组件磨损与气体动力柴油发动机气缸内热力学过程变化之间的关系,我们使用了相关方程来分析。

气缸 - 活塞组件(CPA)磨损率与柴油发动机平均有效压力的关系方程为:
[
\vartheta_{wear} = const. \left(\frac{k_{fr}}{P_{e} \cdot n}\right)^3
]
其中,(\vartheta_{wear}) 是磨损率((\mu m/1000 h)),(k_{fr}) 是摩擦系数,(P_{e}) 是平均有效压力((MPa)),(n) 是曲轴转速((1/min)),(const) 是经验常数((6.5 \times 10^7))。

通过 Diesel - RK 软件计算得到不同工况下柴油发动机和气体动力柴油发动机的平均有效压力,具体数据如下表所示:
| 使用的 D242 柴油功率(%) | 曲轴转速(1/min) | 平均有效压力(柴油循环,MPa) | 平均有效压力(气体循环,MPa) |
| — | — | — | — |
| 0%(怠速) | 780 | 0.585 | 0.7 |
| 25% | 1020 | 0.629 | 0.794 |
| 50% |

MATLAB代码实现了一个于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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