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农用柴油机的DPF再生条件与排放性能智能多目标优化 被引量：2
1
作者 王煜华 王贵勇 +2 位作者 陈贵升 李进龙 何述超 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第15期34-43,共10页
为提升农用柴油机的DPF(diesel particulate filters)再生性能、排放和燃油经济性,该研究提出了基于增强循环训练的智能多目标优化方法。通过BP(backpropagation)神经网络构建了DPF再生条件预测模型,并提出AMSO(adaptive memory gull op... 为提升农用柴油机的DPF(diesel particulate filters)再生性能、排放和燃油经济性,该研究提出了基于增强循环训练的智能多目标优化方法。通过BP(backpropagation)神经网络构建了DPF再生条件预测模型,并提出AMSO(adaptive memory gull optimization)算法提高预测精度。基于NSGA-Ⅲ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ)对多个控制参数进行优化,并通过稳态和WHTC瞬态循环试验验证。结果表明:在稳态试验验证中,优化后DPF入口和出口温度平均增加了6.10%和2.90%,O_(2)浓度增加了18.86%,同时,NOx、烟度和BSFC(brakespecificfuel consumption)的平均降低分别为10.72%、11.48%和0.24%,确保了DPF的高效安全再生。在瞬态测试验证中,DOC(diesel oxidation catalyst)入口温度、DPF入口温度和O_(2)浓度明显改善,分别增加了31.00%、2.60%和0.50%,同时,NOx和烟度排放分别降低了10.40%和0.80%,燃油消耗减少了3.5%。证明了提出的优化方法解决了农用柴油机DPF再生与排放优化问题,为柴油机再生模式下控制参数优化提供指导。 展开更多
关键词 柴油机 排放 神经网络 多目标 DPF 再生条件
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