传统发动机台架的标定工作主要由人工完成,标定周期长、资源消耗多,难以适应发动机智能化控制的发展。因此,近些年来,基于高精度数值和硬件在环测试的发动机虚拟标定技术逐渐受到行业的关注。通过高精度的虚拟发动机可以代替实际台架进行标定,实现减少台架标定工作量,缩短开发周期。但是,虚拟标定对模型的精度有很高的要求。模型精度自身又依赖数据,若取得大量的实验数据,则会使虚拟标定失去意义。为克服数据有限与模型精度之间的矛盾,本研究通过对汽油机模型机理、实验设计方法和整机建模方法开展研究,提出了面向虚拟标定的直喷汽油机高精度建模方法。本研究建立了面向虚拟标定的高精度发动机建模架构。首先开发了模型预处理软件,具备实验数据分析处理、模型选择和模型求解等功能,提高了建模前期准备工作的效率。然后针对市售的双VVT缸内直喷汽油机,基于GT-POWER搭建了虚拟发动机结构模型,在发动机基础理论模型的基础上,构建了基于压比修正的节气门模型、喷油特性系数模型和半预测燃烧模型。根据发动机实验数据,基于D最优设计对节气门模型、喷油特性模型和半预测燃烧模型的求解分别进行了样本点的选取,模型精度分别可以使节气门流量系数、喷油脉宽、CA50和燃烧持续期的拟合系数R2达到0.98、0.99、0.95和0.88。通过对样本点的分布规律进行分析,总结了实验设计的通用方案,并用另外一台直喷汽油机进行验证,拟合系数R2分别为0.99、0.99、0.92和0.86,证明了实验设计方案具有通用性。发动机模型是一个复杂、耦合和非线性的系统,子模型的精度即使均达到了较高的水平,但由于一维数值仿真的局限性和建模过程中难免存在误差,发动机整体模型的精度仍有可能不满足虚拟标定的需求。针对发动机整机建模中的挑战,本研究建立了多参数同步优化平台,基于NSGA-Ⅱ优化算法对模型中的修正因子进行优化,从而提升模型的精度。依据发动机实验数据对虚拟发动机精度进行了验证,表明:采用本研究开发的方法,使用96个工况点建立的模型,在传统标定所需的2600个实验点范围内,进气歧管压力的预测误差在5%之内的比例为94.5%,进气量预测精度为90.5%,IMEP的预测精度为87%,涡前温度预测精度为88%,涡前压力预测精度为91%,可以用于发动机控制MAP的初步标定。