亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Optimization design of a fully variable valve system based on Nelder-Mead algorithm

磁流变液 活塞(光学) 线性执行器 MATLAB语言 多物理 执行机构 机械工程 沟槽(工程) 工程类 模拟 控制理论(社会学)
作者
Cong Zheng,Liang Liu,Guo He,Zhaoping Xu
出处
期刊:Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science [SAGE Publishing]
卷期号:: 095440622110628-095440622110628
标识
DOI:10.1177/09544062211062849
摘要

This paper presents an optimal design for the soft-landing of the fully variable valve system in internal combustion engines based on Nelder-Mead algorithm and integrated simulation. The system is used to enhance the engine performance in terms of emissions and fuel economy. The electromagnetic linear actuator (EMLA) and the magnetorheological (MR) buffer are modelled with COMSOL Multiphysics, and a co-simulation platform is constructed with MATLAB/Simulink. The prototype test results are basically consistent with the integrated simulation, indicating the feasibility of the integrated simulation platform. After that, the structure of the magnetorheological buffer is optimized based on the Nelder-Mead algorithm. The optimization objective is the adjustable coefficient and the optimized parameters are the effective length, the annular gap width, the piston diameter, the groove depth and length of the coil. The adjustable coefficient of the optimized MR buffer was increased from 8.8 to 25.46. And the co-simulation results showed that the optimized system has a great improvement in soft-landing performance, with the valve seat velocity reduced from 0.51 m/s to 0.03 m/s and the bounce height reduced from 0.6 mm to nearly 0 when the lift is 8 mm.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
啊棕发布了新的文献求助10
8秒前
啊棕完成签到,获得积分10
15秒前
美丽的沛菡完成签到,获得积分10
29秒前
32秒前
代dai发布了新的文献求助10
38秒前
wwe完成签到,获得积分10
47秒前
haralee完成签到 ,获得积分10
48秒前
代dai完成签到,获得积分20
1分钟前
纯真天荷完成签到,获得积分10
1分钟前
kyokyoro完成签到,获得积分10
1分钟前
负责的如萱完成签到,获得积分10
1分钟前
kingsley05完成签到,获得积分20
1分钟前
波西米亚完成签到,获得积分10
2分钟前
冷酷的冰枫完成签到,获得积分10
2分钟前
无花果应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
七七发布了新的文献求助10
3分钟前
生动盼兰完成签到,获得积分10
3分钟前
4分钟前
Ariel发布了新的文献求助10
4分钟前
伶俐的一斩完成签到,获得积分10
4分钟前
香蕉觅云应助Ariel采纳,获得10
4分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
bkagyin应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
4分钟前
Emperor发布了新的文献求助10
4分钟前
5分钟前
Emperor发布了新的文献求助10
5分钟前
5分钟前
Emperor发布了新的文献求助10
5分钟前
5分钟前
Emperor发布了新的文献求助10
5分钟前
5分钟前
5分钟前
Emperor发布了新的文献求助10
5分钟前
Ariel完成签到,获得积分20
5分钟前
5分钟前
5分钟前
高分求助中
Overcoming Stigma and Bias in Obesity Management 800
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
Climate change and sports: Statistics report on climate change and sports 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
Ideology and Meaning-Making under the Putin Regime 450
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6473054
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8276461
关于积分的说明 17646710
捐赠科研通 5552693
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2909674
邀请新用户注册赠送积分活动 1886452
关于科研通互助平台的介绍 1738145