选定东风龙擎某柴油机，针对不同黏度级别和配方体系的润滑油，在同一台发动机上进行WHTC和C-WTVC循环试验，计算得出循环总体燃油消耗率BSFC。分别对比C-WTVC和WHTC两种循环下，不同配方润滑油的节能效果差异，同时分析了同一种润滑油在不同循环试验下节能效果差异的原因。C-WTVC循环下，节能油较基准油有0.78~1.4%的经济性提升；WHTC循环下，节能油较基准油有1~1.84%的经济性提升。本文也结合了稳态工况下的燃油消耗率差异与反拖功数据对以上结论进行佐证。

车辆的高机动行驶性能对提升动力装置开发水平提出了更高的要求，但在动力研发过程中往往缺乏实车行驶的有效指导，导致动力开发始终无法精准地瞄向车辆动力性能的提高。随着仿真技术的不断发展，基于上述问题，开展虚拟运行环境与动力仿真模型的联合仿真研究。利用视景仿真引擎Unity3D和相关插件，构建具有真实地理信息的大范围地表模型，以及可用于行驶机动性测试仿真的地面几何模型；以车辆纵向动力学为基础，根据动力在车辆中传递的路径，结合各动力部件的特性参数，在Simulink平台中建立了可用于实时计算车速的动力总体仿真模型；依照车辆真实行驶的原理，设计了虚拟环境与动力模型的联合仿真逻辑为双向实时传输有关物理量，并用于各自软件平台的计算运行，提出了传输物理量的技术手段为使用软件接口进行数据通信。

缸压传感器是柴油机用于状态评估、故障诊断、燃烧闭环控制的核心传感器之一，但该传感器因为其严苛的使用环境，高指标的技术要求，导致市场上可选用的产品种类很少。目前使用的传感器均来自于进口，但国外传感器的高昂价格已成为阻碍其他技术发展的瓶颈，国内有关缸压传感器的开发尚处于起步阶段。本文设计开发了一款压电式缸压传感器，经验证该传感器量程可达25MPa，耐温350℃以上，非线性度误差低于1%，灵敏度温度系数小于0.05%/℃，并在某单缸机试验平台上与进口缸压传感器进行了100多小时的对比验证，验证结果表明该传感器各项性能与进口主流产品相当，能够满足船舶柴油机对缸压的监测需求。

随着工业化和城市化进程的加快，传统柴油逐渐向智能化发展，柴油机数字孪生技术也随之兴起，并逐渐成为人们研究的焦点，但与此同时，也有许多问题亟待解决。本文基于“物联网+工业+云平台”的模式，依托某单缸共轨柴油机为真实物理模型，结合数字孪生技术进行软件设计，使用CCP协议获取柴油机运行数据，通过MQTT协议与阿里云服务器进行数据传输，并采用Python语言开发人机交互界面，构建了远程监测柴油机运行情况的数字孪生模型。研究结果为柴油机智能化发展提供了思路，为数字孪生系统的研究提供了有价值的参考。

在双碳战略背景下，为充分发挥插电混动汽车 (Plug-in Hybrid Electric Vehicles, PHEV) 的节能潜力，这项研究依据实际智能交通信息的获取条件，开发了基于路段平均正需求功率预测的行程SOC轨迹规划方法和基于多输入时域卷积 (Temporal Convolutional Network ,TCN) 车速预测模型，在优化域内离散了动态规划 (Dynamic Programming, DP) 算法的寻优网格，建立了基于DP-MPC的PHEV预测性能量管理策略。仿真显示，该策略能使44%的发动机工况点集中在燃油消耗率小于225 g/kWh的高效区间；且电机高效运行区间占比也有不同程度提高；等效油耗相比于规则策略和参考里程纯线性SOC轨迹预测性策略的结果分别下降了9.12%和3.46%，达到了全局优化策略94.6%的优化效果。

本文针对某船用轴流涡轮增压器进行径向轴承性能优化设计，采用数值仿真方法分析了轴承优化前后油膜动力特性，对比分析轴承的油膜温度、厚度及压力分布等关键参数，并模拟了轴承-整转子系统的稳定性。结果表明：经优化后的增压器轴承-转子系统运行稳定性得到了的提升，径向轴承的机械功耗减少3.2kW。本文轴承性能优化方法对该船用涡轮增压器产品设计具有重要的工程应用价值。

车用CO2热泵技术被视为下一代先进车用空调技术，而涡旋式压缩机是车用CO2热泵系统首选增压部件，开展CO2涡旋压缩机增效研究对推进车用CO2热泵技术发展具有重要意义。本文基于熵产分析方法，讨论了切向泄漏和径向泄漏影响下压缩机不可逆损失的产生机制及演化规律，分析了间隙尺寸变化对压缩机不可逆损失的影响规律。结果表明，CO2涡旋压缩机的热力学性能随轴向间隙和径向间隙尺寸的减小而升高，随压缩机转速的上升而升高。压缩机流场的不可逆损失在一个工作周期内呈先升高后降低再升高的波动规律，其中流场不可逆损失主要来自复杂涡结构导致的湍流耗散。

液化天然气使用时会产生甲烷逃逸现象，而甲烷对温室效应的影响更甚于CO2，当前研究较少涉及对于双燃料机甲烷逃逸的监测技术。提出一种基于稀疏自编码器（Sparse Autoencoder，SAE）的甲烷逃逸浓度软测量方法。借助SAE的特征提取能力，并使用BP神经网络进行回归分析来预测甲烷逃逸浓度。使用主机50%负荷工况下的数据进行实验验证，基于SAE的软测量模型的均方根误差（RMSE）为0.4221，决定系数（R2）为0.9671，预测精度高于其他回归模型。在其他工况下测试了模型的泛化能力，在25%负荷工况下RMSE与R2为17.36、0.9836，在100%负荷工况下RMSE与R2为34.36、0.9821。证明了该方法的有效性，为船舶双燃料机甲烷逃逸浓度的监测提供了一种有效的方法。

船用柴油机排气管优化设计对发动机排放、噪声等性能具有重要影响。建立了某20V增压柴油机多维度耦合仿真模型，利用GT-power实现了整机一维工作过程仿真，并结合Fluent软件和UDF函数实现了排气管内废气瞬态流动一-三维耦合计算，对比分析了两种不同排气歧管方案出口端面速度均匀度和流动性能。结果表明，优化后的排气管方案表现较好，虽然其出口速度均匀性降低5%，但窜气现象得到明显改善，排气管出口拐角处局部损失明显减小。采取多维度耦合仿真计算方法提升了计算效率，该优化结构在实际多缸船舶柴油机排气歧管结构优化设计方面具有重要应用价值。

在如今“云计算”、“大数据”在不同领域行业中广泛应用的背景下，工业大数据已经成为工业企业生产力、竞争力、创新能力提升的关键，相关技术及产品已经逐步应用于工业企业和产业链的各环节。探索大数据采集、存储、管理、挖掘等先进技术在面向军工企业的数字化研发体系建设过程的应用，将有利于进一步规范研发过程，提升产品研发数据与企业管控互动，为相关人员提供一体化的数据服务，帮助企业提升数字化研发体系建设成效，加快数字化转型步伐。