运用GEM3D工具离散化的方法建立了某1.5L自然吸气车用CNG(压缩天然气)发动机GT-Power仿真模型,并用试验数据对模型进行校核,模型最大误差为3.64%。在此基础上进行了CNG发动机增压器匹配分析,用DoE(design of experiment)工具对增压发动...运用GEM3D工具离散化的方法建立了某1.5L自然吸气车用CNG(压缩天然气)发动机GT-Power仿真模型,并用试验数据对模型进行校核,模型最大误差为3.64%。在此基础上进行了CNG发动机增压器匹配分析,用DoE(design of experiment)工具对增压发动机的点火提前角进行了优化,然后优化了不同压缩比和不同过量空气系数下的点火提前角,对压缩比和过量空气系数进行了计算分析。结果表明:仿真模型具有较高精度,方案2为4种涡轮增压器方案中最佳方案,并对该方案进行了台架试验,仿真结果与试验结果误差在4%以内;通过优化点火提前角,扭矩最大提高了9.3%;在各最优点火提前角下,压缩比为12时最优,过量空气系数为1.1时具有最佳经济性。展开更多
采用局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法来识别机械系统固有频率和阻尼比。局部均值分解(LMD)方法可以自适应地将一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF(Production Function)分量之和,采用LMD方法对脉冲激励下机...采用局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法来识别机械系统固有频率和阻尼比。局部均值分解(LMD)方法可以自适应地将一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF(Production Function)分量之和,采用LMD方法对脉冲激励下机械系统的加速度响应信号进行分解,得到一列具有物理意义的PF分量,每一个PF分量可以对应于某一个模态下的振动响应,进而就可以通过拟合瞬时频率和瞬时幅值曲线识别模态固有频率和阻尼比。先采用仿真信号进行了分析,使用LMD方法和经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)对梁的瞬态响应实验数据进行模态识别并同仿真结果进行对比研究,结果表明用LMD进行模态分析具有较好的效果。展开更多
文摘运用GEM3D工具离散化的方法建立了某1.5L自然吸气车用CNG(压缩天然气)发动机GT-Power仿真模型,并用试验数据对模型进行校核,模型最大误差为3.64%。在此基础上进行了CNG发动机增压器匹配分析,用DoE(design of experiment)工具对增压发动机的点火提前角进行了优化,然后优化了不同压缩比和不同过量空气系数下的点火提前角,对压缩比和过量空气系数进行了计算分析。结果表明:仿真模型具有较高精度,方案2为4种涡轮增压器方案中最佳方案,并对该方案进行了台架试验,仿真结果与试验结果误差在4%以内;通过优化点火提前角,扭矩最大提高了9.3%;在各最优点火提前角下,压缩比为12时最优,过量空气系数为1.1时具有最佳经济性。
