人工智能驅動的汽車發動機性能優化分析

中圖分類號：U464.17 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）06-0149-03

Analysis of Performance Optimizationof Automotive EnginesDrivenbyArtificial Intelligenc

Cheng Jian

（SAICVolkswagen Automotive Co.，Ltd.，Shanghai 2018O5，China

【Abstract】 With the inteligent transformation of the automotive industry，traditional engine optimization methods aredifculttomettherequirementsofdynamicadaptabilityandglobaleficiency.Thearticletakesartificialinteligence technologyasthecoreand，through thesynergyofdata-drivenmodelingand inteligentcontrol strategies，constructs the technical routeof \"data acquisition-feature processng-algorithm analysis-control execution\".Tests show thatthisscheme shortens power response delay to 48ms（only 25% of the traditional strategy）.The comprehensive emission factor decreased by 38% ，therotational speed fluctuation was optimizedto 0.9% ，and the fuel efficiency of the 2O，000- kilometer road test on the plateau increased by 17%

【Key words】artificial inteligence；automobile engine；performance optimization；machine learning;control system

0 引言

汽車發動機作為車輛的核心部件，其性能優化始終是技術革新的重點領域。傳統優化方法依賴固定算法與試驗室標定，無法實時適應復雜路況、駕駛習慣與環境變化，導致燃油效率與動力輸出的平衡存在瓶頸。據SAE2023年度報告，采用傳統控制策略的渦輪增壓機型在WLTC循環測試中平均減排僅達 7.3% ，而計算延遲問題導致動態響應滯后180＼～220ms 。人工智能技術通過車載傳感器實時采集發動機轉速、油耗、尾氣成分等數據，結合深度學習算法分析多維變量間的非線性關系，為動態優化提供了新思路。因此，本文將聚焦人工智能驅動優化的核心邏輯與技術路徑，旨在為發動機性能升級與行業智能化轉型提供理論支撐與實踐參考。

1人工智能技術在發動機性能優化中的應用方法

1.1基于數據驅動的性能預測與優化

以下是基于數據驅動的發動機性能預測與優化的代碼實現及分析。

import numpyasnp

fromsklearn.linear_model import LinearRegression

from scipy.optimize import minimize

def objective（x）：

fuel_efficiency=-0.5*x[0]+0.3*x[1]

emissions=0.2*x[0]-0.1*x[1]

return-（O.6*fuel_efficiency-O.4*emissions）

def constraint（x）：

return x[0]-2*x[1]+10

def optimize_engine：

X=np.load（'engine_data.npy'）

y=np.load（'targets.npy'）

model=LinearRegression

model.fit（X，y）

_x0=[50，30 #初始噴油量（mg/cycle），點火角（ deg 0

result=minimize（objective，xO，

constraints={'type'：'ineq'，'fun'：constraint}）

return result.x

optimal_params=optimize_engine

print（f\"最優參數：噴油量 Σ=Σ {optimal_params[O]：.1f]mg，

點火角={optimal_params[1]：.1f]o\"）

該代碼框架可實現數據驅動優化的核心邏輯。通過加載歷史運行數據（轉速、水溫等），訓練模型建立控制參數（噴油量、點火角）與性能指標（燃油效率、排放）的數學關系。優化過程中，目標函數通過權衡不同性能指標的權重，在安全約束范圍內尋找最優解。與傳統方法相比，其優勢體現在三個方面。

1）實時適配：通過在線更新數據，模型可動態調整參數關系。2）多目標優化：同時考慮多個性能指標的平衡。……