0　概述

发动机在实际使用中，部分情况下处于节气门开度和转速突变的瞬态工况下，加大了空燃比控制的难度。空燃比偏离理论空燃比，不仅使发动机动力性能下降，还会影响三元催化器的效率，造成排放恶化。研究发动机瞬态空燃比控制具有很重要的现实意义。

目前国内外针对空燃比控制的方法有很多：文献[1]采用伏尔特拉级数和RBF神经网络建模，建立了非线性模型预测控制器(NMPC)，结合了MPC线性优化和RBF神经网络预测准确性高的优点，仿真结果表明两者结合后的空燃比控制效果要优于单独进行控制。文献[2]采用了自适应RBF神经网络模型预测控制器，仿真结果表明在添加节气门开度扰动情况下该控制器可使空燃比跟踪目标值，为满足模型快速优化要求，比较了一维正割法和多维简化海森法，仿真结果表明一维正割法优化时间更短而二者优化效果相近。文献[3]将时滞补偿器耦合于传统的模糊PID控制器，仿真结果表明改进后的控制器使过量空气系数超调量不超过10%，系统调整时间不超过1.5 s。文献[4]发现采用Elman神经网络对油膜参数进行辨识，可以消除油膜动态效应对空燃比的影响，更好地控制发动机加速瞬态过程中的空燃比。文献[5]在某型汽油发动机空燃比平均值数学模型的基础上设计了稳态工况下模糊自适应PID控制器和瞬态工况下燃油前馈补偿控制器，仿真结果表明模糊自适应PID控制器比传统PID控制效果好，前馈补偿控制策略能够满足瞬态工况下的空燃比控制要求。文献[6]在建立油膜动态模型和进气系统模型的基础上，将转速和进气歧管压力作为输入参数，通过神经网络对喷油脉宽预测进行空燃比控制，但瞬态工况下进气压力传感器不能迅速跟踪进气管内压力变化，仅采用进气歧管压力会导致计算瞬态工况时出现较大的滞后或波动。文献[7]采用BP神经网络对节气门流通截面积和容积效率进行了预测，建立了油膜补偿器，但未考虑氧传感器信号的时滞效应。

本文在Matlab/Simulink中建立进气通路模型，采用遗传算法对其进行了参数辨识，并搭建基于BP神经网络进气量预估模型提取发动机转速变化率、节气门开度变化率、进气流量变化率等关键参数变化进行瞬态工况进气量的预测，建立燃油动态模型。在此基础上，针对进气道管壁上的油膜动态特性问题，建立油膜补偿控制器。此外，考虑氧传感器传输延时和响应延时，建立时滞模型，将油膜前馈补偿和基于BP神经网络的进气量预估相结合建立空燃比控制模型，进行仿真试验验证其控制效果。

1　进气通路模型的建立

发动机均值模型是以物理模型为基础组成的模型，其模型物理参数可被估计、控制及查表得到，响应速度快，适合于控制应用[8]。该模型主要由进气通路模型、燃油动态模型和动力输出模型3个子模型组成。因本文主要研究空燃比控制，故建立了进气通路模型、燃油动态模型，将动力输出模型的输出量转速看作是已知条件作为进气通路模型和燃油动态模型的输入量。研究原型样机为某款单缸大排量摩托车发动机，参数见表1。

 

表1　高速汽油机结构参数

  

项目参数型式单缸,水冷,气道喷射燃烧室形状半球形缸径/mm×行程/mm100×83排量/mL650压缩比11.5气门配置4气门

1.1　进气管通路模型

进气管路结构如图1所示，图中为节气门处的进气流量，kg/s；pi为进气管内绝对压力，Pa；Vi为进气管体积，m3；Ti为进气温度，K；为气缸入口处空气流量，kg/s。

  

图1　进气管路结构图

进气管内均值模型对进气管内空气流动过程中的压力变化特性进行描述，从节气门后开始到进气口前，根据理想气体状态方程为：

 

(1)

式中，mai为进气管内气体质量，kg；R为气体常数，J/(kg·K)。 两边取微分，得到：

 

(2)

式中，为流入进气管内的进气流量，kg/s。由于进气管内温度变化很小，进气压力随时间的变化要远大于进气温度随时间的变化，所以式(2)可以简化为：

（1）冠状动脉造影技术。临床冠脉检查以通过冠状动脉造影（DSA）作为“金标准”，可以有效明确冠状动脉解剖畸形以及阻塞性病变的具体程度、具体位置以及范围等。临床运用冠状动脉造影技术可以有效诊断不典型心绞痛症状（如中老年人群心脏扩大等）、心电图异常、严重心律失常、心力衰竭、疑似冠状动脉病变、疑似冠状动脉畸形等，从而给予临床诊断及治疗提供有效参考依据。但由于冠状动脉造影技术属于有创性检查，且该检查方法的费用高，检查技术水平、检查设备水平、检查操作者水平要求均较高等，因此受到较大应用限制。

 

(3)

从节气门后到进气口，由质量守恒定律得：

 

(4)

由式(3)和式(4)得：

 

(5)

式中，n为发动机转速，r/min；Vd为发动机排量，m3；ηv为充气效率。

1.2 主要仪器 采用美国强生公司出产的豪韵(Harmonic)超声刀系统(型号：GEN04)，工作振动频率为55.5 kHz，配备Focus 9 cm弯形剪式刀头。刀头振动幅度50～100 μm，功率输出设定为3档或5档。电刀为Force EI-8c高频单极电刀，输出功率为30 W，混切。

 

(6)

f(α)=a1+a2α+a3α2+a4α3

(7)

 

(8)

式中，α为节气门开度，(°)；pamb为大气压力，Pa；a1～a4、gm为辨识参数。

该技术使用的设备是索诺声便携式彩超M-Turbo，探头频率设置为3.5MHz，操作者必须是接受过急诊超声规范培训的急诊科医师，还要具备一年以上的临床实践。

由速度-密度法得到气缸入口处空气流量模型如下：

 

(9)

文献[9]提出，流过节气门处的空气流量可以看作是关于节气门开度的多项式与关于节气门前后压力函数的乘积。

文献[9]认为ηv主要与发动机转速和进气压力有关，可以表示为：

ηv=b1+b2n+b3npi+b4pi

(10)

式中，b1～b4为模型辨识参数。最终可表示为：

 

(11)

式中，c1～c4为模型辨识参数。

1.2　进气通路模型参数辨识和模型验证

对于所建立的进气通路模型，输入参数为发动机转速、节气门开度及进气温度，输出参数为进气压力和进入缸内的进气流量，需要辨识的参数有a1～a4、gm、c1～c4。遗传算法在处理数据辨识、参数寻优的问题上快速而准确，是一种全局高效寻优搜索算法[10]，因此本文采用遗传算法来对进气通路模型参数进行辨识，参数辨识过程如下：(1) 初始种群建立。确定种群个体分布前首先要确定最优搜索解区间，搜索解区间需要尽可能地包含最后解，在此利用台架及整车试验数据计算模型参数的初略值，以初略值的±30%建立搜索解区间。进气通路模型参数种群取值M1=60，得到进气通路模型待辨识参数初始种群U1如下，式中i表示种群M1中的第i个体。

U1i=　　　[a1i,a2i,…,a4i,gmi,c1i,c2i,…,c4i]T

i=1,2,…,60

(12)

(2) 适应度函数确定。适应度函数依据目标函数设计，它可以评价种群中个体的优劣程度。计算得到的适应度函数值越大，表示个体适应环境的能力越强。在进气通路模型中，其目标函数F1(n,α)为进气压力实测值，取其适应度函数为实测值与进气压力模型计算值fmode1(n,α)差值绝对值的倒数：

 

(13)

(3) 选择算子确定。选择算子基于适应度设计，使种群中适应度强的个体被选择。选择算子包括概率分配和选择，本文选用按比例的选择概率分配及轮盘选择法。第i个体被选择的概率P1i为该个体适应度函数与总适应度的比值：

 

(14)

轮盘选择法中，适应能力强的个体被选择的概率大。在得到被选择概率P1后，计算其累积概率：

 

(15)

随机生成一个[0,1]之间的数r，若Q(k-1)≤r≤Qk，则选择第k个个体。(4) 交叉算子确定。本文选择单交叉点算子，即只有一个交叉点位置。交叉概率Pc1=0.5。随机生成一个[0,1]之间的数r，若Pc<rk，则第k个个体作为交叉父辈进行交叉互换形成子个体，直到遍历完成所有个体。(5) 变异算子确定。本文变异概率取Pm1=0.01，种群中所有基因的1%进行变异。随机生成一个[0,1]之间的数r，若Pm>rk，则第k位基因进行变异形成新的个体。(6) 结束条件与辨识结果转化。终止转化代数取T=500。当连续5代适应度函数的变化量都小于3%，认为该适应度值收敛，进化终止，并解码得到最优解。

中型会计师事务所由于资源、人才等优势，可以在审计传统服务的基础上，更多地开展鉴证、咨询等等服务，从而获取更多的业务来源与效益，但其在审计行业领域依然不能够跟大型会计师事务所相提并论，使自身的发展受到明显限制。小型会计师事务所在我国数量较多，但是其收入比重占不到整个行业的五分之一，其综合发展水平不高，因而小型会计师事务所在业务种类和业务量方面都是比较匮乏的，收入与资源的限制也影响了小型会计师事务所的进一步提升，反而更加注重于价格上的竞争，这种不良形象也影响了注册会计师行业的整体发展。

经过辨识得到进气通路模型各参数如表2所示。

 

表2　进气通路模型参数值

  

进气模型参数数值a17.25464869×10-1a21.040207705a39.6159403×10-2a45.887866×10-3gm2.218176×10-3c11.781409×10-3c24.2824971×10-2c36.37348×10-4c41.58256322×10-7

为了检验经过遗传算法辨识得到的参数合理性及进气通路模型的准确程度，通过发动机台架试验数据对进气通路模型进行验证，在此采用试验中采集到的喷油脉宽(认为稳态工况下油膜处于动态平衡)，汽油机理论空燃比取14.8，根据过量空气系数和喷油器流量特性计算得到当前工况下进入气缸的空气流量。

为获取训练样本，在AMEsim中设计不同工况并通过发动机模型计算得到进气流量变化曲线，设计工况如表3所示。

在燃油动态模型中其目标函数F2(n,α)为实际进入气缸内的燃油值，取其适应度函数为实际进入缸内燃油值与燃油动态模型计算值fmode2(n,α)差值绝对值的倒数：

  

图2　3 000 r/min进入缸内空气流量对比图

1.3　基于BP神经网络的进气量预估模型建立

精确控制汽油机空燃比的前提条件是进气量的准确测量。从前述进气通路模型中可以看到，进入缸内的进气流量是关于发动机转速和节气门开度的非线性函数。本文利用神经网络能以任意精度逼近非线性函数的特点，提取汽油机在瞬态时进气量变化的关键参数，建立基于BP神经网络的进气量预估模型。基于进气预估模型的空燃比算法结构如图3所示。

  

图3　基于进气流量预估的空燃比控制算法结构

节气门开度和转速是影响进气流量的主要参数，把开度变化率、转速变化率及进气流量变化率看作是可以充分反映汽油机过渡工况动态变化的特征参数。本文将(t-1)时刻的节气门开度α(t-1)、转速n(t-1)、进气流量节气门开度变化率转速变化率进气流量变化率作为本文建立的基于BP神经网络进气量预估模型的输入量，模型输入节点数n1=6。模型输出量为预估的t时刻进气流量模型输出节点数m1=1。

确定模型的输入输出后，需要确定该神经网络层数及每层节点数，若隐含层层数和神经元个数过多，计算量相应地会增大，增加训练时间；若隐含层和神经元个数过少，会降低模型输出精度[11]。本文选择隐含层数为1的三层神经网络，根据经验公式确定隐含层神经元个数。其中n2和m2分别为输入层和输出层神经元个数，a2为常数，满足1<a2<10，经过试凑计算，取n1=9。各层之间传递函数选择Sigmoid函数，权值调整采用梯度下降法。由此得到进气量预估模型的输入为：

 

(16)

结果表明：无论加、减速工况及何种转速变化率，BP神经网络预估值均能够准确反映下一循环的进气流量，进气预估模型预测值和AMEsim仿真模型计算值最大误差不超过2%，说明预估模型能够发挥神经网络自适应和自学习能力强的特点，提取引起流量变化的关键信息进行预测。

 

(17)

式中，为预估的进气流量，kg/s。算法结构如图4所示。

  

图4　基于BP神经网络进气流量预估算法结构图

1.4　基于BP神经网络的进气量预估模型辨识

在利用该基于BP神经网络的进气量预估模型预估进气量之前，首先需要对模型进行系统辨识，即需要通过多组数据训练神经网络，得到模型中的连接权值和阈值。

选择研究对象为某高速汽油机，其主要参数见表1，利用AMESim软件建立原型样机仿真模型(图5)来获取训练样本。

  

图5　AMESim发动机模型

为了使本文建立的AMESim发动机仿真模型具有说服力和可信性，这里利用台架试验采集得到的4 000 r/min、5 000 r/min时节气门开度40%、60%、80%下的缸压曲线进行标定。图6为4 000 r/min、40%节气门开度的试验测量值和模型计算值缸压曲线图。可以发现经过标定后的模型缸压曲线与试验得到的缸压曲线能够吻合，几种工况的最大误差为4.8%，在接受范围内，认为模型准确，其进气流量计算结果与原型样机进气流量变化一致，仿真结果具有参考价值。

  

图6　4 000 r/min、40%节气门开度下缸压对比图

遗传算子的选择与进气通路参数辨识时一致，经过辨识得到的燃油动态流动模型参数如表5所示。

建构主义学习理论认为，学习是学生在已有知识和经验的基础上进行的一种主动建构，而不是被动地接受教师给予的知识和经验。适当的问题可以激发学生的学习热情，促进学生的积极反思，不断拓展、更新和重构认知结构。从心理学的角度来看，问题激活了思维，思维促进了问题解决，思维又在不断地解决新问题的过程中生长。问题引领教学的价值主要体现在以下几个方面。

 

表3　训练工况模式设定

  

工况节气门开度/%转速变化/(r·min-1)变化时间/s加速速10～502000～50000.5、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0减速50～105000～20000.5、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0

训练样本每个开度变化率下采集10组进气流量数据，共60组数据。在加速工况和减速工况各随机取50组，共100组数据作为训练样本，剩下的20组作为测试样本，用来检验训练后的进气流量预估模型的准确性和精度，即验证网络的泛化能力。

网络的适应度函数，即训练误差函数取为：误差ε=1%。初始权值ωij、θj、ωjk、θk取[-1,1]之间的随机数。学习步长η取0.25，最大迭代次数取值1 000。

(2) 尽管Q系统支护图表中，对不同质量围岩支护参数的考虑是有连续性的，但考虑实际应用的简化，不可能对所有的Q值设计针对性的支护参数，通常的做法是将围岩划分为五个支护等级，五个等级如何划分并不存在统一的标准，本文的划分方式可作为一种参考。

图7为变化时间0.5 s时进气预估模型预估能力的检验结果。

  

图7　加、减速工况进气流量对比

从图7中可以看到，BP神经网络预估模型输出的最大误差为3.1%。结合发动机实际运行工况，设置4种不同的测试工况，发动机按不同的变化速率和变化幅值加减速，具体设置见表4。

校企合作模式将高校与企业有效的相结合，企业动作过程可以让经济管理专业学生全程参与实训，增加更多的实习机会，高校经济管理专业学生只有通过在企业中不段实践，才能够熟练运用经济管理知识，掌握操作技巧，增强自身与社会的联系。学生自己在实践中体验、学习，合理运用所学专业知识，解决企业在动作过程中的各种管理问题，培养学生的应变能力，提高了学生在实践中专业操作能力。在提高经济管理教学建设的同时，注重经济管理专业学生的实践能力。在这个过程中学生结合课堂理论知识，企业实践知识将理论与实践相融合，让学生的综合水平上升到新的高度。

 

表4　测试工况模式设定

  

工况节气门开度/%转速变化/(r·min-1)变化时间/s工况110～302500～35000.5工况210～302500～35001.0工况330～103500～25000.5工况430～103500～25001.0

模型输出为t时刻的预估进气量：

2　燃油动态模型建立

2.1　燃油动态流动模型建立

燃油动态流动过程如图8所示。图中为喷油器喷出的燃油流量，kg/s；其中X部分形成油膜，另外的(1-X)部分和油膜蒸发形成的燃油蒸气共同组成进入缸内的燃油流量；mff为油膜质量，kg；τ为燃油蒸发的时间常数。

  

图8　燃油动态流动示意图

燃油动态流动模型的数学表达式[12]如下：

 

(18)

 

(19)

燃油沉积系数X和燃油蒸发时间常数τ对模型精度有很大影响。文献[6]中认为，X主要与汽油机转速和进气管壁温度有关。这里取X和τ的经验公式为：

 

(20)

 

(21)

式中，d1～d9为常数；Tc为发动机冷却水温度，K。

2.2　燃油动态流动模型参数辨识及验证

燃油动态模型中输入参数为发动机转速、喷油器的喷油量及冷却水温，输出参数为进入缸内的喷油量，需要辨识的参数为d1～d9。同前文所述，本文采用遗传算法对燃油动态流动模型进行参数辨识。其中，燃油动态模型待辨识初始种群U2如下：

U2j=　　　[d1j,d2j,…,d8j,d9j]T

j=1,2,…,60

(22)

式中，j为种群M2中的第j个个体。

选择各工况下进入缸内的空气流量作为验证参数，转速为3 000 r/min在各开度下进入缸内空气流量的试验数据与仿真数据对比，如图2所示。从图2可以发现，当给定转速和节气门开度时，进入到缸内的进气流量的试验测量值和模型计算值变化趋势一致且误差很小。对转速为4 000 r/min、5 000 r/min、6 000 r/min进行了验证，最大误差为4.6%。考虑到试验本身测量有误差，所以认为该误差在合理范围内，参数辨识合理，进气通路模型能够很好地反映出发动机进气流量随转速和节气门开度变化的过程。

 

(23)

需要注意的是，由于空燃比控制为进气量和喷油量的控制，不涉及复杂的缸内燃烧过程，所以认为AMESim一维仿真精度能满足要求。

 

表5　燃油动态流动模型参数值

  

燃油模型参数数值d1-1.69276923×10-6d22.9252923×10-3d33.21257711×10-4d41.818264486d55.82096329×10-6d64.85950594×10-4d7-1.42146825×10-2d87.59287808×10-1d92.51443

验证燃油动态模型时，使用空燃比作为参考依据。图9为节气门开度从9%突然开大至20%，转速从2 900 r/min突跳上升到3 700 r/min时空燃比实测值和燃油动态模型计算值的对比。由图9可见，模型计算值和试验实测值变化趋势相同，变化过程中最大误差为4.9%。考虑到试验本身测量误差，认为该误差在合理范围内，参数辨识合理，燃油动态模型能够很好地反映出燃油蒸发与沉积的动态变化过程。

山东省招远市主要种植葡萄、苹果等。金玲镇以种苹果、葡萄为主，为了提出在金玲镇的环境、气候和土壤条件下，提高葡萄产量和品质的科学施肥方案，结合农户的施肥习惯，与农户共同探讨制定了本次试验示范。为云天化“双机源”、“四全”系列复合肥在当地的推广和销售提供相关的数据与依据。

  

图9　空燃比对比图

2.3　油膜补偿器模型建立

油膜传输特性对发动机油路有很大影响，稳态工况时油膜处于动态平衡过程，但是当发动机处于急加速和加减速的瞬态工况时，进气管内压力突变，导致油膜蒸发和形成的动态平衡被打破。

本文采用油膜补偿的前馈控制方法，在节气门开度突然变化时，相应地加大或减小喷油量，以降低燃油传输动态特性的影响，最终使缸内形成当量比混合气。

油膜补偿控制器根据计算得到的进入缸内的进气流量和目标空燃比计算得到的所需喷油量，经过油膜补偿燃油控制器计算得到实际的喷油量。得到有油膜补偿的燃油动态模型如图10所示。

  

图10　带有油膜补偿的燃油动态模型结构

令计算得到的理论喷油量等于最终进入缸内的燃油质量联合式(18)和式(19)，得到油膜补偿器的表达式为：

 

(24)

 

(25)

3　时滞模型建立

由于存在传输延时和氧传感器响应延时，导致测得的氧传感器信号存在滞后，设计了时滞模型，使空燃比控制更加准确。时滞模型中包括：循环延时τc、气体传输延时τg、传感器响应延时τs三部分。如图11所示，τc为混合气在缸内停留的时间，约0.75个发动机循环时间；τg为废气从排气口传输到氧传感器的时间，通常和废气流速相关；τs为氧传感器响应时间，主要由氧传感器性能决定，可以用一阶线性定常系统表示：G(s)=1/(τst+1)。时滞模型可以表示为式(26)。

 

(26)

式中，λ(t)为氧传感器测得的空燃比；u(t)为空燃比输入值。

  

图11　时滞模型结构

4　瞬态空燃比控制仿真及结果分析

将油膜前馈补偿控制策略与基于BP神经网络的进气流量预估瞬态空燃比控制策略结合，得到带油膜前馈补偿的基于BP神经网络的进气流量预估瞬态空燃比控制算法，为了检验该算法的有效性，设计了三种不同的瞬态工况对算法进行检测。分析国Ⅳ法规中要求使用的世界摩托车测试循环(world-wide motorcycle test cycle， MMTC)测试循环，其低速工况测试循环车速在20～ 40 km/h内变动，600 s内的市郊测试循环中有180 s 时间车速在20～70 km/h内连续变动，对于研究的样机，其对应的发动机转速范围在2 000～6 000 r/min，开度范围为10%～65%。所以在此选取发动机转速在2 500～3 500 r/min、开度10%～ 30%和发动机转速在2 500～6 000 r/min、开度10%～60%内变化速率不同的三种瞬态工况，具体设置如表6所示，发动机运行过程中目标空燃比设置为理论空燃比14.8。

 

表6　测试工况模式设定

  

工况节气门开度/%转速变化/(r·min-1)变化时间/s一10—30—102500—3500—25001二10—30—102500—3500—25002三10—60—102500—6000—25001

按照设定的工况，在Matlab/Simulink软件中进行了仿真试验。图12(a)为节气门和转速变化规律，图12(b)为工况三的控制效果图。从图12中可知，节气门开度由10%增大到60%时，空燃比上升至15.54，超调量为5%，1.4 s后重新回14.80。节气门开度从60%减小到10%时，空燃比下降至14.21，超调4%，1.4 s后重新回到14.80。

注射用血塞通对MCA粥样硬化性血管狭窄伴MES阳性TIA患者MES和血脂水平的影响 …………… 史 敏等（4）：512

  

图12　节气门开度和转速变化规律及空燃比变化曲线

三种工况测试下，两种方式控制效果对比如图13所示。三种工况下基于进气预估的空燃比控制超调量不超过10%，加上油膜补偿算法后控制效果更好，空燃比控制超调量不超过5%，不带油膜补偿时工况一在1.4 s内恢复至当量比混合气，带油膜补偿时工况一能够在1.2 s内恢复至当量比混合气，工况三的回调时间也有明显降低。

  

图13　加入油膜补偿前后控制效果对比

当使用带有油膜补偿算法的基于进气流量预估的瞬态空燃比控制策略时，节气门开度突然增大时油膜前馈补偿控制器会对喷油量进行补偿，增加的喷油量使散布在空间中的液滴量和油膜面积增大，从而弥补了燃油蒸发量的不足；节气门开度突然减小时，油膜前馈补偿控制器减少补偿油量，以抵消无法跟随进气流量突然降低而减小的蒸发油量带来的影响。

5　结论

(1) 基于BP神经网络进气流量预估模型的瞬态空燃比控制超调量不超过10%，能够在1.4 s内迅速将混合气恢复至当量比混合气，同时也可避免传统PID控制可能出现的来回震荡的情况，证明了基于进气量预估的空燃比控制的有效性。

(2) 油膜补偿控制算法可以有效降低燃油传输动态特性带来的影响，在进气量预估的瞬态空燃比控制的基础上，使用油膜补偿控制算法，能进一步提高控制精度。对于设定的三种不同的过渡工况进行仿真，结果显示，带油膜补偿的基于进气流量预估的瞬态空燃比控制算法，其空燃比超调量不超过5%，能够在1.2 s内迅速将混合气恢复至当量比混合气，相对于只采用进气流量预估的空燃比控制来说，带油膜补偿算法的控制效果更好，证明了该算法的有效性和优越性。

参考文献：

婴幼儿的蛋白质需求量并没有家长们想象得那么高，例如，每100毫升母乳中含有蛋白质1克左右(这需要根据母亲的饮食结构而定)，配方奶中所含有的蛋白质含量是母乳的2倍，1～6个月的宝宝每天喝700～800毫升的奶即可满足日常生长发育的需求。

[1]　SHI Y, YU D L, TIAN Y, et al. Air-fuel ratio prediction and NMPC for SI engines with modified Volterra model and RBF network[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2015,45:313-324.

[2]　ZHAI Y J, YU D L. Neural network model-based automotive engine air/fuel ratio control and robustness evaluation[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2009,22(2):171-180.

[3]　杨小龙,涂鑫阳,马自会.基于改进模糊PID算法的空燃比控制策略研究[J].湖南大学学报(自然科学版),2015,42(4):34-39.

YANG X L, TU X Y, MA Z H. Research on single cylinder engine A/F control based on a modified fuzzy-PID strategy[J]. Journal of Hunan University(Natural Sciences), 2015,42(4):34-39.

高血压合并冠心病患者接受中西结合治疗后的有效率是92.2%,单纯西医治疗的有效率是80.1%,两组结果存在统计学差异性(P<0.05);经过治疗,两组的血压和血脂水平得到了改善,实验组的改善情况比对照组优秀,结果存在统计学差异性(P<0.05);治疗组的临床并发症几率是3.2%,对照组的并发症几率是6%,结果存在统计学差异性(P<0.05)。

[4]　胡忠录,李岳林,何兴.汽油机加速瞬态油膜补偿技术研究[J].机械科学与技术,2014,33(11):1714-1718.

HU Z L, LI Y L, HE X. Study on acceleration transient oil film compensation technology of gasoline engine[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2014,33(11):1714-1718.

[5]　陈林林,魏民祥,杨海青.基于模型的发动机空燃比控制策略研究与仿真[J].小型内燃机与摩托车,2011(3):47-51,62.

CHEN L L, WEI M X, YANG H Q. Model-based research and simulation of engine air/fuel ratio control strategies[J]. Small Internal Combustion Engine and Motorcycle, 2011(3):47-51,62.

[6]　舒咏强.汽油机油膜动态效应及瞬态空燃比控制的研究[D].武汉：华中科技大学,2009:48-53.

[7]　李小中.基于模型的进气道喷射汽油机空燃比控制的研究[D].武汉：华中科技大学,2011:15-23,42-47.

①见了宝玉，都顺墙垂手立住，独那为首的小厮打千儿，请了一个安，宝玉不识名姓，只微笑点了点头儿。(第五十二回)

[8]　ADIBI A H, SAEEDI M, FRASER R, et al. Mean value engine model including spark timing for powertrain control application[C/OL]. SAE Paper, 2013,2013-01-024.[2013-04-08].http://papers.sae.org/2013-01-0247.

⑶在地下害虫轻，玉米丝黑穗病发病也重（发病率大于5%）的地区，要根据不同的情况，采取不同的措施：干中直播地区，可选择2%的立克秀拌种剂或25%的粉锈宁可湿性粉剂，按种子质量的0.3～0.4%拌种；催芽坐水种的地区，可用“千斤顶”兑水进行种子催芽后，将种子晾干后，再用2%的立克秀按种子质量的0.3%拌种。

[9]　SAWUT U, TAKIGAWA B, KONAGAI G, et al.Modeling and engine speed control of LPG injection system[C/OL]. SAE Paper, 2008,2008-01-1020.[2008-04-14].http://papers.sae.org/2008-01-1020.

[10] 周瑞平,汪萌生,朱俊飞,等.基于遗传算法的柴油机硅油减振器动态匹配优化设计方法[J].内燃机工程,2013,36(2):68-75.

ZHOU R P, WANG M S, ZHU J F, et al. Optimization method for dynamic matching of diesel engine silicone oil damper based on genetic algorithm[J]. Chinese Internal Combustion Engine Engineering, 2013,36(2):68-75.

[11] 赵寿玲.BP神经网络结构优化方法的研究及应用[D].苏州:苏州大学,2010:11-16.

[12] 邹博文.基于模型的汽油机空燃比控制技术研究[D].杭州:浙江大学,2006:16-19.