ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）２０２３年第３７卷第６期Ｖｏｌ．３７Ｎｏ．６２０２３收稿日期：２０２２－１０－２７基金项目：国家自然科学基金项目（６１９０３１８５）；国家青年科学基金项目（５１４０５２２１）作者简介：张袁元，博士，副教授，主要从事节能与新能源汽车设计、ＣＡＥ分析、信号处理研究，Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｔａｎｇｙｕａｎｙｕａｎ１２１４＠１６３．ｃｏｍ。本文引用格式：张袁元，陈丹，韦思航．联合神经与遗传算法的发动机进气管参数优化［Ｊ］．重庆理工大学学报（自然科学），２０２３，３７（６）：１０２－１０９．Ｃｉｔａｔｉｏｎｆｏｒｍａｔ：ＺＨＡＮＧＹｕａｎｙｕａｎ，ＣＨＥＮＤａｎ，ＷＥＩＳｉｈａｎｇ．Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｅｎｇｉｎｅｉｎｔａｋｅｐｉｐｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｂｙｃｏｍｂｉｎｉｎｇｎｅｕｒａｌａｎｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏ⁃ｒｉｔｈｍｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ），２０２３，３７（６）：１０２－１０９．ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４－８４２５（ｚ）．２０２３．０６．０１２联合神经与遗传算法的发动机进气管参数优化张袁元，陈丹，韦思航（南京工程学院汽车与轨道交通学院，南京２１１１６７）摘要：以进气管结构参数为研究对象，联合神经与遗传的集成优化算法，提升发动机动力与经济性能。通过搭建发动机的一维性能仿真模型，结合外特性性能曲线对模型边界参数进行了修正，研究了进气管长度和管径对发动机性能的量化影响；进一步基于神经网络遗传算法分析了适用于不同工况的进气管最优参数。结果表明，在发动机４０００～５５００ｒ／ｍｉｎ转速范围，扭矩提升明显，５０００～７０００ｒ／ｍｉｎ转速范围，比油耗降低明显。在所设定的优化目标下，扭矩优化率最高提升１２．０８％，比油耗降低１．５１％。联合一维系统仿真模型和神经网络遗传算法，对进气管结构参数进行优化，系统集成方法可以为可变进气参数设置提供数据基础。关键词：神经网络；遗传算法；动态效应；数值仿真；进气管中图分类号：ＴＫ４１２＋．３文献标识码：Ａ文章编号：１６７４－８４２５（２０２３）０６－０１０２－０８０引言发动机进气系统用来控制和调整进气流量和速度，...
