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基于机器学习的柴油机颗粒物浓度预测

2020-05-21邹浪何超李加强王艳艳谭建伟

车用发动机 2020年2期
关键词:颗粒物模型

邹浪,何超,李加强,王艳艳 ,谭建伟

(1.西南林业大学机械与交通学院,云南 昆明 650224;2.云南省高校高原山区机动车环保与安全重点实验室,云南 昆明 650224;3.北京理工大学机械与车辆学院,北京 100081)

随着科学技术的发展,减少空气污染的来源已成为一项重要任务。而应用于机动车的内燃机作为城市空气污染增加的主要原因,对人体健康危害尤为显著。研究表明,死亡率和发病率与人体接触包括颗粒物在内的污染物浓度之间存在联系[1-2]。因此,制定严格的法律法规限制污染源和污染物的排放水平,提高内燃机的燃烧效率,是减少尾气排放的重要措施。

与汽油机相比,柴油机因燃油经济性好、压缩比高、污染低及使用寿命更长久等优点,成为许多重型车辆及欧美轿车的动力装置。当前研究的主要方向是在不对内燃机机械结构作重大修改的情况下,寻找降低排放的有效途经。Mahmudul等[3-4]针对柴油机替代燃料进行了研究,研究表明,柴油机使用生物柴油时功率会略微降低,但排放的有害物质显著减少。针对自然吸气柴油机[5]、增压及增压中冷柴油机[5-7]、高压共轨柴油机[8]、二级可调增压柴油机[9]的减排研究以及以减排为目的的起动燃油喷射控制参数优化和匹配[10-12]研究已得到广泛开展。柴油机在高海拔地区工作时,大气压力和空气密度减小,吸入气缸的空气量也随之降低,导致柴油机的可靠性、燃油经济性和动力性下降,进而使柴油机尾气中有害物质增加。……

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