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模拟氢气/天然气发动机和发动机运行参数建模
Javad Zareei, Abbas rohani, Wan Mohd
摘要
在目前，为提高发动机性能和减少排放量的工作中，进气道喷射汽油发动机被转化为直接喷射。AVL Fire软件通过将天然气中的氢气的添加量从0％增加到30％来研究发动机性能。为了确定独立变量发动机转速，点火正时，喷射正时和氢气体积分数与因变量（包括发动机性能参数，比耗油量，CO和统计分析模型）之间的关系，验证模拟模型的实验结果显示了很好的效果。不同误差模型之间的比较表明，具有训练算法贝叶斯正则化反向传播的径向基函数模型可更好的估计发动机性能变量。结果表明，在天然气中添加氢气会导致输出功率，扭矩，燃油消耗效率提高，燃油消耗率下降。另外，当点火和喷射正时提前并且发动机转速达到最大时，CO排放减少。
关键词：氢气燃料 天然气燃料 直接喷射 排放
术语：
ANN 人工神经网络
ANOVA 方差分析
2FI 交互因素
aBDC 进气门关闭
bBDC 排气门打开
aTDC 排气门关闭
bTDC 进气门打开
BSFC 制动燃油消耗率
BTDC 上止点前
CA 曲柄角度
CFD 计算流体力学
CI 压缩燃烧
CNGDI 压缩天然气直接喷射
CO 一氧化碳
CO2 二氧化碳
EF 效率模型
ES 发动机转速
H2％ 氢气体积分数
HC 碳氢化合物
HCNG 天然气和氢气的混合物
ICE 内燃机
IGT 点火正时
IT 喷射正时
LHV 低热值
MAPE 平均绝对百分比误差
MLP 多层感知器
MLR 多元线性回归
MSE 均方误差
NG 天然气
NOx 氮氧化物
O2 氧气
R 决定系数
RBF 径向基函数
RMSE 均方根误差
SCRE 单缸发动机研究
SFC 燃油消耗率
SI 火花点火
T 温度
WOT 节气门全开
Trainbr 贝叶斯正则化反向传播
Trainlm Levenberg-Marquardt反向传播
正文：
介绍
人们越来越关注传统化石燃料排放的有害影响,这使得天然气（NG）成为非常有吸引力的内燃机（ICE）替代燃料，特别是其包括环保，清洁燃烧，经济高效的优势[1]。而且，氢气能够提供高火焰速度，宽泛的可燃性范围[2-4]，最低点燃能量低，没有HC和CO的排放[5-6]。提高发动机性能，减少废气排放和使用非化石燃料取代化石燃料是当今汽车发展的主要趋势。天然气的可用性和众多优势是汽车制造企业由汽油燃料车辆向天然气燃料迁移的主要因素[7-8]。向天然气中添加氢气对于改善火花点火式发动机的性能更为有效，并且HCNG发动机的燃烧特性强烈依赖于发动机的条件[9]。另外，氢气可以提高火焰速度并提高发动机功率，降低排气污染，因此在混合物中加入氢气可降低燃料消耗并提高热效率[10-12]。Zhang等人研究了不同点火时间对含氢混合气的发动机燃烧和排放特性的影响[13]。结果表明，随着点火时间的延长，平均有效压力先下降然后略有上升，另外，当加入氢气时，HC和CO排放量降低。喷射正时对不同转速下的柴油甲醇柴油机的性能和废气排放的影响表明，当喷射正时在15°，20°和25°时，CO排放降低，而NOx和CO排放量增加，同时制动燃油消耗率和制动热效率也增加。在实验工作中，随着喷射正时的增加，CO和未燃HC化合物排放量减少，而NOx和CO排放量增加。当喷射正时提前时，由于燃料和氧气之间的反应改善，CO排放减少[14,16,17]。天然气（NG）已被广泛研究用于火花点火（SI）和压燃式（CI）发动机上面[18]。 增加氢气对具有高压缩比的天然气火花点火发动机的性能和排放的影响和实验结果表明，最大功率是用5％HCNG[19] 并且在CNG中加入氢气来提高燃烧率并延长稀燃失火极限得到的[20]。氢气添加到柴油燃料以及用20％的氢气提高峰值热释放率方面是一个很大的改进[21]。在氢气直接喷射分层燃烧发动机中，随着氢气体积分数的增加和不同点火时间从4到16°的BTDC时，CO和HC排放量下降，NOx排放量上升[22,23]。后喷射可以减少未燃烧的碳氢化合物，并且发动机可以由喷射时和喷射后和压力和温度条件的差异来运行[24]。
近几十年来，人工神经网络已被广泛用于估计发动机参数和汽车工程的许多领域中[25]。人工神经网络（ANN）像人脑的神经网络一样运作。事实上，变量之间的非线性和隐藏关系是通过反复试验获得的。所以通过ANN和人工神经网络（ANN）已经完成了许多成功的发动机运行参数的估算研究，证明了其效率和可行性[26-28]。Haghighi等人使用MLP神经网络来预测发动机运行参数，包括发动机功率，烟尘，NOx，CO2，O2和温度与过量空气系数，发动机转速，扭矩和燃料质量的关系[29]。Zweiri和Seneviratne使用ANN模型模拟单缸柴油发动机的运行状况，其结果证实了ANN的能力[30]。Kiani等人通过ANN估算火花点火发动机的发动机热平衡最小为0.99 R2[31]。Jahirul等人研究表明，当ANN用于估算CNG发动机的发动机制动功率，制动燃料消耗率和发动机效率时，实际值与预测值之间的最小R2为0.96[32]。并且，估计制动燃料消耗率，制动器热效率，排气温度和发动机的废气排放时[33]，ANN模型的最小R2值为98％。Toghyani等人借助R2gt; 0.9的神经网络估算斯特林发动机的功率和扭矩，并将多目标优化而不是通过反复试验整合到一个标准中[34]。 Sarala等人使用ANN-MLP在单缸四冲程柴油发动机的废气排放模拟中获得了良好的结果[35]。Parlak等人模拟柴油发动机中的燃料消耗率和排气温度，并且Ghobadian等人通过建模模拟扭矩，BSFC，HC和CO参数与发动机转速和生物燃料混合物的百分比[36,37]。Zhen-Tao和Shao-mei也使用RBF神经网络模型根据转速，天然气量和喷射正时估算CNG-柴油机中CO和NOx的排放变量[38]。Yusaf等人使用RBF神经网络模拟制动力矩，BSFC，BTE，NOx，CO，CO2，O2和温度，排气量与发动机转速和双燃料发动机（CNG柴油）的神经网络模型[39]。还有许多其他研究表明人工神经网络可以成功模拟许多发动机性能参数[39-42]。
本文的目的是通过使用CFD来研究氢气作为CNG发动机燃料添加剂的用途，以模拟SI发动机的性能。同样，使用CFD模型结果表明。发动机性能包括FCE，功率，转矩，SFC和CO与包括发动机转速（ES），点火正时（IGT），喷射正时（IT）和氢气体积分数（H2％）在内的发动机运行参数的关系与模型MLR，MLP和RBF近似。最后，根据发动机有效参数选定模型，研究了发动机的特性，特别是氢气体积分数。 因此，本研究旨在介绍和分析节气门全开时氢气/天然气燃料在直喷式发动机中的性能和废气排放情况。
材料和方法
- 发动机的几何网格生成和运行条件
图1显示了一个单气缸和两个排气和进气阀的CNGDI发动机。图2显示了用于获得与燃烧过程相合适的两种不同形状的活塞，用于检查气缸内的湍流翻滚和漩涡强度场。活塞形状定义了实际发动机的实际几何模型，用于实现CNGDI发动机中较高的压缩比和最佳燃烧过程。一个洞位于活塞A的中心。活塞B的洞的体积更深; 但是，它并没有定位在活塞中心处。 表面网格生成是在Gambit软件上完成的。表面数据被转换成有限体积网格以进行CFD分析。一个网格生成器程序被用来为计算网格的CFD计算生成六面体单元。由于计算机运行时间和电网灵敏度的因素，电池中大约一半电量用于气缸盖和活塞。
图1. 发动机模型的计算域
图2.燃烧室的几何形状
- 点火模型和燃料混合
在火花点火（SI）发动机模拟中，自行点火不被系统地考虑。尽管如此，在这项工作中，一个目标是考虑与氢气相关的废气排放。因此，两种点火，
即火花点火（AKTIM模型）和爆燃现象，必须建模。这两个模型嵌入在ECFM3Z模型框架中。后一个模型用于经典的燃烧过程（扩散或传播火焰，使用专用的层流火焰速度相关性）的建模。在燃料混合过程中，燃料被引入燃烧室与空气混合，该过程的化学方程式如下：
(1)
其中，ε是燃料的总摩尔数，代表燃料/空气当量比，代表摩尔湿度比，代表每摩尔燃料混合物中组分i的摩尔量。如果使用纯天然气，则v2=0,如果使用纯氢，则v1= 0.氢气和甲基戊二烯混合物燃烧的化学式如下:
(2)
(3)
CFD模拟基准条件下的发动机运行条件以2000,3000,4000,5000和6000rpm的固定速度进行选择。所研究的发动机工况包括进气温度，喷射正时，喷射持续时间和火花点火正时的某些变化。从单缸发动机（SCRE）的实验数据中获得的发动机运行条件列入表格1。
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表1 CNG-DI发动机的规格。 |
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发动机参数 |
值 单位 |
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最大额定功率（kW / rpm） |
82/6000 千瓦/转 |
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最大额定转矩（Nm / rpm） |
148/4000 纳米/转 |
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行程 |
84 毫米 |
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连杆长度 |
131 毫米 |
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曲柄半径 |
44 毫米 |
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压缩率 |
14 - |
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进气门开启 |
12 bTDC |
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进气门关闭 |
48 aBDC |
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排气阀开启 |
45 bBDC |
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排气阀关闭 |
10 aTDC |
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最大进气门升程 |
8.1 毫米 |
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最大排气门升程 |
7.5 毫米 |
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燃料 |
CNG 氢气 |
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