ZS195柴油机无氮（O2/CO2）燃烧的排放特性

文章介绍了ZS195柴油机无氮(O2/CO2)燃烧试验装置,对柴油机在无氮进气条件下的起动性和排放特性进行了试验研究,试验结果表明,无氮进气(O2/CO2)的混合程度对发动机的运行有显著影响,无氮进气条件下,进气中O2体积分数为0.6时,柴油机排放中NOx排放量与常规进气相比显著降低,HC、CO的排放量略有增加。     

一种基于稀扩散燃烧概念的bump燃烧室及其降低柴油机有害排放机理的研究

提出了一种bump燃烧室,可使撞壁射流从壁面被剥离,形成二次空间射流,从而加快空气与流体的混合速率.采用了可灵活控制喷油规律的FIRCRI电控共轨式喷油系统.实验表明bump燃烧室在缸内能够形成稀扩散燃烧氛围,在缸内平均过量空气系数λ处在1.3～2.0的范围内,显著降低NO x 和碳烟排放.bump燃烧系统在降低NO x 和碳烟排放方面显示了极大的潜力.     

喷油式主动再生柴油机颗粒捕集器控制装置的设计

文章基于Freescale 16位单片机S12XS64设计了一种柴油机颗粒捕集器(diesel particulate filter,DPF)再生过程控制装置,实现了DPF再生系统相关传感器的信号采集、执行器驱动、车载诊断系统(on-board diagnostics,OBD)和上位机软件通讯等功能。该系统设计了DPF再生控制策略,将控制装置设为断电、待机、工作、再生4种工作状态,通过测量得到的排气背压、DPF压降以及发动机转速来判断DPF主动再生时机,可以在DPF需要再生时通过控制供油泵、空气泵、火花塞和阀门等单元来实现DPF的再生过程;系统使用了多MOSFET并联来保证驱动器的可靠性,优化了系统工作电流,预防了信号干扰。该控制系统结构简单、稳定可靠,在城市公交改造项目的应用中工作稳定、操作便捷、尾气的净化处理效果显著,良好地实现了对喷油式DPF主动再生过程的控制,有很强的实用价值和广阔的应用前景。     

简谐力矩作用柴油机轴系的主共振

应用拉格朗日方程,得到了柴油机轴系的非线性振动微分方程,根据非线性振动的多尺度解法,求得系统满足主共振情况的一次近似解,并对其进行数值计算,绘制系统相图、时间响应曲线,分析外激力、谐调值等对系统的影响.     

蜗壳喷嘴出口速度分布特性

用数值计算的方法，以κ-ε双方程模型模拟蜗壳内的气体流动情况，以心形线拟合蜗壳的通流截面，用SIMPLEST算法计算了3种不同型线蜗壳喷嘴出口气流角和速度的分布情况。对计算结果的比较表明，蜗壳型线的变化，对喷嘴出口气流参数的分布会产生明显的影响。当Aθ/rθ沿周向线性变化时，喷嘴出口参数的分布最均匀。     

采用双平衡轴对四缸柴油机的减振研究

通过对四缸柴油机平衡分析，得出引起其振动的主要激振源为合成往复惯性力和内力矩；并从理论上论述加装双平衡轴来减小和平衡不平衡力和力矩；通过对比试验研究证实双平衡轴能显著降低柴油机的振动．     

丝网过滤器压降解析模型研究

根据壁流式不锈钢丝网过滤器一维结构模型,建立了过滤体内一维气体流动模型,并推导出解析解,根据解析解建立了过滤器过滤初期压降模型及过滤后期压降增长率模型,压降模型反映了丝网结构参数,过滤体结构参数,微粒大小及废气性质对过滤体压降的影响,此夺降模型简单有效,是丝网过滤器优化设计中不可缺少的理论工具。     

基于进化RBF网络的柴油机喷油参数研究

基于柴油机燃油喷射电子控制实时性的要求，引入非线性最优控制理论来确定RBFNN的参数，用全局优化算法－遗传算法来离线求解非线性优化问题，用递推最小二乘法（RLS）在线调整进化RBFNN的输出权值，增加系统的抗干扰能力。同时通过分析输入参数与输出参数的相关性来简化该神经网络。结果表明：冷却水温及润滑油温度与喷油参数的相关性最低，从输入参数中去除它们后的简化神经网络在更少的迭代次数下能达到同样的逼近效果。     

Study of CNG／diesel dual fuel engine＇s emissions by means of RBF neural network

Great efforts have been made to resolve the serious environmental pollution and inevitable declining of energy resources. A review of Chinese fuel reserves and engine technology showed that compressed natural gas (CNG)/diesel dual fuel engine (DFE) was one of the best solutions for the above problems at present. In order to study and improve the emission performance of CNG/diesel DFE, an emission model for DFE based on radial basis function (RBF) neural network was developed which was a black-box input-output training data model not require priori knowledge. The RBF centers and the connected weights could be selected automatically according to the distribution of the training data in input-output space and the given approximating error. Studies showed that the predicted results accorded well with the experimental data over a large range of operating conditions from low load to high load. The developed emissions model based on the RBF neural network could be used to successfully predict and optimize the emissions performance of DFE. And the effect of the DFE main performance parameters, such as rotation speed, load, pilot quantity and injection timing, were also predicted by means of this model. In resum6, an emission prediction model for CNG/diesel DFE based on RBF neural network was built for analyzing the effect of the main performance parameters on the CO, NOx emissions of DFE. The predicted results agreed quite well with the traditional emissions model, which indicated that the model had certain application value, although it still has some limitations, because of its high dependence on the quantity of the experimental sample data.     

高压共轨柴油机燃烧室匹配设计

在柴油机引入高压共轨喷油系统后,进行了柴油机燃烧室参数设计匹配研究.提出了高压共轨喷油系统对燃烧室的结构要求.分析了高压喷射用燃烧室的结构设计因素,给出贯穿距离、压缩比、口径比以及径深比合理取值范围,提出了燃烧室匹配设计流程,设计493柴油机的不同结构缩口燃烧室.进行了不同方案燃烧室的匹配实验,实验数据表明,6喷孔及缩口大口径浅坑燃烧室是该柴油机燃烧系统较合理的方案.