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作者：贾德文;郭岩琦;雷基林;毕玉华;聂学选;
单位：昆明理工大学云南省内燃机重点实验室;
摘要：为降低某型号柴油机颗粒捕集器（DPF）在运行过程中的流动阻力，并使其保持较高的捕集效率。采用试验设计方法抽取代表性样本集，并分析影响因素对DPF捕集性能影响的显著性。利用径向基函数（RBF）神经网络构建所选变量与目标函数映射关系代理模型，并结合第二代非劣排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）与结合熵权的优劣解距离排序法（TOPSIS）得到关于目标函数的一组最优解。结果表明：该型号DPF平均压降降低了14.58%，且DPF平均捕集效率保持99%以上。
关键词：柴油机颗粒捕集器;;多目标优化;;捕集性能;;RBF神经网络;;NSGA-Ⅱ遗传算法
基金资助：云南省科技厅重大科技专项计划资助项目（202102AB080007）
