内燃机工程

作者：韩荣港,梁兴雨,吕旭,王昆,刘军,王意宝

单位：天津大学 内燃机燃烧学国家重点实验室,天津 300072,天津大学 内燃机燃烧学国家重点实验室,天津 300072,天津大学 内燃机燃烧学国家重点实验室,天津 300072,天津大学 内燃机燃烧学国家重点实验室,天津 300072,潍柴动力股份有限公司,潍坊 261041,潍柴动力股份有限公司,潍坊 261041

关键词：柴油机,远后喷策略,润滑油稀释,果蝇优化算法,广义回归神经网络,

基金：内燃机可靠性国家重点实验室开放性课题项目（skler-202004）

为了实现柴油机润滑油稀释程度的准确、快速检测，基于试验建立了润滑油稀释率与理化参数指标的数据集。利用果蝇优化算法（fruit fly optimization algorithm， FOA）搜寻最优解更新广义回归神经网络（generalized regression neural network， GRNN）的光滑因子，提出了一种多理化指标参数融合的润滑油稀释程度预测方法。仿真结果表明：该模型的拟合优度为99.9%，均方根误差为0.106。通过将4种模型进行对比，证明了FOA–GRNN模型在预测精度、收敛速度及稳定性上的优越性。在实际柴油机远后喷试验中，将该预测方法与气相色谱（gas chromatograph， GC）法进行对比，二者的绝对误差在0.5%之内。该预测方法在保证检测精度的同时大大缩短了检测时间，为柴油机实现按质换油提供了理论和技术指导。

来源：2023年第5期

《内燃机工程》期刊编辑部

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