简介：在内燃机高原环境性能模拟试验台上,对不同海拔高度（大气压力）下的电控共轨柴油机性能进行了试验研究,分析了大气压力的变化对电控共轨柴油机性能的影响规律。结果表明：海拔3000m以下,柴油机的动力性和经济性随海拔的升高基本保持不变;海拔5000与0m相比,在低转速时,有效功率下降42.1%,燃油消耗率增加18.6%;在中高转速时,有效功率下降15.1%,燃油消耗率小于7.0%,排温基本保持在710℃以内。

简介：介绍了电控共轨喷油系统在柴油机上的应用；进行了直喷柴油机与电控共轨喷油系统的匹配试验；研究了共轨压力、喷油提前角及转速、负荷等工作参数对柴油机性能的影响。结果表明，对于不同的工况选择合适的共轨压力和喷油提前角，可以降低燃油消耗率和最高爆发压力，改善排放，达到对柴油机性能的综合要求。

简介：为了预测不同废气再循环（exhaustgasrecirculaction,EGR）率对某型高压共轨柴油机性能的影响,采用AVLFIRE软件建立了该柴油机缸内的多维仿真模型,并与试验结果进行对比,验证了模型的正确性;对样机采用不同的EGR率进行缸内模拟计算,分析研究了不同EGR率对柴油机缸内燃烧过程参数及排放（NOx和Soot）的影响。结果表明：随着EGR率从0.00增加到0.20,柴油机缸内燃烧速率减小,爆压和最高温度分别下降了4.0%和3.9%,累计放热量下降了3.5%,滞燃期增加了0.9℃A,同时缸内NOx排放生成区域明显减少,但Soot排放生成区域明显增加。

简介：燃煤锅炉是复杂的多变量系统，其飞灰的含碳量形成机理复杂，不能用简单的数学公式估算。现场实炉测试这些数据具有工作量大，测试工况有限等缺点；燃煤锅炉运行参数及燃料特性等因素影响着飞灰的含碳量，其相互耦合，导致分析数据过程困难。神经网络建模将燃煤锅炉视为黑箱，应用该方法可以良好的描述其输入输出之间的黑箱特性，因此，人工神经网络应用广泛。利用燃煤锅炉试验数据，采用3层BP（backpropagation）神经网络构建了锅炉飞灰的含碳量排放特性模型。通过锅炉的实测数据验证，该BP神经网络对飞灰含碳量相对预测误差在0．19％～0．50％，预测效果良好。测试结果表明，建立的神经网络预测模型可以准确逼近验证样本数据，也能够较好的逼近非验证样本数据，具有良好的泛化能力。

简介：给出了一种利用测定圆管对流传热温度场求解确定成分的非共沸混合物的组分的方法。基于定压力条件下液体低雷诺数圆管层流充分发展段流体力学特性,利用数值方法求解变热参数对流传热模型温度场特性,采用反问题方法对对流传热控制方程的热参数进行非线性模拟和反算,通过反演计算热参数得到物质组分的定量值。对非线性热参数条件的对流传热控制方程和反问题L-M方法进行了误差分析,通过试验比较,测定了对流传热过程温度场的理论计算组分与预设的组分。结果表明,测定温度场推算的非共沸混合物组分与实际测定结果满足预设误差。