在当前的汽车工业中，大数据和算法的应用已经深入到各个层面，包括发动机设计与优化。本篇硕士论文《大数据-算法-汽油机可变长度进气歧管数值仿真研究》聚焦于利用这两种技术来提升汽油发动机的性能。汽油机可变长度进气歧管是一种先进的技术，它旨在通过调整进气歧管的长度来改善发动机在不同转速下的进气效率，从而提高扭矩和功率，降低油耗。
论文的核心内容是通过一维和三维模拟仿真来研究这种技术对发动机性能的影响。一维模拟计算软件GT-POWER被用来建立原型发动机的计算模型，通过对进气歧管长度、截面直径和谐振腔体积的调整，观察这些变化如何影响扭矩、功率和油耗。这种基于大数据的分析方法使得工程师能够快速筛选出最佳的进气结构参数，制定出汽油机进气管的可变长度控制策略。
接下来，论文利用三维绘图软件设计出可变进气歧管的三维模型，并采用三维数值模拟软件STAR-CCM+进行气体流动的模拟。首先进行稳态模拟，分析长管和短管在各自工况下的进气性能和均匀性。随后，通过一维与三维耦合的方法进行瞬态模拟，观察进气门开启和最大升程时进气歧管内部的气体流动情况。这种耦合计算能够更精确地模拟实际运行中的复杂流动现象。
利用这种现代集成化研究方法，即一维与三维模拟计算并行，设计与试验同步进行，大大缩短了产品开发周期，节省了成本，确保了项目的高质量完成。最后的模拟结果显示，汽油机的扭矩提高了3.67%，功率提高了4.63%，这证明了大数据和算法在汽油机优化设计中的显著效果。
关键词：汽油机、可变进气歧管、流动特性、计算流体力学、数值仿真、耦合计算。这些关键词体现了研究的重点，即通过数值仿真技术，特别是结合大数据分析和智能算法，对汽油机进气系统进行优化，以实现性能提升。这一研究对于推动汽车工业的发展，尤其是在提升内燃机效率和环保性能方面具有重要意义。
