分会场

高效清洁燃烧

摘要

基于三维流体力学软件，构建了柴油-甲醇组合燃烧（DMCC）发动机工作过程数值模型；提出了一种基于灰狼算法（GWO）优化支持向量机（SVR）的智能回归方法，并以过量空气系数、甲醇替代率、喷油时刻作为决策变量，建立了NOx、CO、CO2排放及指示油耗（ISFC）回归模型；随后，结合多目标灰狼优化算法（MOGWO）和熵权TOPSIS（E-TOPSIS）评价方法获取了DMCC发动机的最优运行工况点；最后，探索了在权衡NOx排放、ISFC以及减碳效益后所能实现的最大MSR。结果表明：经GWO优化后，所建立的SVM回归模型决定系数均大于0.95，对NOx、CO和ISFC的预测表现出较好的一致性及泛化性。由MOGWO和E-TOPSIS计算得出的最优工况点可实现NOx排放和ISFC的协同优化，同时保证CO排放＜600ppm。其中，与基准点相比，NOx与ISFC分别减少了6.22%和13.39%。最大MSR的研究结果表明：在帕累托最优集中，最大MSR达到56.16%，此时，NOx和CO2排放分别减少了75.85%和59.32%，但ISFC增加了21.67%。

关键词

甲醇;柴油;发动机;支持向量机;多目标灰狼优化算法

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