一种发动机循环变动快速预测和优化方法

本发明提供了一种发动机循环变动快速预测和优化方法，可应用于发动机性能预测领域，包括以下步骤：首先，基于三维数值模拟得到的数据集进行机器学习模型训练；随后，利用该机器学习模型预测20‑200个循环的发动机性能参数以及气缸压力和燃烧速率随时间变化的结果；为提高循环变动的预测精度，除了直接预测发动机性能外，还需要根据预测得到的缸压和燃烧速率曲线间接计算出发动机性能，并将两种方法得到的结果求平均值作为最后的结果；在多目标优化过程中，仅对正常着火进行循环变动的计算，对失火算例不计算其循环变动，通过多代遗传算法得到最终的Pareto解集。本方法适用于新型发动机的循环变动快速预测和优化，可大幅降低发动机优化设计的成本。