题    目：AI在柴油机排放后处理系统设计优化及控制策略开发中的应用

主讲人：廖健雄

时  间：2025年6月12日15:00-16:00

地  点：1C103会议室

主讲人简介：廖健雄，男，1996年9月出生，工学博士，毕业于武汉理工大学动力工程及工程热物理专业，研究领域为内燃动力系统性能的智能化预测，排放污染物的仿真优化及控制，先后以第一/合作作者在《Journal Of Cleaner Production》、《Engineering Applications of Artificial Intelligence》、《Fuel》等国际期刊发表SCI论文6篇，授权发明专利2项。

报告主要内容：随着柴油机保有量的增加，其引发的环境污染问题越发受到广泛关注，给柴油机排放控制提出了更高要求。为满足下一阶段（国七）柴油机排放法规，仅依靠机内净化技术已无法满足，必须采用多部件组成的集成式后处理系统才能实现多种污染物的协同减排。然而集成式后处理系统复杂，耦合作用强，传统试验法难以满足高效率和低成本的开发需求，引入先进的人工智能技术对提高研发效率和降低研发成本显得尤为重要。本报告将围绕AI人工智能技术在柴油机排放后处理系统设计优化及控制策略开发中的应用展开相关讨论，从性能预测分析、结构优化、控制策略开发及虚拟标定等多个维度介绍AI的应用结果与难点，并对该技术的前景进行展望分析。