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设计制造润滑与可靠性

摘要

失效载荷谱是预测、评估零件强度和疲劳寿命的必要条件，但由于发动机工作工况多变，气缸盖热边界复杂，传热介质存在热惯性等，导致运行时的气缸盖温度谱预测非常困难。笔者提出一种基于改进直接搜索模拟退火算法(简称DSA算法)优化BP神经网络的气缸盖时域温度谱预测模型，通过改进DSA算法的初始温度确定方法和新点修正方法，增加动态调整的新点产生方式提高算法寻优稳定性和效率，用改进的DSA算法取代标准BP神经网络梯度下降法对神经元之间的连接权值进行求解，以误差为目标函数，搜索最优连接权值，将最优解赋值给BP神经网络并建立DSA-BP神经网络模型，预测气缸盖时域温度谱结果。 1）DSA-BP神经网络具备更精确、稳定计算能力。以发动机转速(r/min)、扭矩(Nm)、进气流量(kg/h)和燃料消耗量(kg/h)为输入参数，理论排气温度(℃) 为输出，进行样本训练，相较于标准BP神经网络，DSA-BP神经网络模型的训练相对误差均在5%以内，误差稳定，结果偏差小。 2）气缸盖温度主要受排气温度、排气流量、水温和水流量等因素影响，具有时滞特性。为了验证DSA-BP预测模型精确度，按热电偶测温法，笔者设计了缸盖底板鼻梁区的温度场试验，参考冷热冲击试验方法，进行变工况下的气缸盖温度测试。在低负荷工况(冷冲击)，气缸盖温度较低(60℃左右)，此时排气温度150℃，排气流量80kg/h，水温15℃，水流量65L/min；高负荷工况(热冲击)，气缸盖温度达到峰值(340℃)，此时，排气温度740℃，排气流量850kg/h，水温100℃，水流量280L/min。气缸盖温度与排气温度、排气流量、水温和水流量等因素存在强相关关系，且相对于发动机工况的变化，排气温度和缸盖温度时域谱的响应存在时滞特性。 3）DSA-BP气缸盖温度预测模型计算精度高，可应用于变工况下的发动机气缸盖温度预测，为评估零件强度、疲劳寿命提供数据基础。考虑热边界传热时变时滞特性，通过气缸盖传热模型推导得到气缸盖温度的数学模型。结合DSA-BP神经网络，应用MATLAB编写程序实现气缸盖温度时域谱的计算，对比测试结果：DSA_BP气缸盖温度预测模型计算的排气温度最高值绝对误差5.1℃，相对误差0.68%，排气温度最低值绝对误差8.4℃，相对误差5.57%；气缸盖最高温度绝对误差8.87℃，相对误差2.62%，最小温度绝对误差0.26℃，相对误差0.42%。 考虑时变时滞特性，推导气缸盖温度数学模型，结合DSA-BP神经网络，提出了一种变工况下的气缸盖温度预测模型，对气缸盖时域温度谱的计算精度高，适应性强，为分析气缸盖时域温度谱提供一种有效方法。

关键词

时域温度谱;时变时滞特性;BP神经网络;疲劳寿命

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