发动机的核心部件是缸体，缸体的质量会直接影响发动机的整机质量，而发动机缸体的质量好坏与生产成本主要受到铸造工艺的影响。本文基于有限元软件ProCAST构建某型铝合金缸体的有限元模型，设计了L16(44)正交实验方案，探究了浇注温度、模具预热温度、充型时间、保压压力四个工艺参数对凝固时间的影响。通过对正交实验的结果进行分析，得到了各参数对凝固时间的影响程度为：模具预热温度（B）>浇注温度（A）>充型时间（C）>保压压力（D），确定了最优的工艺参数为A1B1C1D4。对比原工艺参数方案和优选工艺参数方案发现：凝固时间下降了21.44%，缩松体积下降了13.59%。

内燃机关重件材料疲劳门槛值的测量精度将直接影响疲劳寿命预测的可靠性，因此本文报道了一种短时间内精确测定材料疲劳裂纹门槛值的试验方法—离位保载法，可基于此大幅提高关重件寿命预测准确度。该方法采用一个简易的机械结构巧妙地替换掉疲劳试验机对样件的夹持力，消除了样件观测中的裂纹闭合效应，通过其对裂纹扩展的精确捕捉功能改进了门槛值的标准降载方式。采用该方法测定了内燃机常用关重件—42CrMo钢曲轴的门槛值，基于此预测了其寿命，与按ASTM STP738—1981“Fatigue Crack Growth Measurement and Data Analysis”标准进行的常规试验对比，结果证明该方法能够在短时间内将门槛值的精度提升一个量级，并显著提升曲轴寿命预测精度。

以3N和4N级纯铁为原料，采用真空感应（VIM）和真空自耗（VAR）制备M50了轴承钢，分析了其冶金质量和性能。结果表明，采用4N纯铁制备的M50钢纯净度较优，Σ={[P]+[S]+[O]+[N]+[H]+Sn+As+Sb+Bi+Pb}由104.62 ppm降为57.2 ppm, 其[O]含量为3 ppm, [Ti]含量为13 ppm, 且塑韧性较好。

论文运用数值模拟的方法，基于喷射器建立了气体射流的喷射模型，研究了射流从亚音速射流、中度欠膨胀射流到高度欠膨胀射流的演化过程，并对比分析了喷射压力比为8、10、20的模型的射流瞬态特性。结果表明：射流的瞬态发展过程与喷射压力以及喷射器本身的设计和内部构造有关，在喷射初期，喷射器存在响应滞后的现象。马赫盘高度和宽度的瞬态特性与喷射压力比密切相关，同时存在自相似性。马赫盘的瞬态过程对射流的近、远场锥角和三波点夹角具有一定的影响，进而影响射流的形态。马赫盘对射流下游的湍流混合影响较大，提高喷射压力比可以使得喷射域内获得更大的湍流强度，还可以使得更多的射流气体进入喷射域。

神经网络因其出色的非线性拟合及自学习能力，已经被广泛应用于锂离子电池荷电状态（State of charge, SOC）估计。但锂离子电池瞬态数据的大幅度波动会造成神经网络估计SOC的波动，且神经网络的大小限制了其在嵌入式设备中的搭载。为解决以上问题，该文利用Savitzky-Golay（SG）滤波对锂离子电池瞬态数据进行平滑去噪处理以降低SOC估计波动，并利用模型剪枝方法对神经网络模型内部参数进行剪枝以降低模型大小，随后通过马里兰大学公共数据集对提出方法进行了系统性验证。结果表明，利用SG滤波对锂离子电池瞬态数据进行平滑去噪后再输入神经网络能够有效降低模型SOC估计波动并提高估计准确性，而利用剪枝方法对模型冗余参数进行剪枝可以在不影响模型SOC估计准确性的前提下有效降低模型大小。

活塞销与活塞销孔接触副由于载荷大、相对转速低、供油条件差，容易出现可靠性问题。因此在设计时需要重点关注并优化局部接触型面，以改善应力分布和润滑条件。论文基于平面变厚度接触有限元方法开发了活塞销孔型面优化设计APP，可以对活塞销-销孔接触副进行快速计算，比较不同型线的接触压力分布，获得应力分布均匀的较优型线，使接触型面设计的效率提高了600倍，为三维接触副型线设计提供参考。采用自行开发的APP对五种不同的型线进行了计算比较，优化的型线可以使局部接触压力下降6.01%。

随着经济的快速发展，我国汽车数量急剧增加，城市车辆排放迅速增加，导致尾气污染问题日益突出。氮氧化物（NOx）是主要排放物之一，可以形成酸雨和光化学烟雾，对环境造成严重污染。因此，构建用于NOx预测的机器学习（ML）模型具有一定的意义，可以加快发动机优化和减排工作。然而，不同的机器学习算法适用于不同的情况和指标，因为发动机指标之间的内在关系并不相同。此外，NOx存在两种单位，即g/kw·h和ppm。本研究旨在比较不同机器学习模型在预测两种单位的NOx时的性能。建立了经校准的单缸汽油发动机模型，为机器学习算法提供了足够的训练、验证和测试数据集，以学习发动机的内在规律。结果表明，人工神经网络（ANN）和支持向量回归（SVR）在预测NOx方面具有良好的准确性和优异的性能。尽管随机森林（RF）的预测结果存在较大误差，但总体准确性可接受。总的来说，在本研究调查的工况条件下，SVR和ANN方法适用于以转速、点火提前角和进气压力为输入参数的NOx预测。

随着企业数字化的推进，企业每日产生的数据量都在不断的增加，传统的数据分析只能针对结构化的数据进行事后分析，随着企业竞争的加剧，如何对于非结构化的文本等数据进行分析，同时利用已有数据预测未来，提高数据的附加价值，是企业数据应用的研究方向。本文以D公司为例，以设备管理应用场景为研究对象，结合D公司的设备管理的以工单为基础数据，数采数据较多的特点，结合目前主流的机器学习技术，提出了设备维修工单主题聚类分析和D公司设备管理机器学习模型应用归纳两个小案例，通过案例的引用，更好的探索了高阶数据分析在发动机制造业企业设备管理的应用场景，以及通过高阶数据分析，提高设备管理数字化水平以及运行效率的可行性，为类似企业高阶数据分析应用提供参考案例。

本文基于一款气道喷射增压汽油机，利用喷雾宏观测试、光学试验及CAE仿真计算等手段，研究了喷雾特性及喷油策略对气道喷射增压汽油机（TPFI） PN （particulate number 颗粒物数量）排放的影响。研究结果表明：适当的缩短喷孔到进气阀背面的距离、增大喷雾角度、增加喷孔数量，能有效的改善燃油雾化效果和降低缸内湿壁量，从而大幅度的降低 PN 排放；TPFI 汽油机 PN 排放随着喷油时刻的提前而降低；且随着汽油机负荷的增加，优化后的喷油器和喷油相位对改善 PN 排放的效果降低。

本文针对某原型机结合主动预燃室构建了燃烧仿真模型，利用Sage模型结合汽油简化动力学机理表征燃烧化学反应，并对92#汽油进行燃料替代模型开发；采用KT-RH模型表征喷雾过程，并通过试验数据对于主燃室喷雾模型进行了标定，提升了喷雾模型的计算精度。本文开展了lambda=2.0的稀燃条件下，不同孔径和孔数的预燃室的发动机性能、主燃室和预燃室燃烧特性以及主-预燃室火焰传播特性研究，结论表明6孔火焰均匀性优于4孔，随着孔数和孔径的增大，主-预燃室的流通面积增加，燃烧室内湍动能降低，射流火焰速度降低，主燃室内未燃混合气得以充分燃烧，使指示热效率得以增加。