本发明的目的在于提供一种电控喷油器性能的多目标优化方法，包括以下步骤：建立电控喷油器数值仿真模型；提出响应特性与喷射特性等性能的评价指标；对电控喷油器各部件特性参数进行显著性分析，确定评价指标的设计变量；对设计变量进行DOE实验设计，仿真获取评价指标的响应值；分别构建响应特性与喷射特性的响应面预测模型；以响应特性与喷射特性最优为优化目标，开展设计变量的多参数优化；提出电控喷油器响应特性与喷射特性的筛选函数，获取电控喷油器性能最佳时所对应的的设计变量取值。本发明能够获取电控喷油器性能的显著影响参数，实现响应特性与喷射特性的准确预测，并能在同时提升响应特性与喷射特性基础上对设计变量开展多目标优化。
1.一种电控喷油器性能的多目标优化方法，其特征是：
(2)提出响应特性与喷射特性等电控喷油器性能的评价指标；
(3)对电控喷油器各部件特性参数进行显著性分析，确定评价指标的设计变量；
(4)对设计变量进行DOE实验设计，仿真获取评价指标的响应值；
步骤(4)具体为：采用D‑最优实验设计方法对设计变量进行DOE方案设计，将所得到的设计变量DOE设计方案分别代入电控喷油器数值仿真模型中，对针阀响应TN与喷油效率η进行计算求解；
(5)分别构建响应特性与喷射特性的响应面预测模型，并进行预测模型的有效性评价；
(6)基于步骤5中的响应面预测模型，以响应特性与喷射特性最优为优化目标，开展设计变量的多参数优化；
步骤(6)具体为：以针阀响应TN最小、喷油效率η最大为优化目标，以设计变量的取值范围为约束，基于步骤(5)中构建的针阀响应TN与喷油效率η的预测模型，使用遗传算法计算得到满足所有约束条件的Pareto解集；
(7)提出电控喷油器响应特性与喷射特性的筛选函数，获取电控喷油器性能最佳时所对应的设计变量取值。
2.根据权利要求1所述的一种电控喷油器性能的多目标优化方法，其特征是：步骤(1)中建立电控喷油器数值仿真模型的过程为：基于功率键合图理论，推导电控喷油器的微分运动方程，搭建电控喷油器数值仿真模型。
3.根据权利要求1所述的一种电控喷油器性能的多目标优化方法，其特征是：步骤(2)中响应特性与喷射特性等性能的评价指标如下：响应特性的评价指标为针阀响应TN，针阀响应TN的计算公式如下：其中，TN为针阀响应，TO为喷油器的高速电磁阀通电到针阀开启至最大升程所需时间，TC为喷油器的高速电磁阀断电到针阀关闭至完全所需时间；
喷射特性的评价指标为喷油效率η，喷油效率η的计算公式如下：
其中，η为喷油效率，Qcycle为单次循环下喷油器喷入气缸的燃油量，Qin为单次循环下进入喷油器的燃油量，Qleak为单次循环下喷油器的燃油泄漏量，Qback为单次循环下喷油器的回油量。
4.根据权利要求1所述的一种电控喷油器性能的多目标优化方法，其特征是：步骤(3)中进行显著性分析的各部件特性参数如下：电磁阀特性参数包括：电磁阀质量、电磁阀残余气隙、电磁阀最大升程、电磁阀弹簧预紧力、电磁阀弹簧刚度、电磁阀密封球直径、电磁阀阀孔直径；
控制腔特性参数包括：进油节流孔直径、回油节流孔直径、控制腔容积；
针阀特性参数包括：针阀组件质量、针阀最大升程、针阀弹簧预紧力、针阀弹簧刚度、盛油槽容积、针阀腔容积、喷孔直径。
5.根据权利要求4所述的一种电控喷油器性能的多目标优化方法，其特征是：步骤(3)中确定评价指标的设计变量的具体步骤如下：对各部件特性参数分别计算影响因子，再分别求出各部件特性参数计算影响因子占总值的百分比，从而确定评价指标的设计变量，其中影响因子的计算公式如下：其中，σx为特性参数x的影响因子，TN_max、TN_min、Tmed分别为特性参数x取值变化时针阀响应的最大值、最小值与基准值，ηmax、ηmin、ηmed分别为特性参数x取值变化时喷油效率的最大值、最小值与基准值，xmax、xmin、xmed分别为特性参数x取值的最大值、最小值与基准值。
6.根据权利要求1所述的一种电控喷油器性能的多目标优化方法，其特征是：步骤(5)具体为：基于步骤(4)的DOE实验设计结果，采用二次多项式响应面模型进行针阀响应TN与喷油效率η的预测模型构建，运用最小二乘法回归方法对二次多项式响应面预测模型的未知系数进行求解，使用可决系数和校正可决系数作为预测模型有效性的度量指标；
式中，xi为设计变量x的第i个分量，α0为常数，αi为线性系数，αii为二次系数，aij为交互作用系数。
7.根据权利要求1所述的一种电控喷油器性能的多目标优化方法，其特征是：步骤(7)中电控喷油器响应特性与喷射特性的筛选函数计算公式如下：式中，F(X)为筛选函数，X为设计变量组合；
令筛选函数F(X)最小，得到电控喷油器多目标优化设计变量组合X的最优解。
8.根据权利要求1所述的一种电控喷油器性能的多目标优化方法，其特征是：将步骤(7)中所得到的电控喷油器性能最优下的设计变量组合代入步骤(1)中的电控喷油器数值仿真模型，对针阀响应TN与喷油效率η进行计算，并将计算结果与针阀响应基准值TN_med与喷油效率ηmed进行对比。
一种电控喷油器性能的多目标优化方法
技术领域
[0001] 本发明涉及的是一种发动机喷油控制方法，具体地说是发动机喷油器性能优化方法。
背景技术
[0002] 电控喷油器作为高压共轨燃油喷射系统中最为复杂关键的部件，其响应特性与喷射特性等性能决定着控制腔建泄压速度、喷油定时和喷油量，并且会对高压共轨燃油喷射系统喷油规律的控制精度造成直接影响，从而决定着柴油机工作性能的优劣。并且由于电控喷油器在工作过程中受到电磁、机械、液力等多物理场的耦合作用，电控喷油器各部件特性参数均会对响应特性与喷射特性等性能造成影响。因此，开展提高电控喷油器响应特性与喷射特性等性能的多目标多参数优化具有重要意义。
[0003] 由于电控喷油器的各部件特性参数数量繁多，并且各特性参数间可能存在耦合作用，因此通过传统的试验研究进行电控喷油器性能优化，需要消耗大量的人力物力，存在研发周期长等缺点。
[0004] 同时，目前针对电控喷油器结构参数优化主要集中于喷油器流量特性、电磁执行器静动态特性、针阀响应特性等单个元件以及单一特性的优化。这些优化方法虽然能够提升电控喷油器的某一特定特性，但是在提升特定特性的过程中可能会对电控喷油器的其它特性做出牺牲，存在不能全面有效地提高电控喷油器性能等问题。
发明内容
[0005] 本发明的目的在于提供能在同时提升响应特性与喷射特性基础上对电控喷油器结构参数开展多目标优化的一种电控喷油器性能的多目标优化方法。
[0006] 本发明的目的是这样实现的：
[0007] 本发明一种电控喷油器性能的多目标优化方法，其特征是：
[0008] (1)建立电控喷油器数值仿真模型；
[0009] (2)提出响应特性与喷射特性等电控喷油器性能的评价指标；
[0010] (3)对电控喷油器各部件特性参数进行显著性分析，确定评价指标的设计变量；
[0011] (4)对设计变量进行DOE实验设计，仿真获取评价指标的响应值；
[0012] (5)分别构建响应特性与喷射特性的响应面预测模型，并进行预测模型的有效性评价；
[0013] (6)基于步骤5中的响应面预测模型，以响应特性与喷射特性最优为优化目标，开展设计变量的多参数优化；
[0014] (7)提出电控喷油器响应特性与喷射特性的筛选函数，获取电控喷油器性能最佳时所对应的设计变量取值。
[0015] 本发明还可以包括：
[0016] 1、步骤(1)中建立电控喷油器数值仿真模型的过程为：基于功率键合图理论，推导电控喷油器的微分运动方程，搭建电控喷油器数值仿真模型。
[0017] 2、步骤(2)中响应特性与喷射特性等性能的评价指标如下：
[0018] 响应特性的评价指标为针阀响应TN，针阀响应TN的计算公式如下：
[0019]
[0020] 其中，TN为针阀响应，TO为喷油器的高速电磁阀通电到针阀开启至最大升程所需时间，TC为喷油器的高速电磁阀断电到针阀关闭至完全所需时间；
[0021] 喷射特性的评价指标为喷油效率η，喷油效率η的计算公式如下：
[0022]
[0023] 其中，η为喷油效率，Qcycle为单次循环下喷油器喷入气缸的燃油量，Qin为单次循环下进入喷油器的燃油量，Qleak为单次循环下喷油器的燃油泄漏量，Qback为单次循环下喷油器的回油量。
[0024] 3、步骤(3)中进行显著性分析的各部件特性参数如下：
[0025] 电磁阀特性参数包括：电磁阀质量、电磁阀残余气隙、电磁阀最大升程、电磁阀弹簧预紧力、电磁阀弹簧刚度、电磁阀密封球直径、电磁阀阀孔直径；
[0026] 控制腔特性参数包括：进油节流孔直径、回油节流孔直径、控制腔容积；
[0027] 针阀特性参数包括：针阀组件质量、针阀最大升程、针阀弹簧预紧力、针阀弹簧刚度、盛油槽容积、针阀腔容积、喷孔直径。
[0028] 4、步骤(3)中确定评价指标的设计变量的具体步骤如下：
[0029] 对各部件特性参数分别计算影响因子，再分别求出各部件特性参数计算影响因子占总值的百分比，从而确定评价指标的设计变量。其中影响因子的计算公式如下：
[0030]
[0031] 其中，σx为特性参数x的影响因子，TN_max、TN_min、Tmed分别为特性参数x取值变化时针阀响应的最大值、最小值与基准值，ηmax、ηmin、ηmed分别为特性参数x取值变化时喷油效率的最大值、最小值与基准值，xmax、xmin、xmed分别为特性参数x取值的最大值、最小值与基准值。
[0032] 5、步骤(4)具体为：采用D‑最优实验设计方法对设计变量进行DOE方案设计，将所得到的设计变量DOE设计方案分别代入电控喷油器数值仿真模型中，对针阀响应TN与喷油效率η进行计算求解。
[0033] 6、步骤(5)具体为：基于步骤(4)的DOE实验设计结果，采用二次多项式响应面模型进行针阀响应TN与喷油效率η的预测模型构建，运用最小二乘法回归方法对二次多项式响应面预测模型的未知系数进行求解，使用可决系数和校正可决系数作为预测模型有效性的度量指标；
[0034] 二次多项式响应面预测模型计算公式如下：
[0035]
[0036] 式中，xi为设计变量x的第i个分量，α0为常数，αi为线性系数，αii为二次系数，aij为交互作用系数。
[0037] 7、步骤(6)具体为：以针阀响应TN最小、喷油效率η最大为优化目标，以设计变量的取值范围为约束，基于步骤(5)中构建的针阀响应TN与喷油效率η的预测模型，使用遗传算法计算得到满足所有约束条件的Pareto解集。
[0038] 8、步骤(7)中电控喷油器响应特性与喷射特性的筛选函数计算公式如下：
[0039]
[0040] 式中，F(X)为筛选函数，X为设计变量组合；
[0041] 令筛选函数F(X)最小，得到电控喷油器多目标优化设计变量组合X的最优解。
[0042] 9、将步骤(7)中所得到的电控喷油器性能最优下的设计变量组合代入步骤(1)中的电控喷油器数值仿真模型，对针阀响应TN与喷油效率η进行计算，并将计算结果与针阀响应基准值TN_med与喷油效率ηmed进行对比。
[0043] 本发明的优势在于：
[0044] 1、本发明提出了电控喷油器响应特性与喷射特性的评价指标，对各部件特性参数进行显著性分析，得到对评价指标影响显著的特性参数，从而确定了评价指标的设计变量；
[0045] 2、本发明对设计变量进行DOE实验设计，构建响应特性与喷射特性的响应面预测模型，并对预测模型的有效性进行评价，保证了响应特性与喷射特性的准确预测，解决了传统的试验研究需要大量的人力物力消耗，研发周期长等缺点；
[0046] 3、本发明以响应特性与喷射特性最优为优化目标，以设计变量的取值范围为约束，基于遗传算法开展电控喷油器性能的多目标优化，解决了目前优化方法对电控喷油器性能优化不全面、不高效等问题。
附图说明
[0047] 图1为本发明的流程图；
[0048] 图2为各部件特性参数显著性分析结果；
[0049] 图3为针阀响应的二次多项式响应面模型预测值与仿真值对比图；
[0050] 图4为喷油效率的二次多项式响应面模型预测值与仿真值对比图；
[0051] 图5为喷油器性能多目标优化的Pareto解集；
[0052] 图6为喷油器性能的优化前后对比结果。
具体实施方式
[0053] 下面结合附图举例对本发明做更详细地描述：
[0054] 结合图1‑6，本发明一种电控喷油器性能的多目标优化方法，包括以下步骤：
[0055] 步骤1，建立电控喷油器数值仿真模型并验证其准确性；
[0056] 具体的，基于功率键合图理论，推导电控喷油器的微分运动方程，搭建电控喷油器数值仿真模型，并对模型准确性进行验证。
[0057] 步骤2，提出响应特性与喷射特性等电控喷油器性能的评价指标；
[0058] 具体的，响应特性的评价指标为针阀响应TN。针阀响应TN的计算公式如下：
[0059]
[0060] 其中，TN为针阀响应，TO为喷油器的高速电磁阀通电到针阀开启至最大升程所需时间，TC为喷油器的高速电磁阀断电到针阀关闭至完全所需时间。
[0061] 喷射特性的评价指标为喷油效率η。喷油效率η的计算公式如下：
[0062]
[0063] 其中，η为喷油效率，Qcycle为单次循环下喷油器喷入气缸的燃油量；Qin为单次循环下进入喷油器的燃油量；Qleak为单次循环下喷油器的燃油泄漏量；Qback为单次循环下喷油器的回油量。
[0064] 步骤3，对电控喷油器各部件特性参数进行显著性分析，确定评价指标的设计变量；
[0065] 具体的，进行显著性分析的各部件特性参数如下：
[0066] 电磁阀特性参数包括：电磁阀质量、电磁阀残余气隙、电磁阀最大升程、电磁阀弹簧预紧力、电磁阀弹簧刚度、电磁阀密封球直径、电磁阀阀孔直径；
[0067] 控制腔特性参数包括：进油节流孔直径、回油节流孔直径、控制腔容积；
[0068] 针阀特性参数包括：针阀组件质量、针阀最大升程、针阀弹簧预紧力、针阀弹簧刚度、盛油槽容积、针阀腔容积、喷孔直径。
[0069] 确定评价指标的设计变量的具体步骤如下：
[0070] 对各部件特性参数分别计算影响因子，再分别求出各部件特性参数计算影响因子占总值的百分比，从而确定评价指标的设计变量。其中影响因子的计算公式如下：
[0071]
[0072] 其中，σx为特性参数x的影响因子，TN_max、TN_min、Tmed分别为特性参数x取值变化时针阀响应的最大值、最小值与基准值，ηmax、ηmin、ηmed分别为特性参数x取值变化时喷油效率的最大值、最小值与基准值，xmax、xmin、xmed分别为特性参数x取值的最大值、最小值与基准值。
[0073] 根据图2所示的各部件特性参数显著性分析结果，确定评价指标的设计变量为电磁阀密封球直径、进油节流孔直径、回油节流孔直径、针阀最大升程与喷孔直径。
[0074] 步骤4，对设计变量进行DOE实验设计，仿真获取评价指标的响应值；
[0075] 具体的，采用D‑最优实验设计方法对设计变量进行DOE方案设计，将所得到的设计变量DOE设计方案分别代入电控喷油器数值仿真模型中，对针阀响应TN与喷油效率η进行计算求解。
[0076] 步骤5，分别构建响应特性与喷射特性的响应面预测模型，并进行预测模型的有效性评价；
[0077] 具体的，基于步骤4的DOE实验设计结果，采用二次多项式响应面模型进行针阀响应TN与喷油效率η的预测模型构建。运用最小二乘法回归方法对二次多项式响应面预测模型的未知系数进行求解。根据图3、图4所示的针阀响应TN与喷油效率η的二次多项式响应面模型预测值与仿真值对比图可知，可决系数和校正可决系数均接近1，表明预测模型预测能力越好。
[0078] 步骤6，基于步骤5中的响应面预测模型，以响应特性与喷射特性最优为优化目标，开展设计变量的多参数优化；
[0079] 具体的，以针阀响应TN最小、喷油效率η最大为优化目标，以设计变量的取值范围为约束，基于步骤5中构建的针阀响应TN与喷油效率η的预测模型，使用遗传算法计算得到如图5所示的Pareto解集。
[0080] 步骤7，提出电控喷油器响应特性与喷射特性的筛选函数，获取电控喷油器性能最佳时所对应的的设计变量取值；
[0081] 具体的，电控喷油器响应特性与喷射特性的筛选函数计算公式如下：
[0082]
[0083] 式中，F(X)为筛选函数，X为设计变量组合。
[0084] 令筛选函数F(X)最小，得到电控喷油器多目标优化设计变量组合X的最优解：电磁阀密封球直径、进油节流孔直径、回油节流孔直径、针阀最大升程与喷孔直径分别为1.600mm、0.233mm、0.280mm、0.200mm、0.160mm。
[0085] 步骤8，基于步骤1中的电控喷油器数值仿真模型，对优化前后结果进行对比。
[0086] 将步骤7中所得到的电控喷油器性能最优下的设计变量组合代入步骤1中的电控喷油器数值仿真模型，对针阀响应TN与喷油效率η进行计算，并将计算结果与针阀响应基准值TN_med与喷油效率ηmed进行对比。由图6所示对比结果可知，针阀响应TN由0.898ms减少至0.764ms，响应速度提升了14.86％；喷油效率η由75.849％增加至76.997％，喷油效率提升了1.51％。
