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采用基于克里精（Kriging）代理模型的混合多目标梯度优化算法（HMGE），通过FLUENT软件平台，对柴油发动机燃烧过程进行了多目标优化，优化变量为缩口率、余隙高度、凸台高度、喷油锥角，优化目标为平均温度、平均压力、碳烟（Soot）排放、氮氧化合物（NOx）排放。完成多目标优化计算后，应用数据挖掘的总变差分析方法（ANOVA）和自组织映射分析方法（SOM）对优化变量和优化目标函数进行定性和定量分析，揭示出优化变量与优化目标之间的相互关系。分析结果表明：较好的动力性能需要较小的缩口率和较小的余隙高度；较