分形理论在柴油机排气微粒生成机理研究方面的应用

探讨了柴油机排气微粒(PM)的生成机理及结构特征;从柴油机排气微粒的生成过程、结构特征以及分形的内涵出发,用分形理论研究柴油机排气微粒的生成机理是可行的。经过分析,提出了分形理论在柴油机排气微粒生成机理方面的具体研究内容及方向。     

柴油机连杆轴颈磨损量组合预测模型及应用

为了得到更合理、准确的柴油机的磨损预测结果,基于已有的柴油机连杆轴颈磨损数据,结合现代新的预测理论技术,提出一种指数回归灰色理论相结合的组合预测模型.实际应用情况表明,指数回归灰色理论相结合的组合预测模型在4个预测步长内,组合预测的相对误差在1.0%内,比单个预测的精度要高得多.     

4Cr9Si2船用柴油机排气阀抗热腐蚀性能

为了解船用柴油机排气阀材料4Cr9Si2的抗热腐蚀性能,用金相显微镜、电子探针和能谱对其腐蚀进行分析.结果表明,4Cr9Si2在500~800℃的抗热腐蚀性能低于1Cr18Ni9,合金中足够的铬含量可以在腐蚀孕育期使合金表面形成致密连续的保护性氧化膜,从而改善合金的热腐蚀性能.镍可以在热腐蚀的加速扩展期起固定硫的作用,从而减缓、延迟了硫向合金基体内的扩散,提高合金的热腐蚀抗力.     

基于电控柴油机、TC+AMT及制动的TCS研究

针对某4×2车辆,设计了基于电控柴油机、TC AMT及驱动轮独立制动联合控制的牵引力控制系统的方案,并提出了控制策略。建立了动力传动系统、整车等数学模型。在Matlab\Simulink环境下搭建了仿真模型,并对典型工况进行了仿真分析。结果表明所提出的牵引力控制策略能够使柴油机、TC AMT及制动系统的控制有机结合,有效地改善车辆在弱附着路面上的起步加速能力。     

基于自适应模糊推理系统的柴油机故障诊断

为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型.利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数.经文中试验数据检验,所建模型故障识别值与实际值之间的最大误差为10.16%,最小误差为0.115%,平均误差为2.26%,识别精度达到了97.74%.仿真结果表明,与BP网络模型相比,该模型收敛速度快,拟舍能力强且诊断识别精度高,能够有效识别柴油机放障.     

神经网络在柴油机故障诊断中的应用研究

该文利用尺度共轭梯度算法的神经网络对柴油机进行故障诊断 .首先讨论了其训练算法 ,然后确定了柴油机故障诊断所用特征参数及故障种类 ,并提出特征参数数据归一化公式 ,最后以 6-1 3 5 ZC柴油机为例 ,将实验数据输入网络验证 .结果表明 ,神经网络对柴油机故障识别率很高 ,应用于柴油机故障诊断领域是切实可行的 .     

柴油机燃用生物柴油燃烧与排放

研究了柴油机燃用0号柴油和生物柴油的燃烧放热规律．通过对燃烧特征参数的计算分析,发现生物柴油的燃烧始点有所提前,滞燃期缩短;燃烧初期放热尖峰出现时刻对应的曲轴转角有所提前,瞬时放热率峰值下降;燃烧持续期延长．同时还比较了柴油机燃用生物柴油和0号柴油的经济性和排放特性,发现燃油消耗率增加12％,而各种排放污染物除NOx略有上升外,CO、HC和颗粒物PM均显著下降．     

实际行驶工况下柴油车发动机负荷分布及排放

通过发动机电子控制单元测试发动机的转速、油门开度,研究排放满足欧3标准的某重型发动机在北京高速行驶工况下负荷分布特征,并基于发动机台架试验时的负荷特性数据计算出其功率消耗;同时结合车载排放系统的测试结果计算出该工况下的比功率排放量．试验表明,实际道路发动机的负荷分布特征和实验室法规工况差异较大,导致实际工况和法规工况下的排放数据差异大,尤其在NOx和PM两个指标方面．需重新匹配整车和发动机,使其能够工作在高效工作区域;或者采用符合我国实际道路运行工况的法规认证测试方法来控制车辆的道路排放,进而减少城市重型机动车NOx和PM的排放．     

活塞稳态温度与柴油机运行工况的关系研究

利用存储式活塞稳态温度测试系统,基于负荷特性曲线,对连续工况下活塞稳态温度进行测量.综合分析测试数据,分别对9个和25个工况点活塞温度用二次多项式进行拟合,计算了中间工况下活塞温度.结果表明:活塞温度分别随转速与扭矩的增加而呈现明显增加趋势;二次多项式拟合方法能有效获得中间工况活塞温度,满足大多数工况下的工程计算精度要求,可用于预测未知工况下的活塞稳态温度.利用该方法可有效获得部分负荷工况下活塞的稳态温度,也可为缸内三维燃烧和排放的活塞侧边界条件的获取提供支持.     

WD615系列发动机常见故障的诊断与排除

WD615系列柴油机在许多车型上装配,寿命长、动力性及经济性指标优良。探讨了其故障的诊断与排除,可以提高车辆维修效率和运营效率,为企业的发展提供有力的支持。