1.1 研究目的及意义

柴油发动机应用广泛，处在所属产业链的相对核心的位置。柴油发动机主要用于最终配套产品，比如大功率高速柴油机主要配套重型汽车、大型客车、工程机械、船舶、发电机组等。因此，柴油机行业的发展在很大程度上取决于相关终端产品市场情况。在农用柴油机领域，发展中国家的市场增长将弥补发达国家的市场滑落，全球人口的快速增长，以及老旧设备的更新换代都对农业机械有较大需求，全球农用柴油机市场将呈现高速增长。在航空发动机领域，发动机产业是航空工业的核心细分子行业，未来发展前景非常广阔。综合以上对各领域的分析，全球柴油发动机依旧将保持较高的增长速度稳步向前发展。

但柴油机在工作过程中也会产生大量对人类社会造成危害的排放物。柴油机主要排放物为PM(颗粒状物质)和NOx，而CO和HC排放较低。柴油机排出的NOx中，NO约占90%，NO2只是其中很少的一部分。NO无色无味、毒性不大，但高浓度时能导致神经中枢的瘫痪和痉挛，而且NO排入大气后会逐渐被氧化为NO₂。NO₂是一种有刺激性气味、毒性很强(毒性大约是NO的5倍)的红棕色气体，可对人的呼吸道及肺造成损害，严重时能引起肺气肿。当浓度高达100×10^-6体积浓度以上时，会随时导致生命危险。NOx和HC在太阳光作用下会生成光化学烟雾，NOx还会增加周围臭氧的浓度，而臭氧则会破坏植物的生长。此外，NOx还对各种纤维、橡胶、塑料、电子材料等具有不良影响。因此，降低NOx的排放是柴油机尾气净化的主要课题。而对柴油机氮氧化物排放特性的预测也便显得很具现实价值和意义了。

目前神经网络理论广泛地应用于非线性问题的研究，将神经网络理论应用到对柴油机NOx排放特性的研究上，建立其预测模型从而可以更好地掌握其排放规律，控制其排放，这具有非常重要的意义。这种依赖神经网络理论研究NOx排放特性的方法不需要大量的试验，建模计算简单，还能够保持一定的预测精度，并且能对未经过试验测得的柴油机运转工况下NOx排放特性进行预测，对研究柴油机NOx排放特性非常适用。

1.2 国内外研究现状

柴油机的排放不仅与内燃机的类型、结构、所用燃料的品质以及内燃机产品的技术水平等因素有关，还与运转条件等有关。由于影响因素错综复杂，要想清楚地了解内燃机的排放形成机理，有效地控制内燃机的排放，了解新产品或者改进后的产品排放是否达标，就必须先研究其排放性能，即了解不同条件下(在不同设计或改进方案、不同使用条件、不同运转工况、不同净化措施、同一净化措施的不同参数等等)内燃机的排放情况。

自20世纪80年代，在柴油机排放方面的研究相当活跃(柴油机NOx排放研究也是如此)，根据具体研究目的的不同，柴油机排放的研究内容已经深入与柴油机相关的各个方面，如柴油机的排放性能、柴油机的排放形成机理、柴油机排放措施控制、柴油机台架试验等等。

当前对柴油机排放研究的常用方法有试验法和模拟法。

试验法具有直观、准确的特点，无论柴油机的工作过程多么复杂，只要实验手段具备，均能了解柴油机在实际工作过程中根据研究目的而定的输入和输出之间的关系。但试验法要花费很大的人力、物力，而且，有时还因实验条件的限制难以进行某些实验。

模拟法则能通过计算机很方便地预测内燃机的燃烧与排放等性能以及各影响因素的影响规律，但因传统的模拟法是建立在内燃机缸内工作过程数学模型基础之上，而由于内燃机工作过程伴随着工质的流动、高速的化学反应和热传递现象，要想建立精确的数学模型存在一定的难度，所以，任何模型都具有猜测性，都要做重大的简化假设，因而不可能完全、准确地反映实际过程，这就直接影响到模型的性能和排放预测得精度。