基于新型rbf神经网络的四缸发动机活塞_轴系仿真研究

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1、第26卷第5期内燃机工程Vol.26No.52005年10月ChineseInternalCombustionEngineEngineeringOct.2005文章编号:1000-0925(2005)05-062-04260104基于新型RBF神经网络的四缸发动机活塞-轴系仿真研究12孟凡明,张优云(1.清华大学摩擦学国家重点实验室,北京100084;2.西安交通大学润滑理论及轴承研究所)SimulationofPiston2CrankshaftSystemofEngineBasedonImprovedRadialBaseFunctionNeuralNetwork12MENGF

2、an2ming,ZHANGYou2yun(1.StateKeyTribologicalLabInstitute,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China;2.TheoryofLubricationandBearingInstitute,Xi’anJiaotongUniversity)Abstract:BytheuseofintroducinganewtypeofRadialBaseFunctionneuralnetworks(RBFNN)andvisualizationtechnologyintothesimulationofthepisto

3、n2crankshaftcouplingdynamicsystemofafour2cylin2derengine,thesimulationmodelsofthistypeofengineweredeveloped.Undertheconsiderationofoperationperformancesoftheabovefour2cylinderengine,theRBFNNproposedcouldreconstructedtheoilfilmforcescalculatedbytwo2dimensionalReynoldlubricationequationandpres

4、sureappliedonthepistonbycombustiongasinacylinder,anditsvaliditywasdemonstrated.Basedoncouplingthesuccessfullytrainedandmodular2izedRBFNNintothedynamicequationsfortheabovepiston2crankshaftsystem,thesimulationmodelsofthissystemweredevelopedbySIMULINKinMATLAB.Theproposedmethodcanalsoapplytothem

5、odellingofothertypeengines.摘要:将一种新型的RBF神经网络和可视化等技术引入四缸发动机活塞-轴系的动力学建模中,建立了四缸发动机的活塞-轴系的仿真模型。提出的神经网络考虑了发动机运行具有周期性和不同缸存在点火相位差等特点,能重构发动机各缸燃烧气体作用于活塞的压力和其它方法难以再现的由二维雷诺润滑方程计算得到的油膜力,其有效性也被证明。再对神经网络进行训练、模块化并耦合到四缸发动机活塞-轴系动力学模型中,开发了MATLAB/SIMULINK环境下的四缸发动机活塞-轴系动力学仿真模块。这种方法也适合于其它类型发动机建模。关键词:内燃机;活塞-轴系;仿真;

6、耦合;RBF神经网络;神经网络/仿真KeyWords:I.C.Engine;Piston2CrankshaftSystem;Simulation;Coupling;RadialBaseFunctionNeuralNetwork;MATLAB/SIMULINK中图分类号:TK401文献标识码:A1概述件等原因,在现实条件下研究发动机的某些性能是困难的;而计算机仿真技术的发展提供了这种研究多缸发动机的工作过程是复杂的,由于试验条所需的技术和软件的可能性。通过仿真手段来模拟收稿日期:2004205209基金项目:国家自然科学基金资助(50375115)作者简介:孟凡明(1971-),

7、男,博士生,主要研究方向为摩擦学,E2mail:fmmeng@xjtu.edu.cn。2005年第5期内燃机工程·63·发动机运行特性,国内这方面的研究尚处于起步阶+cEθÛ1+k1(θ1-θ2)=MD(θ1)-Hf(θ1)(1)段。从现有的国内外文献来看,在活塞―轴系的仿1′2[IE(θ2)-γ2]θ¨2+IE(θ2-β2)θÛ2+c1(2θÛ2-θÛ1-真中几乎全部忽略了油膜摩擦力作用,即使考虑了2[1,2]其作用,也作了一定的简化处理,这种简化方程θÛ3)+cEθÛ2+k1(2θ2-θ

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