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摘要
为提高氢混天然气(HCNG)发动机的标定效率，精确预测发动机参数，对一台氢气体积分数为20%的HCNG燃料发动机进行试验研究和性能预测分析。基于高转速低负载工况稳态标定试验数据，采用支持向量机(SVM)方法建立发动机参数关联模型，并利用不同寻优算法为模型寻找最优参数，以提高各项参数的预测精度。结果显示：若发动机运行于最大扭矩点火正时，则等效天然气比消耗(BSFC)最小，NOx比排放(BSNOx)也处于较理想的水平，尤其在增加氢气比例时，这些外特性有更加显著的提升；SVM模型可以较好地描述发动机输入参数与输出参数之前的非线性关系，自变量与因变量之间的相关性较强(决定系数R2均大于0.97),模型的预测精度较高，利用遗传算法得出的最优预测模型具有较高的泛化能力，扭矩、BSFC、BSNOx的平均绝对百分比误差分别仅为1.23%、1.98%、5.43%。
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