一、目的及意义

1.1研究目的：

柴油机放热规律是燃烧速率随曲轴转角变化的规律, 从放热规律曲线可以评价柴油机燃烧过程的合理性, 因此由放热规律对放热规律分析计算已成为分析燃烧过程的基本手段。到目前为止，燃烧过程的研究均通过放热规律来分析评价，因此放热规律的评价分析方法对优化和控制燃烧过程尤为重要。

1.2研究意义：

随着计算机技术和数值计算方法的进步，性能仿真在发动机设计与优化中得到了越来越广泛的应用。由于燃烧过程决定了发动机的动力、效率、排放和噪声等性能，因此在性能仿真中对燃烧过程的模拟尤为重要。但是，发动机的燃烧是复杂的物理、化学过程，目前对燃烧机理的认识不够透彻，无法唯一量化评价放热规律，因此仍然采用各种燃烧模型进行计算。人工神经网络是一种用于对复杂系统中的物理现象进行零维建模且不需要数学表征的技术。即建立一个从各种输入参数预测放热规律的人工神经网络模型, 可用于指导喷油系统和整机匹配方案的优化改进 , 方便评价柴油机燃烧过程的合理性。

1.3国内外研究现状分析

1.3.1发动机燃烧模型仿真研究现状分析

2013年，针对天然气发动机受到日益关注这一发展现状，山东大学邢小伟采用数值模拟的方法对某天然气发动机的燃烧过程进行了深入研究分析，通过将甲烷的简化动力学反应机理耦合到CFD软件中，模拟了某大缸径天然气发动机缸内燃烧过程，并对计算模型进行了试验验证，在原模型的基础上，设计了6种不同的预燃室方案，并将这6种不同方案的燃烧情况与原模型进行比对，分析总结了预燃室形状对火焰传播的影响趋势。并设计了不同的点火时刻及混合气浓度等方案，计算了各方案下的温度场、压力场、火焰传播情况，并与原方案进行比对，分析了各运行参数对此天然气发动机燃烧状况的影响。

2014年，天津大学周文婷针对缸内直喷机燃油经济性的提高受到爆震限制这一问题，以CFD缸内仿真模拟计算的方法，通过仿真缸内燃烧过程，分析直喷汽油机燃烧相关参变量与燃烧以及爆震的关系，对影响直喷汽油机缸内燃烧和爆震的主要因素作出评价。利用验证后的计算模型，针对正常燃烧和爆震燃烧两种工况点进行仿真，根据输出的三维结果分析了两种工况的燃烧过程。

2015年，上海交通大学何赛针对纯柴油发动机的部分结构参数不能很好的匹配双燃料燃烧模式，使得燃料经济性和排放特性未能达到预期效果的这一问题，对双燃料发动机进行了性能仿真研究，以GT-POWER 7.3多燃料预测燃烧模型“DIJet”为基础，经过大量实验数据修正，建立R6160双燃料发动机整机模型，基于这一模型，研究了天然气替代率， 喷油正时以及过量空气系数对双燃料发动机性能与排放的影响。2016年，山东理工大学马镇镇利用GT-Power软件建立了某增压天然气发动机仿真模型, 通过对试验数据和模拟数据进行对比对模型的精确性进行了验证，利用该仿真模型研究了不同压缩比、点火提前角等参数对天然气发动机动力性、经济性和排放特性及爆震影响规律，并利用GT-Power中DOE(试验设计)模块对天然气发动机性能及其重要参数进行优化，总结出了预测发动机性能变化的数学公式。

2017年，大连海事大学的张辰虓，对6880ME-GI型双燃料发动机工作过程建立数学模型，分别对发动机各个组成部分建模，然后在Simulink平台对各个模型进行仿真实验，最终得出了气缸模块和多缸联合模块的可行性。

2017年，吉林大学的邓绮慧，针对某款增压直喷汽油机，运用AV-FIRE软件，模拟分析了喷射参数对缸内直喷汽油机燃烧过的影响，其中包括第二次喷油时刻、喷油比例、第二次喷油压力和第二次喷雾锥角，为进一步研究汽油机爆震和颗粒物排放做出了贡献。

1.3.2神经网络模型仿真研究现状分析

2015年，北京理工大学朱振夏、张付军等人提出了基于神经网络的零维预测燃烧模型，适用于发动机稳态和动态过程的燃烧计算，以建立高原增压柴油机燃烧模型为例，介绍了基于神经网络的零维预测燃烧模型的建模步骤并验证了模型的预测精度和建模方法的可行性，其研究对本文的研究内容有很大程度上的指导作用。

2016年，Arunachalam VELMURUGAN等人探讨了使用人工神经网络来预测热裂化腰果壳油（TC-CNSL）作为生物柴油与柴油混合的单缸、四冲程柴油发动机的性能、燃烧和排放情况。ANN结果表明，ANN预测值与各种发动机性能、燃烧参数和尾气排放特性的实验值都有很好的相关性。其研究方式对本文的研究有一定程度上的指导作用。

2017年，吉林大学江涛、林学冬等人，提出以燃烧始点、预混合燃烧速率、扩散燃烧速率及燃烧持续期作为量化评价参数，建立预测放热规律量化评价参数的人工神经网络模型，预测分析喷射系统参数和进气系统参数对放热规律评价参数的影响。研究结果表明：当采用“5-18-4”型神经网络结构模型并采用 trainlm算法时，预测的鲁棒性、响应性和收敛精度均良好，证明所创建的模型能很好地预测放热规律。其研究所得对本文的研究内容起了很重要的指导作用。