優(yōu)化汽車發(fā)動(dòng)機(jī)性能

1、一、前言 20 世紀(jì) 90年代以來，汽車行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)已從單一的性能競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)向性能、環(huán)保、節(jié)能 等多元綜合競(jìng)爭(zhēng)。僅就汽車發(fā)動(dòng)機(jī)而言，為應(yīng)對(duì)世界能源危機(jī)和減少對(duì)環(huán)境污染，其研究開 發(fā)工作已側(cè)重于降低油耗、減少排放、輕質(zhì)及減少磨損等方面，在這些研究中優(yōu)化技術(shù)將得 到廣泛的應(yīng)用。 汽車發(fā)動(dòng)機(jī)與航空發(fā)動(dòng)機(jī)同屬熱機(jī)范疇， 二者在許多方面有相通之處。 近年 來，汽車發(fā)動(dòng)機(jī)優(yōu)化工作已具有一定基礎(chǔ)，而針對(duì)航空航天發(fā)動(dòng)機(jī)所建立及應(yīng)用的優(yōu)化技術(shù) 則已取得較大的進(jìn)展。將這些先進(jìn)優(yōu)化技術(shù)特別是多學(xué)科優(yōu)化技術(shù)移植應(yīng)用于汽車發(fā)動(dòng)機(jī)優(yōu) 化設(shè)計(jì)可望提高汽車以節(jié)能與環(huán)保為中心的綜合性能。作者就當(dāng)前汽車發(fā)動(dòng)機(jī)及航空航天發(fā) 動(dòng)機(jī)領(lǐng)域的優(yōu)

2、化技術(shù)的一些進(jìn)展作一個(gè)簡(jiǎn)略的敘述，并對(duì)利用優(yōu)化技術(shù)提高汽車發(fā)動(dòng)機(jī)綜合 性能潛力進(jìn)行一些探討。 二、發(fā)動(dòng)機(jī)優(yōu)化技術(shù)研究和應(yīng)用現(xiàn)狀 目前各類發(fā)動(dòng)機(jī)研發(fā)工作的 共同重點(diǎn)包括降低油耗、減少排放、減輕質(zhì)量以及減少磨損等，為了達(dá)到這些目標(biāo)，在發(fā)動(dòng) 機(jī)設(shè)計(jì)中應(yīng)用優(yōu)化技術(shù)是一個(gè)重要的手段。 當(dāng)前發(fā)動(dòng)機(jī)的優(yōu)化工作主要在發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)、 材料、 燃料及燃燒、排放以及多學(xué)科優(yōu)化等幾個(gè)方面展開。 （一）發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)及材料優(yōu)化技術(shù) 發(fā) 動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)優(yōu)化主要是優(yōu)化關(guān)鍵零部件的形狀以改善發(fā)動(dòng)機(jī)性能，此方面的研究有： 將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法相結(jié)合用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化以獲得最優(yōu)的推重比；通過優(yōu)化固體火箭 發(fā)動(dòng)機(jī)的結(jié)構(gòu)以獲得最輕的結(jié)

3、構(gòu)質(zhì)量和最大的裝填密度；總結(jié)了國(guó)內(nèi)外對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)葉片-輪盤結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的研究現(xiàn)狀， 提出了一種將動(dòng)態(tài)分析與結(jié)構(gòu)形狀優(yōu)化設(shè)計(jì)相結(jié)合的新方法； 闡述了 CAD/CF技術(shù)在汽車發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)開發(fā)中的重要性，給出了CAD/C技術(shù)在電噴汽油機(jī)進(jìn)氣歧管設(shè)計(jì)和柴油機(jī)螺旋氣道設(shè)計(jì)的應(yīng)用效果；將邊界元法與罰函數(shù)優(yōu)化方法相結(jié)合，研 究了承受拉、壓交變載荷的發(fā)動(dòng)機(jī)連桿的形狀優(yōu)化；基于一種高效的有限元方法對(duì)三維復(fù)雜 形狀連桿進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)；基于有限元分析和優(yōu)化技術(shù)，提出了一種發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸的結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法；對(duì)火箭發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)匣進(jìn)行優(yōu)化，討論了應(yīng)力比及PV/V的優(yōu)化選擇問題等。為改進(jìn)發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)及使發(fā)動(dòng)機(jī)輕量化，對(duì)其材料進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)是一

4、種重要手段。近年來，包括新型復(fù)合材 料如碳化硅、氮化硅、氧化鋯、石墨及合成石墨等不斷用于發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)。通過建立發(fā)動(dòng)機(jī)復(fù) 合材料葉片各截面應(yīng)力應(yīng)變解析式和最大應(yīng)力準(zhǔn)則，對(duì)葉片進(jìn)行最大強(qiáng)度的優(yōu)化分析。對(duì)固體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)的復(fù)合材料殼體進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，使得發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)在滿足強(qiáng)度約束的要求下獲得最小的質(zhì)量。 （二）發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒優(yōu)化技術(shù)隨著世界能源問題和環(huán)境污染問題的日趨嚴(yán)重，飛機(jī)及汽車作為污染環(huán)境和消耗能源的大戶，備受人們的關(guān)注。發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒過程直接影響節(jié) 能和環(huán)保， 對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒過程優(yōu)化的研究越來越受到重視。目前主要是從噴射系統(tǒng)、 進(jìn)氣管系、燃燒室形狀等幾方面對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。在發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒噴射系統(tǒng)方面，借助于先進(jìn)

5、電子 控制技術(shù)，能準(zhǔn)確地調(diào)節(jié)燃油供給，優(yōu)化噴油定時(shí)和噴油次數(shù)，控制氣缸內(nèi)的混合狀態(tài)、燃 燒室內(nèi)的燃油分布，降低排放污染。對(duì)新型脈動(dòng)式電控燃油噴射系統(tǒng)的噴射定時(shí)問題，研究 了發(fā)動(dòng)機(jī)直接噴射技術(shù)的優(yōu)化問題。采用了多目標(biāo)設(shè)計(jì)方法， 優(yōu)化了發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒系統(tǒng)和配氣機(jī)構(gòu)匹配。在新型燃料發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒過程的優(yōu)化研究中，在建立氫燃料發(fā)動(dòng)機(jī)最優(yōu)控制模型的 基礎(chǔ)上，提出了雙模式控制方式；用計(jì)算機(jī)仿真分析手段對(duì)天然氣汽車發(fā)動(dòng)機(jī)的空燃比進(jìn)行 優(yōu)化來改善發(fā)動(dòng)機(jī)的性能。（三） 發(fā)動(dòng)機(jī)多學(xué)科優(yōu)化技術(shù) 發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)以結(jié)構(gòu)、 熱力、 燃燒、強(qiáng)度、振動(dòng)、流體、傳熱等多個(gè)學(xué)科為基礎(chǔ)，可變因素多，隨機(jī)性大，是一個(gè)可變互耦系統(tǒng) 的優(yōu)化問題。多

6、學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化通過充分利用各個(gè)學(xué)科之間的相互作用所產(chǎn)生的協(xié)同效應(yīng)，獲 得系統(tǒng)的整體最優(yōu)解，因而在發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)圖1 傳統(tǒng)設(shè)計(jì)流程圖上有很大的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。在航空發(fā)動(dòng)機(jī)領(lǐng)域，多學(xué)科優(yōu)化技術(shù)已被用于建立優(yōu)化模型并開展了渦輪葉片設(shè)計(jì)、壓氣機(jī) 葉片設(shè)計(jì)及發(fā)動(dòng)機(jī)總體方案設(shè)計(jì)，將傳統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法（如圖1 所示）轉(zhuǎn)變?yōu)閳D 2所示多學(xué)科優(yōu)化并行設(shè)計(jì)流程，綜合考慮了氣動(dòng)、振動(dòng)、強(qiáng)度和疲勞壽命等方面的要求，可縮短設(shè)計(jì)周期和提高優(yōu)化效果。如：利用單級(jí)優(yōu)化算法對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)噴管進(jìn)行了多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)； 在內(nèi)燃機(jī)的優(yōu)化研究中引入了多學(xué)科魯棒性設(shè)計(jì)優(yōu)化方法來評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)過程中的不確定性；采用多學(xué)科優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。三、發(fā)

7、動(dòng)機(jī)多學(xué)科多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)的研究?jī)?nèi)容 （一）多目標(biāo)優(yōu)化 發(fā)動(dòng)機(jī)的優(yōu)化涉及到多個(gè) 目標(biāo)，與單目標(biāo)優(yōu)化問題不同的是這些目標(biāo)函數(shù)往往耦合在一起，且每一個(gè)目標(biāo)具有不同的 物理意義和量綱。它們的關(guān)聯(lián)性和沖突性使得對(duì)其優(yōu)化變得十分困難。多目標(biāo)優(yōu)化方法可以 分為如下兩大類并且已在發(fā)動(dòng)機(jī)的優(yōu)化設(shè)計(jì)中得到了應(yīng)用。1 基于偏好的多目標(biāo)優(yōu)化方法此方法根據(jù)工程實(shí)際的具體情況， 首先選擇一個(gè)偏好向量， 然后利用偏好向量構(gòu)造復(fù)合函數(shù)， 使用單目標(biāo)優(yōu)化算法優(yōu)化該復(fù)合函數(shù)以找到單個(gè)協(xié)議最優(yōu)解。如利用線性組合法對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的 懸置系統(tǒng)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化； 利用加權(quán)法對(duì)液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)的減損和延壽控制進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化。 2基于非劣解集的多目標(biāo)

8、優(yōu)化方法此方法首先需要找到盡可能多的協(xié)議解，然后根據(jù)工程實(shí)際情況，獲得決策解。相比基于偏好的多目標(biāo)方法，該方法更系統(tǒng)、實(shí)用和客觀。如通過 多目標(biāo)遺傳算法，以單位推力、耗油率等為目標(biāo)函數(shù)對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)總體性能進(jìn)行優(yōu)化；基于 多目標(biāo)遺傳算法對(duì)固體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)的性能和成本進(jìn)行優(yōu)化。 （二）不確定性優(yōu)化 在發(fā)動(dòng)機(jī) 的生產(chǎn)及實(shí)際使用中，總是存在著材料特性、制造、裝配及載荷等方面的誤差或不確定性。 雖然在多數(shù)情況中，誤差或不確定性很小，但這些誤差或不確定性結(jié)合在一起可能對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī) 的性能和可靠性產(chǎn)生很大的影響。對(duì)于此類不確定性問題的優(yōu)化，傳統(tǒng)的優(yōu)化方法已無(wú)法解 決，而必須求助于不確定性優(yōu)化方法。1 隨機(jī)不確定性

9、優(yōu)化隨機(jī)不確定優(yōu)化方法中， 隨機(jī)變量或隨機(jī)函數(shù)被用于描述不確定性，用概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法將不確定優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為 確定性優(yōu)化問題進(jìn)行求解。 隨機(jī)不確定優(yōu)化的研究較為成熟， 并開始應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)的設(shè)計(jì)中。 如考慮幾何形狀、載荷、邊界條件的隨機(jī)性對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)的結(jié)構(gòu)可靠性進(jìn)行研究；對(duì)航空發(fā) 動(dòng)機(jī)中循環(huán)對(duì)稱結(jié)構(gòu)進(jìn)行概率有限元應(yīng)力分析。2 模糊不確定性優(yōu)化模糊不確定優(yōu)化方法中，模糊變量被用于描述參數(shù)不確定性，模糊統(tǒng)計(jì)方法被用于研究不確定現(xiàn)象并將模糊優(yōu)化 問題轉(zhuǎn)換為確定性優(yōu)化問題進(jìn)行求解。如對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的零件進(jìn)行多工況多目標(biāo)的優(yōu)化設(shè)計(jì)。 3區(qū)間數(shù)不確定優(yōu)化方法利用區(qū)間描述參數(shù)的不確定性， 只需要知道不確定參數(shù)的

10、上下界，而并不需要其精確的概率分布和模糊隸屬函數(shù)?？紤]到此類方法的方便性，其在未來的發(fā)動(dòng) 機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)上可能會(huì)有較大的應(yīng)用前景。 （三）多學(xué)科優(yōu)化的方法與策略 多學(xué)科優(yōu)化的主 要思想是在設(shè)計(jì)的整個(gè)過程中集成各個(gè)學(xué)科的知識(shí)，應(yīng)用有效的設(shè)計(jì)優(yōu)化策略及相應(yīng)的優(yōu)化 方法，組織和管理設(shè)計(jì)過程。其目的是通過充分利用各個(gè)學(xué)科之間的相互作用所產(chǎn)生的協(xié)同 效應(yīng)，獲得系統(tǒng)的整體最優(yōu)解。進(jìn)行多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)的主要目的有二：一是將設(shè)計(jì)過程系統(tǒng) 化，即讓參與整個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的全部學(xué)科的人員都了解到其他學(xué)科的約束要求和優(yōu)化目標(biāo)，避 免設(shè)計(jì)過程中由于互相之間不了解而造成設(shè)計(jì)撞車，從而導(dǎo)致設(shè)計(jì)更改，浪費(fèi)時(shí)間與經(jīng)費(fèi)； 二是在設(shè)計(jì)的全過

11、程中貫穿各個(gè)專門特性的設(shè)計(jì)，即讓傳統(tǒng)的機(jī)、電、控制等設(shè)計(jì)專業(yè)在實(shí) 現(xiàn)傳統(tǒng)性能設(shè)計(jì)的過程中把可靠性、維修性、保障性、安全性、測(cè)試性這些綜合性能結(jié)合起 來考慮。多學(xué)科優(yōu)化方法主要有單級(jí)優(yōu)化、序列優(yōu)化、并行子空間優(yōu)化、協(xié)作優(yōu)化、多層遞 階優(yōu)化等幾種。 目前，一些先進(jìn)的多學(xué)科優(yōu)化方法及策略已應(yīng)用于航空航天領(lǐng)域。 如在 iSIGHT 軟件平臺(tái)上利用單級(jí)優(yōu)化算法對(duì)某型發(fā)動(dòng)機(jī)噴管的推力和質(zhì)量進(jìn)行了多學(xué)科優(yōu)化；對(duì)航空發(fā) 動(dòng)機(jī)的零件、部件及總體設(shè)計(jì)使用了不同的多學(xué)科優(yōu)化方法及策略。 （四）優(yōu)化算法 在發(fā) 動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)中用到的優(yōu)化算法，既有常規(guī)優(yōu)化算法，也有遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能優(yōu)化 方法。對(duì)目前的一些優(yōu)化算法

12、進(jìn)行了總結(jié)和討論，其中包括具有較好全局收斂性能的隔代映 射遺傳算法及其改進(jìn)方法、常規(guī)優(yōu)化算法與遺傳算法的結(jié)合和具有動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)因子和動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí) 率的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。1 常規(guī)優(yōu)化技術(shù)如單純形法、牛頓法、可行方向法、序列二次規(guī)劃等，這些方法理論成熟，應(yīng)用方便，已較多地應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)的設(shè)計(jì)。如固體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)的結(jié)構(gòu)質(zhì)量?jī)?yōu)化，利用Msop軟件包中的常規(guī)優(yōu)化算法對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸的縱向結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化等。2 .人工智能優(yōu)化算法 目前研究和應(yīng)用較多的人工智能算法主要有遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模擬退火法等。遺傳算法主要特點(diǎn)是直接對(duì)結(jié)構(gòu)對(duì)象進(jìn)行操作，不存在求導(dǎo)和函數(shù)連續(xù)性的限定，具 有內(nèi)在的隱并行性和更好的全局尋優(yōu)能力；采用概率化的尋

13、優(yōu)方法，能自動(dòng)獲取和指導(dǎo)優(yōu)化 的搜索空間，自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向，不需要確定的規(guī)則。遺傳算法在發(fā)動(dòng)機(jī)的設(shè)計(jì)中應(yīng)用 也較為廣泛。如基于遺傳算法，以發(fā)動(dòng)機(jī)沖質(zhì)比為目標(biāo)函數(shù)，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)工作壓強(qiáng)、噴管擴(kuò)張 比、喉徑等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；利用遺傳算法對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)單變量及雙變量PID空制器進(jìn)行優(yōu)化。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)性、并行處理、分布式存儲(chǔ)容錯(cuò)性等特點(diǎn)；具有 聯(lián)想記憶、非線性映射、分類與識(shí)別、優(yōu)化計(jì)算、知識(shí)處理等多種功能?？紤]到發(fā)動(dòng)機(jī)優(yōu)化 設(shè)計(jì)的復(fù)雜性，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立目標(biāo)或約束與設(shè)計(jì)變量的非線性數(shù)據(jù)關(guān)系，將是提高 優(yōu)化效率的一種有效途徑。如將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法相結(jié)合來優(yōu)化發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)力性組合

14、以獲 得最優(yōu)的燃油經(jīng)濟(jì)性。模擬退火法是基于金屬退火機(jī)理的一種隨機(jī)搜索優(yōu)化方法。模擬退火 法在搜索策略上與傳統(tǒng)的隨機(jī)搜索方法不同，它不僅引入了適當(dāng)?shù)碾S機(jī)因素，而且還引入了 物理系統(tǒng)退火過程的自然機(jī)理，這種搜索策略有利于避免搜索過程因陷入局部最優(yōu)解而無(wú)法 自拔的弊端， 有利于提高全局搜索性能。四、以節(jié)能和環(huán)保為主要目標(biāo)的汽車發(fā)動(dòng)機(jī)綜合優(yōu)化技術(shù)研究重點(diǎn) （一） 汽車發(fā)動(dòng)機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法1汽車發(fā)動(dòng)機(jī)多學(xué)科多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)在以節(jié)能、環(huán)保為主要目標(biāo)的綜合最優(yōu)前提下，根據(jù)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)特點(diǎn)，通過系統(tǒng)分解工 作，建立起汽車發(fā)動(dòng)機(jī)的物理分析模型及優(yōu)化數(shù)學(xué)模型；在上述工作基礎(chǔ)上，比較、選擇高 效的多學(xué)科多目標(biāo)優(yōu)化

15、方法；最終開發(fā)出汽車發(fā)動(dòng)機(jī)多學(xué)科多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)。以渦輪增 壓汽車發(fā)動(dòng)機(jī)為例，圖3給出了該設(shè)計(jì)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與原理：按發(fā)動(dòng)機(jī)總體級(jí)、部件級(jí)（渦輪增壓器、活塞式發(fā)動(dòng)機(jī)）以及零件級(jí)（渦輪增壓器的離心葉輪、向心渦輪、軸、渦殼，活塞 式發(fā)動(dòng)機(jī)的連桿、曲軸等）三級(jí)進(jìn)行多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)。發(fā)動(dòng)機(jī)總體優(yōu)化設(shè)計(jì)的功能是使得發(fā) 動(dòng)機(jī)的耗油率最低，質(zhì)量最小、功率與轉(zhuǎn)矩最大，同時(shí)向各部件分配指標(biāo)，并以總體與部件 指標(biāo)一致為約束條件；部件級(jí)優(yōu)化設(shè)計(jì)以與總體級(jí)分配指標(biāo)相差最小為目標(biāo)函數(shù)，在滿足部 件級(jí)的約束條件下 （例如渦輪增壓器要有足夠的臨界轉(zhuǎn)速裕度），向所屬各零件分配指標(biāo)；零件級(jí)優(yōu)化設(shè)計(jì)以與部件級(jí)分配指標(biāo)相差最小為目標(biāo)函

16、數(shù)，通過調(diào)整零件幾何結(jié)構(gòu)尺寸，使得 零件級(jí)的各學(xué)科約束條件滿足（如強(qiáng)度、振動(dòng)等）。通過以上三級(jí)優(yōu)化，使得各零、部件與總體間設(shè)計(jì)達(dá)成一致協(xié)調(diào) （即各零、 部件與總體間的復(fù)雜耦合關(guān)系通過一致性約束解耦） ，并找 到綜合最優(yōu)的設(shè)計(jì)方案。圖 3 渦輪增壓汽車發(fā)動(dòng)機(jī)分級(jí)多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化結(jié)構(gòu)2汽車發(fā)動(dòng)機(jī)的區(qū)間不確定性優(yōu)化研究汽車發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，包括燃燒、 傳熱、 結(jié)構(gòu)、 強(qiáng)度、 振動(dòng)、 壽命、 傳動(dòng)、潤(rùn)滑、電氣、工藝及材料等眾多學(xué)科，具有大量的不確定性參數(shù)，而且很多參數(shù)很難獲得其 概率分布，所以未來開發(fā)區(qū)間數(shù)優(yōu)化方法用于發(fā)動(dòng)機(jī)的優(yōu)化將是一個(gè)很有發(fā)展前景的方向。 從優(yōu)化理論本身出發(fā)結(jié)合發(fā)動(dòng)機(jī)的

17、特殊性，建立一套能同時(shí)處理目標(biāo)函數(shù)和約束不確定性的 區(qū)間優(yōu)化理論，完善和發(fā)展目前的區(qū)間數(shù)值算法如區(qū)間有限元，并開發(fā)相應(yīng)的誤差估計(jì)技術(shù) 和自適應(yīng)技術(shù)， 將不確定算法與多學(xué)科優(yōu)化有機(jī)整合， 進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)的多學(xué)科不確定優(yōu)化。（二）汽車發(fā)動(dòng)機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)問題1 關(guān)鍵零部件結(jié)構(gòu)優(yōu)化汽車發(fā)動(dòng)機(jī)的關(guān)鍵零部件如氣缸、活塞、曲軸、連桿及渦輪增壓器等的設(shè)計(jì)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的性能有很大影響。這些零部件的優(yōu)化設(shè)計(jì)，可 以提高發(fā)動(dòng)機(jī)的性能、 壽命和可靠性， 從而降低成本、 提高經(jīng)濟(jì)性。 對(duì)這些關(guān)鍵零部件的優(yōu) 化可采用前述的各種方法。但在優(yōu)化過程中需反復(fù)多次調(diào)用求解模型，優(yōu)化效率極低。 未來對(duì)于此類零部件的優(yōu)化會(huì)越來越依賴于近似模型的

18、引入。可以通過響應(yīng)面法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和縮 減基法等近似模型建立目標(biāo)場(chǎng)函數(shù)與設(shè)計(jì)參數(shù)之間的近似關(guān)系，并且開發(fā)相應(yīng)的誤差估計(jì)方 法。 還應(yīng)將好的近似數(shù)值模型與全局收斂性能較好的遺傳算法、模擬退火法等相結(jié)合， 引入相應(yīng)的自適應(yīng)算法，進(jìn)行快速優(yōu)化。另外，利用并行算法和其他高性能計(jì)算技術(shù)也是提高優(yōu) 化效率的一條途徑。2 發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)減振優(yōu)化隨著發(fā)動(dòng)機(jī)質(zhì)量越來越輕， 而其功率和轉(zhuǎn)速不斷提高，振動(dòng)和噪聲問題越來越突出。振動(dòng)不僅影響到發(fā)動(dòng)機(jī)自身的強(qiáng)度和性能，而且會(huì)給 車輛整體壽命和乘客舒適性造成很大的影響。除了對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)本身結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)外，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī) 的減振系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化也是一條提高車輛整體振動(dòng)性能的有效途徑。傳統(tǒng)的彈性減振系統(tǒng)已無(wú) 法滿足舒適性要求，未來的趨勢(shì)是半主動(dòng)減振和主動(dòng)減振控制系統(tǒng)，即能根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)激勵(lì)、 路況、車輛行駛狀態(tài)和載荷等自動(dòng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)，優(yōu)化車輛動(dòng)力學(xué)特性，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)減振。車 用發(fā)動(dòng)機(jī)的減振系統(tǒng)是一復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其自身的非線性映射能力在未來 發(fā)動(dòng)機(jī)減振系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)中具有很大的潛力。另外，由于發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)的復(fù)雜性，在模