優(yōu)化提高汽車發(fā)動機性能的論文

一、前言20世紀90年代以來，汽車行業(yè)的競爭已從單一的性能競爭轉向性能、環(huán)保、節(jié)能等多元綜合競爭。僅就汽車發(fā)動機而言，為應對世界能源危機和減少對環(huán)境污染，其研究開發(fā)工作已側重于降低油耗、減少排放、輕質及減少磨損等方面，在這些研究中優(yōu)化技術將得到廣泛的應用。汽車發(fā)動機與航空發(fā)動機同屬熱機范疇，二者在許多方面有相通之處。近年來，汽車發(fā)動機優(yōu)化工作已具有一定基礎，而針對航空航天發(fā)動機所建立及應用的優(yōu)化技術則已取得較大的進展。將這些先進優(yōu)化技術特別是多學科優(yōu)化技術移植應用于汽車發(fā)動機優(yōu)化設計可望提高汽車以節(jié)能與環(huán)保為中心的綜合性能。作者就當前汽車發(fā)動機及航空航天發(fā)動機領域的優(yōu)化技術的一些進展作一個簡略的敘述，并對利用優(yōu)化技術提高汽車發(fā)動機綜合性能潛力進行一些探討。二、發(fā)動機優(yōu)化技術研究和應用現(xiàn)狀目前各類發(fā)動機研發(fā)工作的共同重點包括降低油耗、減少排放、減輕質量以及減少磨損等，為了達到這些目標，在發(fā)動機設計中應用優(yōu)化技術是一個重要的手段。當前發(fā)動機的優(yōu)化工作主要在發(fā)動機結構、材料、燃料及燃燒、排放以及多學科優(yōu)化等幾個方面展開。（一）發(fā)動機結構及材料優(yōu)化技術發(fā)動機結構優(yōu)化主要是優(yōu)化關鍵零部件的形狀以改善發(fā)動機性能，此方面的研究有：將BP神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法相結合用于航空發(fā)動機的結構優(yōu)化以獲得最優(yōu)的推重比；通過優(yōu)化固體火箭發(fā)動機的結構以獲得最輕的結構質量和最大的裝填密度；總結了國內(nèi)外對航空發(fā)動機葉片-輪盤結構優(yōu)化設計的研究現(xiàn)狀，提出了一種將動態(tài)分析與結構形狀優(yōu)化設計相結合的新方法；闡述了CAD/CFD技術在汽車發(fā)動機設計開發(fā)中的重要性，給出了CAD/CFD技術在電噴汽油機進氣歧管設計和柴油機螺旋氣道設計的應用效果；將邊界元法與罰函數(shù)優(yōu)化方法相結合，研究了承受拉、壓交變載荷的發(fā)動機連桿的形狀優(yōu)化；基于一種高效的有限元方法對三維復雜形狀連桿進行優(yōu)化設計；基于有限元分析和優(yōu)化技術，提出了一種發(fā)動機曲軸的結構優(yōu)化方法;對火箭發(fā)動機機匣進行優(yōu)化，討論了應力比及PV/W的優(yōu)化選擇問題等。為改進發(fā)動機結構及使發(fā)動機輕量化，對其材料進行優(yōu)化設計是一種重要手段。近年來，包括新型復合材料如碳化硅、氮化硅、氧化鋯、石墨及合成石墨等不斷用于發(fā)動機結構。通過建立發(fā)動機復合材料葉片各截面應力應變解析式和最大應力準則，對葉片進行最大強度的優(yōu)化分析。對固體火箭發(fā)動機的復合材料殼體進行優(yōu)化設計，使得發(fā)動機結構在滿足強度約束的要求下獲得最小的質量。（二）發(fā)動機燃燒優(yōu)化技術隨著世界能源問題和環(huán)境污染問題的日趨嚴重，飛機及汽車作為污染環(huán)境和消耗能源的大戶，備受人們的關注。發(fā)動機燃燒過程直接影響節(jié)能和環(huán)保，對發(fā)動機燃燒過程優(yōu)化的研究越來越受到重視。目前主要是從噴射系統(tǒng)、進氣管系、燃燒室形狀等幾方面對其進行優(yōu)化設計。在發(fā)動機燃燒噴射系統(tǒng)方面，借助于先進電子控制技術，能準確地調(diào)節(jié)燃油供給，優(yōu)化噴油定時和噴油次數(shù)，控制氣缸內(nèi)的混合狀態(tài)、燃燒室內(nèi)的燃油分布，降低排放污染。對新型脈動式電控燃油噴射系統(tǒng)的噴射定時問題，研究了發(fā)動機直接噴射技術的優(yōu)化問題。采用了多目標設計方法，優(yōu)化了發(fā)動機燃燒系統(tǒng)和配氣機構匹配。在新型燃料發(fā)動機燃燒過程的優(yōu)化研究中，在建立氫燃料發(fā)動機最優(yōu)控制模型的基礎上，提出了雙模式控制方式；用計算機仿真分析手段對天然氣汽車發(fā)動機的空燃比進行優(yōu)化來改善發(fā)動機的性能。（三）發(fā)動機多學科優(yōu)化技術發(fā)動機設計以結構、熱力、燃燒、強度、振動、流體、傳熱等多個學科為基礎，可變因素多，隨機性大，是一個可變互耦系統(tǒng)的優(yōu)化問題。多學科設計優(yōu)化通過充分利用各個學科之間的相互作用所產(chǎn)生的協(xié)同效應，獲得系統(tǒng)的整體最優(yōu)解，因而在發(fā)動機設計圖1傳統(tǒng)設計流程圖上有很大的應用優(yōu)勢。在航空發(fā)動機領域，多學科優(yōu)化技術已被用于建立優(yōu)化模型并開展了渦輪葉片設計、壓氣機葉片設計及發(fā)動機總體方案設計，將傳統(tǒng)的優(yōu)化設計方法（如圖1所示）轉變?yōu)閳D2所示多學科優(yōu)化并行設計流程，綜合考慮了氣動、振動、強度和疲勞壽命等方面的要求，可縮短設計周期和提高優(yōu)化效果。如：利用單級優(yōu)化算法對航空發(fā)動機噴管進行了多學科優(yōu)化設計；在內(nèi)燃機的優(yōu)化研究中引入了多學科魯棒性設計優(yōu)化方法來評價設計過程中的不確定性；采用多學科優(yōu)化技術進行發(fā)動機動力系統(tǒng)的設計。三、發(fā)動機多學科多目標優(yōu)化技術的研究內(nèi)容（一）多目標優(yōu)化發(fā)動機的優(yōu)化涉及到多個目標，與單目標優(yōu)化問題不同的是這些目標函數(shù)往往耦合在一起，且每一個目標具有不同的物理意義和量綱。它們的關聯(lián)性和沖突性使得對其優(yōu)化變得十分困難。多目標優(yōu)化方法可以分為如下兩大類并且已在發(fā)動機的優(yōu)化設計中得到了應用?；谄玫亩嗄繕藘?yōu)化方法此方法根據(jù)工程實際的具體情況，首先選擇一個偏好向量，然后利用偏好向量構造復合函數(shù)，使用單目標優(yōu)化算法優(yōu)化該復合函數(shù)以找到單個協(xié)議最優(yōu)解。如利用線性組合法對發(fā)動機的懸置系統(tǒng)進行多目標優(yōu)化；利用加權法對液體火箭發(fā)動機的減損和延壽控制進行多目標優(yōu)化?；诜橇咏饧亩嗄繕藘?yōu)化方法此方法首先需要找到盡可能多的協(xié)議解，然后根據(jù)工程實際情況，獲得決策解。相比基于偏好的多目標方法，該方法更系統(tǒng)、實用和客觀。如通過多目標遺傳算法，以單位推力、耗油率等為目標函數(shù)對航空發(fā)動機總體性能進行優(yōu)化；基于多目標遺傳算法對固體火箭發(fā)動機的性能和成本進行優(yōu)化。（二）不確定性優(yōu)化在發(fā)動機的生產(chǎn)及實際使用中，總是存在著材料特性、制造、裝配及載荷等方面的誤差或不確定性。雖然在多數(shù)情況中，誤差或不確定性很小，但這些誤差或不確定性結合在一起可能對發(fā)動機的性能和可靠性產(chǎn)生很大的影響。對于此類不確定性問題的優(yōu)化，傳統(tǒng)的優(yōu)化方法已無法解決，而必須求助于不確定性優(yōu)化方法。隨機不確定性優(yōu)化隨機不確定優(yōu)化方法中，隨機變量或隨機函數(shù)被用于描述不確定性，用概率論和數(shù)理統(tǒng)計的方法將不確定優(yōu)化問題轉化為確定性優(yōu)化問題進行求解。隨機不確定優(yōu)化的研究較為成熟，并開始應用于發(fā)動機的設計中。如考慮幾何形狀、載荷、邊界條件的隨機性對航空發(fā)動機的結構可靠性進行研究；對航空發(fā)動機中循環(huán)對稱結構進行概率有限元應力分析。模糊不確定性優(yōu)化模糊不確定優(yōu)化方法中，模糊變量被用于描述參數(shù)不確定性，模糊統(tǒng)計方法被用于研究不確定現(xiàn)象并將模糊優(yōu)化問題轉換為確定性優(yōu)化問題進行求解。如對發(fā)動機的零件進行多工況多目標的優(yōu)化設計。區(qū)間數(shù)不確定優(yōu)化方法利用區(qū)間描述參數(shù)的不確定性，只需要知道不確定參數(shù)的上下界，而并不需要其精確的概率分布和模糊隸屬函數(shù)?？紤]到此類方法的方便性，其在未來的發(fā)動機優(yōu)化設計上可能會有較大的應用前景。（三）多學科優(yōu)化的方法與策略多學科優(yōu)化的主要思想是在設計的整個過程中集成各個學科的知識，應用有效的設計優(yōu)化策略及相應的優(yōu)化方法，組織和管理設計過程。其目的是通過充分利用各個學科之間的相互作用所產(chǎn)生的協(xié)同效應，獲得系統(tǒng)的整體最優(yōu)解。進行多學科優(yōu)化設計的主要目的有二：一是將設計過程系統(tǒng)化，即讓參與整個系統(tǒng)設計的全部學科的人員都了解到其他學科的約束要求和優(yōu)化目標，避免設計過程中由于互相之間不了解而造成設計撞車，從而導致設計更改，浪費時間與經(jīng)費；二是在設計的全過程中貫穿各個專門特性的設計，即讓傳統(tǒng)的機、電、控制等設計專業(yè)在實現(xiàn)傳統(tǒng)性能設計的過程中把可靠性、維修性、保障性、安全性、測試性這些綜合性能結合起來考慮。多學科優(yōu)化方法主要有單級優(yōu)化、序列優(yōu)化、并行子空間優(yōu)化、協(xié)作優(yōu)化、多層遞階優(yōu)化等幾種。目前，一些先進的多學科優(yōu)化方法及策略已應用于航空航天領域。如在iSIGHT軟件平臺上利用單級優(yōu)化算法對某型發(fā)動機噴管的推力和質量進行了多學科優(yōu)化；對航空發(fā)動機的零件、部件及總體設計使用了不同的多學科優(yōu)化方法及策略。（四）優(yōu)化算法在發(fā)動機設計中用到的優(yōu)化算法，既有常規(guī)優(yōu)化算法，也有遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等智能優(yōu)化方法。對目前的一些優(yōu)化算法進行了總結和討論，其中包括具有較好全局收斂性能的隔代映射遺傳算法及其改進方法、常規(guī)優(yōu)化算法與遺傳算法的結合和具有動態(tài)調(diào)節(jié)因子和動態(tài)學習率的神經(jīng)網(wǎng)絡等。常規(guī)優(yōu)化技術如單純形法、牛頓法、可行方向法、序列二次規(guī)劃等，這些方法理論成熟，應用方便，已較多地應用于發(fā)動機的設計。如固體火箭發(fā)動機的結構質量優(yōu)化，利用Msops軟件包中的常規(guī)優(yōu)化算法對發(fā)動機曲軸的縱向結構參數(shù)的優(yōu)化等。人工智能優(yōu)化算法目前研究和應用較多的人工智能算法主要有遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡和模擬退火法等。遺傳算法主要特點是直接對結構對象進行操作，不存在求導和函數(shù)連續(xù)性的限定，具有內(nèi)在的隱并行性和更好的全局尋優(yōu)能力；采用概率化的尋優(yōu)方法，能自動獲取和指導優(yōu)化的搜索空間，自適應地調(diào)整搜索方向，不需要確定的規(guī)則。遺傳算法在發(fā)動機的設計中應用也較為廣泛。如基于遺傳算法，以發(fā)動機沖質比為目標函數(shù)，對發(fā)動機工作壓強、噴管擴張比、喉徑等參數(shù)進行優(yōu)化；利用遺傳算法對航空發(fā)動機單變量及雙變量PID控制器進行優(yōu)化。人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有自學習、自組織、自適應性、并行處理、分布式存儲容錯性等特點；具有聯(lián)想記憶、非線性映射、分類與識別、優(yōu)化計算、知識處理等多種功能?？紤]到發(fā)動機優(yōu)化設計的復雜性，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡建立目標或約束與設計變量的非線性數(shù)據(jù)關系，將是提高優(yōu)化效率的一種有效途徑。如將神經(jīng)網(wǎng)絡與遺傳算法相結合來優(yōu)化發(fā)動機的動力性組合以獲得最優(yōu)的燃油經(jīng)濟性。模擬退火法是基于金屬退火機理的一種隨機搜索優(yōu)化方法。模擬退火法在搜索策略上與傳統(tǒng)的隨機搜索方法不同，它不僅引入了適當?shù)碾S機因素，而且還引入了物理系統(tǒng)退火過程的自然機理，這種搜索策略有利于避免搜索過程因陷入局部最優(yōu)解而無法自拔的弊端，有利于提高全局搜索性能。四、以節(jié)能和環(huán)保為主要目標的汽車發(fā)動機綜合優(yōu)化技術研究重點（一）汽車發(fā)動機優(yōu)化設計方法1.汽車發(fā)動機多學科多目標優(yōu)化設計系統(tǒng)在以節(jié)能、環(huán)保為主要目標的綜合最優(yōu)前提下，根據(jù)汽車發(fā)動機設計特點，通過系統(tǒng)分解工作，建立起汽車發(fā)動機的物理分析模型及優(yōu)化數(shù)學模型；在上述工作基礎上，比較、選擇高效的多學科多目標優(yōu)化方法；最終開發(fā)出汽車發(fā)動機多學科多目標優(yōu)化設計系統(tǒng)。以渦輪增壓汽車發(fā)動機為例，圖3給出了該設計系統(tǒng)的結構與原理：按發(fā)動機總體級、部件級（渦輪增壓器、活塞式發(fā)動機）以及零件級（渦輪增壓器的離心葉輪、向心渦輪、軸、渦殼，活塞式發(fā)動機的連桿、曲軸等）三級進行多學科優(yōu)化設計。發(fā)動機總體優(yōu)化設計的功能是使得發(fā)動機的耗油率最低，質量最小、功率與轉矩最大，同時向各部件分配指標，并以總體與部件指標一致為約束條件；部件級優(yōu)化設計以與總體級分配指標相差最小為目標函數(shù)，在滿足部件級的約束條件下（例如渦輪增壓器要有足夠的臨界轉速裕度），向所屬各零件分配指標；零件級優(yōu)化設計以與部件級分配指標相差最小為目標函數(shù)，通過調(diào)整零件幾何結構尺寸，使得零件級的各學科約束條件滿足（如強度、振動等）。通過以上三級優(yōu)化，使得各零、部件與總體間設計達成一致協(xié)調(diào)（即各零、部件與總體間的復雜耦合關系通過一致性約束解耦），并找到綜合最優(yōu)的設計方案。中國汽車技術網(wǎng)--Wi活塞式置胡吼優(yōu)化渦輪增凡郡域甘烈件蜷此化優(yōu)化其他寫樣伏化I可畝葉其他零中國汽車技術網(wǎng)--Wi活塞式置胡吼優(yōu)化渦輪增凡郡域甘烈件蜷此化優(yōu)化其他寫樣伏化I可畝葉其他零件優(yōu)it濟萩畝壓汽.奧蠅機庖體任化|W缽毋優(yōu)化零H■級此化!表尊滯灌/-stn博訥圖3渦輪增壓汽車發(fā)動機分級多學科設計優(yōu)化結構2.汽車發(fā)動機的區(qū)間不確定性優(yōu)化研究汽車發(fā)動機設計是一項復雜的系統(tǒng)工程，包括燃燒、傳熱、結構、強度、振動、壽命、傳動、潤滑、電氣、工藝及材料等眾多學科，具有大量的不確定性參數(shù)，而且很多參數(shù)很難獲得其概率分布，所以未來開發(fā)區(qū)間數(shù)優(yōu)化方法用于發(fā)動機的優(yōu)化將是一個很有發(fā)展前景的方向。從優(yōu)化理論本身出發(fā)結合發(fā)動機的特殊性，建立一套能同時處理目標函數(shù)和約束不確定性的區(qū)間優(yōu)化理論，完善和發(fā)展目前的區(qū)間數(shù)值算法如區(qū)間有限元，并開發(fā)相應的誤差估計技術和自適應技術，將不確定算法與多學科優(yōu)化有機整合，進行發(fā)動機的多學科不確定優(yōu)化。（二）汽車發(fā)動機優(yōu)化設計問題關鍵零部件結構優(yōu)化汽車發(fā)動機的關鍵零部件如氣缸、活塞、曲軸、連桿及渦輪增壓器等的設計對發(fā)動機的性能有很大影響。這些零部件的優(yōu)化設計，可以提高發(fā)動機的性能、壽命和可靠性，從而降低成本、提高經(jīng)濟性。對這些關鍵零部件的優(yōu)化可采用前述的各種方法。但在優(yōu)化過程中需反復多次調(diào)用求解模型，優(yōu)化效率極低。未來對于此類零部件的優(yōu)化會越來越依賴于近似模型的引入。可以通過響應面法、神經(jīng)網(wǎng)絡和縮減基法等近似模型建立目標場函數(shù)與設計參數(shù)之間的近似關系，并且開發(fā)相應的誤差估計方法。還應將好的近似數(shù)值模型與全局收斂性能較好的遺傳算法、模擬退火法等相結合，引入相應的自適應算法，進行快速優(yōu)化。另外，利用并行算法和其他高性能計算技術也是提高優(yōu)化效率的一條途徑。發(fā)動機整機減振優(yōu)化隨著發(fā)動機質量越來越輕，而其功率和轉速不斷提高，振動和噪聲問題越來越突出。振動不僅影響到發(fā)動機自身的強度和性能，而且會給車輛整體壽命和乘客舒適性造成很大的影響。除了對發(fā)動機本身結構進行改進外，對發(fā)動機的減振系統(tǒng)進行優(yōu)化也是一條提高車輛整體振動性能的有效途徑。傳統(tǒng)的彈性減振系統(tǒng)已無法滿足舒適性要求，未來的趨勢是半主動減振和主動減振控制系統(tǒng)，即能根據(jù)發(fā)動機激勵、路況、車輛行駛狀態(tài)和載荷等自動調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)，優(yōu)化車輛動力學特性，實現(xiàn)主動減振。車用發(fā)動機的減振系統(tǒng)是一復雜的非線性系統(tǒng)，而神經(jīng)網(wǎng)絡因其自身的非線性映射能力在未來發(fā)動機減振系統(tǒng)的優(yōu)化設計中具有很大的潛力。另外，由于