柴油机多目标优化算法

NOx 降 93%

结合克里金模型、NSGA-III和TOPSIS的全因子优化方法，在降低排放的同时几乎不牺牲燃油经济性，并引入综合经济性（CE）指标评估整体性能。

杨仕臣 · Mingjiang, Yu · Wan, Mingding · 王正江 · Yuting, Ma · 申立中 · 陈贵升 · Yuchen, Xu

Results in Engineering 2025

参数信息

尾气NOx减排幅度

93.47 %

颗粒物减排幅度

15.24 %

制动燃油消耗率变化

0.96 %

综合经济性CE

211.71 g/kWh

制动热效率变化

0.95 %

缸内最高压力变化

3.94 %

最大压力升高率变化

5.74 %

尿素比消耗变化

17.47 %

技术优势

NOx排放骤降

通过全因子设计和多目标优化，尾气NOx降低93.47%，颗粒物降低15.24%，同时燃油消耗仅增加0.96%。

综合经济性可优化

引入综合经济性指标CE，将燃油和尿素消耗统一衡量，优化后CE从212.63 g/kWh降至211.71 g/kWh，且在β<1.5时经济性优于原机。

算法综合性能优

Kriging-NSGA-III-TOPSIS方法获得的帕累托前沿在TOPSIS评价下综合得分达0.8225，高于单目标优化结果。

应用场景

• 内燃机排放控制：可在不改动硬件的情况下，通过标定优化大幅降低NOx和PM排放，满足更严法规。
• 动力总成标定优化：提供一套完整的多目标标定流程，快速找到兼顾排放与经济性的参数组合。
• 替代燃料发动机适配：优化方法可扩展到替代燃料发动机，通过调整实验因素重新标定，适应不同燃料特性。
• 发动机实车集成：优化后的标定参数可直接应用于整车，在实车运行中实现排放与油耗的均衡。