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上世纪以来,交通运输等工业领域对能源的需求不断增加。柴油和汽油是车辆的主要燃料。近年来,为了降低发动机尾气排放,天然气作为一种相对清洁内燃机替代燃料,在发动机上的应用日趋成熟。氢混天然气（HCNG）燃料发动机在动力和排放等诸多方面相比天然气燃料发动机有着更加优良的性能,故其研究同样也十分重要。本文的主要研究内容和结论如下所示:利用发动机试验台架,研究了不同的掺氢比、过量空气系数（λ）、点火正时和歧管绝对压力（MAP）下HCNG混合燃料火花点火发动机的性能。结果表明:随着过量空气系数、歧管绝对压力和掺氢比的增加,扭矩显着降低,有效燃油消耗率（BSFC）先减小后增加。NOx、CO、THC和CH4排放均随着点火提前角或MAP的增加而减小。同时建立了湍流卷吸燃烧模型来模拟发动机工作过程。结果发现:对CNG、20%HCNG和40%HCNG,点火滞后系数(Cig)始终为1.52;湍流强度系数（C2）分别为1.05、1.05和1.22;λ=1.23时,泰勒长度尺度系数（C3）分别为1.6-2.88、1.8-4.84和0.5-1.56。其次,利用机器学习预测了HCNG混合燃料发动机的扭矩、燃料消耗率和排放性能。为此,建立了人工神经网络（ANN）训练模型并针对不同的发动机特性参数评估了相关系数（R）和均方误差（MSE）的最小/大值。结果表明ANN模型对发动机各项参数的预测结果较好。例如对BSFC,R（min-max）和MSE（min-max）的值分别为0.9519-0.9963和5.72-64.29。利用定容燃烧弹试验平台,研究了不同当量比（0.6/0.8/1.0）下的CO和HCNG混合燃料（Hy CONG）层流火焰速度（LBV）。结果显示:Hy CONG混合物的峰值LBV分别为24.43 cm/s（20-80 Hy CONG;φ=0.6）,45.71 cm/s（40-60 Hy CONG;φ=0.8）和62.79 cm/s（40-60 Hy CONG;φ=1.0）。同时运用化学动力学研究软件CHEMKIN对Hy CONG混合物的层流火焰速度进行了仿真。结果表明:LBV的实验和仿真结果误差不大。例如对CO掺混比例为20%的混合燃料,LBV的最大误差仅为7.76%。此外,利用机器学习方法,通过ANN建模预测了Hy CONG的层流火焰速度。对比了LBV的试验和预测结果,发现预测效果良好。例如对于Levenberg-Marquard（LM）算法,R（min-max）和MSE（min-max）的值分别为0.9944-0.9986和1.0195-2.1305。本文的研究结果拓展了燃烧基础理论、促进了HCNG混合燃料发动机的发展,同时揭示了机器学习方法在HCNG发动机和燃烧领域的应用。