基于低排放柴油机燃烧模型的参数预测与性能优化
Matiacute;as Fernando Benedetto, Stefano Berrone, Stefano Scialograve;
意大利都灵，都灵理工大学，神圣罗马帝国阿布齐鲁24, 10129
摘要：本文描述了一种压燃式发动机关键燃烧控制参数估计的零维模型实现的有效方案，该方案解决了燃料质量分数燃烧角(MFB50)和指示平均有效压力(IMEP)估算的直接问题，以及确定MFB50和IMEP目标值的最佳喷射起始时间(SOI)的逆问题。重点是算法的计算成本，目的是保持操作的数量尽可能低，而不影响方法的适用性，以适用于不同的发动机配置和工况点。参数预测的执行时间为几毫秒，优化问题的执行时间为十分之一秒，这样就可以设想在发动机ECU中实现基于模型的控制。
关键词：CI发动机中基于模型的燃烧控制，柴油机燃烧模型，燃烧预测模型，燃烧数值模拟数值优化
1.介绍
对有利于改善环境的压燃式（CI）发动机的关注正在刺激着非传统燃烧策略的发展，这些策略需要更加复杂精确的仿真工具来描述发动机的各个燃烧阶段。大量的模型都涵盖了气缸简单的零维模型到完全的CFD燃烧模型[1-17]。显然我们需要在模型的精确度以及响应时间来权衡。复杂的燃烧阶段控制技术在实现高热效率以及低排放之间至关重要。基于模型的燃烧控制策略可以预测一些燃烧参数，例如MFB50(50%燃料已燃烧时的曲轴转角)，缸内最高压力，以及平均指示有效压力，IMEP。
MFB50这个参数通常被用于描述燃烧阶段，控制燃烧效率，排放水平和噪音[31,24,7,33-36]，而IMEP可以将投入的化学能与扭矩需求相关联。为了满足MFB50和IMEP的特定目标值，基于模型的控制策略需适用于主机参数的实时选择。在这种情况下，易于校准的零维模型通常比更复杂的模型更倾向被选择，因为这些模型使用简化的方法来模拟化学能的释放、压力的演变以及燃烧室内的化学反应。此外，这些模型可以被更容易地被转变，因为可以将所需目标( MFB50 和IMEP )表示为发动机运行参数的逆函数[37,38,26 - 29,39]。事实上，零维模型依赖于不同发动机应用校准的有限参数集，因此结合了良好的可靠性、简单性和低计算消耗，并允许实时响应[16,25,31,30]。然而，基于模型的控制策略的发动机ECU上仍然需要有效的技术，能够大幅降低模拟的计算成本。一般来说，逆模型包括迭代优化过程，需要在每次迭代时评估预测模型，因此即使是轻量级的实现也可能需要很多的时间来进行实时响应。
在目前的研究中，我们获得了[26,31]所述的近似放热率的解析解，这个解析解在接下来被用于预测MFB50燃烧参数，为模型的数值解析精益实现提供了可能。此外，根据所考虑的模型，对于喷射开始角度(SOI)的逆问题，也获得了有效的解决策略。我们还解决了评估最大化IMEP参数对应的SOI角的逆问题，使得该策略可以有效实现。该方案通过建立燃烧室化学反应模型，将污染物排放的预测与优化结合起来，但计算时间较长[28,29]。基于模型的控制策略可以实现柴油机运行的高效率，因为我们可以预测和避免低效燃烧循环的发生，从而克服闭环控制技术的限制。在本文中中提出的方程和设计的算法只允许用非常有限的计算工作量和时间预测不同工作条件下的MFB50和IMEP，这对于基于模型的控制的成功至关重要，因为需要非常精细的实现发动机ECU中有限的计算能力，以便提供实时响应。
2.模型
本文提供了[26,30]中所呈现的低排量模型。我们致力于使用极低的计算成本精益完成任务。在第一部分中，这个分析模型已经被简要说明了。燃烧室中释放的化学能的计算方法是累积燃料质量方法，同时还考虑了点火延迟相关参数tau;的影响，并考虑了多个喷射脉冲的影响。这里选择连杆角度theta;作为独立的变化量，给出所有方程。时间t的表达式可以通过简单的变换获得。对于每个喷射脉冲j，我们有:
（2.1）
其中，和分别为喷射开始角度（SOI）和喷射结束角度（EOI）,被定义为：
同时。在前面的表达式中，是燃料喷射率，是燃料低热值。模型参数和被适当地校准以获得与实验数据基本的一致。参数是常量，然而，关于参数，有两种情况，第一种情况下被视为恒定的，或者可被视为与相关联的（或者等同于SOI时刻），通过以下表示：
对于所有的预喷射，而对于所有的主喷射有：
A,B,C是常量，函数f取决于氧气相对浓度（O），喷射压力 ，发动机转速n，喷射量，喷射量参数和被定义为：
表示燃烧室容积，表示活塞在下止点的容积，绘制进气歧管空气压力MAP图，进气温度，m是多变膨胀定律的指数。实验定律在316.2-362.7 CA范围内校准，相关系数为0.951，而在355.5-367.7 CA范围内，相关系数0.926 [30]。
从开始，估算净能量，它等于燃烧开始时刻( SOC )的乘以一个参数， 这个参数取决于与发动机壁的热交换，，然后减去SOI的由于燃料蒸发而损失的能量。即：
（2.6）
（2.7）
其中，是喷射总量，SOI和SOC之间的变化曲线根据抛物线函数绘制。压力变化的预测是和变化相关的，通过一个变化等式决定的：
（2.8）
添加其他条件可以获得完整的压力分布图，包括了在进气门关闭( IVC )和SOI之间以及燃烧结束( EOC )和排气阀打开之间 ( EVO )的压力曲线。在下一个循环的EVO和IVC之间压力为恒定且等于进气压力。
3.参数预测
当前工作的重点是根据前面部分所论述的模型，准确有效计算发动机控制中的关键燃烧参数。本节介绍了获得峰值点火压力()的程序，50 %燃料质量分数燃烧的角度( MFB50 )和指示平均有效压力( IMEP )的步骤。 这里开发的数值解具有很大的通用性， 在某种意义上，计算成本可以根据期望的精度预先的确定，使得可以对计算时间和准确性有所控制，以便两者之间有所取舍。所研究的数值工具及相关结果对通用2.0L A20DTR发动机几个工况点的上述燃烧参数进行了预测，见表3.1。
表3.1.GM2.0LA20DTR发动机数据：
|
发动机型号 |
2.0L“双级”欧V发动机 |
|
排量 |
1956cmsup3; |
|
缸径times;行程 |
83.0 mm times;90.4 mm |
|
连杆长度 |
145mm |
|
压缩比 |
16.5 |
|
每缸阀门数 |
4 |
|
涡轮增压器 |
双级配有气门执行器和WG |
|
燃油喷射系统 |
普通共轨2000bar压电 |
|
比功率和扭矩 |
71 kW/L和205 Nm/L |
表3.2模型预测的相关系数
|
MFB50 |
IMEP |
|
|
|
|
0.92 |
0.99 |
0.99 |
表3.2表明了MFB50、IMEP和的实验数据和模型结果，而关于所考虑模型的细节见[26-30]。
如果喷射曲线近似为三角形形状，可以解析地求解控制化学能释放速率 微分方程。在图3.1中，转速为1500 rpm和5bar制动平均有效压力(标记为)的发动机，展示了其实验喷射曲线与三角形的喷射曲线。函数的曲线及其导数可以在图3.2和图3.3中获得。
-
- MFB50
MFB50角定义为50 %的燃料质量分数已经燃烧时刻的曲柄角，再者，因为假设所有喷射的燃料被完全燃烧，所以可以通过的函数变化，发现theta;的变化函数关系：
或者，相同的：
通过解析表达式，可以使用Newton–Raphson/平分方法很容易地找到任何给定精度的根。在保证收敛时的情况下，执行Newton–Raphson步骤。 否则，执行平分步骤。Newton–Raphson方法具有二次收敛速度，计算量很大而且价格低廉。因为目标函数的导数都是建立在已知的分析上，所以每一步只需要两次功能评估。另一方面，由于的曲线在某些区域中几乎是常量，不能保证收敛性，因此在这些区域，平分法是经常被使用，因为它的收敛性是有保证的，只需要的连续性。
曲柄角度
图3.1.发动机（）的预喷和主喷射
曲柄角度
图3.2.发动机（）的和
曲柄角度
图3.3.发动机（）的
3.2.压力分布以及峰值着火压力
现在处理的分辨率决定了压力曲线的微分方程p可以具有不同的数值和不同选择的离散化计算域。例如等距节点，以恒定的时间/角度步长方式或不相等的方式获得间距间隔节点，比如高斯正交节点或自适应的离散化。第二种选择的优点是正交规则可以与高斯节点结合使用和权衡，确定压力曲线图的计算成本以及随后获得IMEP的积分，并且可以控制两者的精度水平以及将微分方程和数值解同时集成。在此上下文中选择高斯–Lobatto节点，因为这些节点包括间隔的端点。这些微风方程一般用二阶方程求解方法求解，即heun法。如前所述，通过将SOC之后EOC之前根据多变定律所得到的压力曲线相拟合，并设燃烧室的压力等于排气阀打开后的环境压力(EVO)，从而得到完整的压力曲线图。图3.4中报告了1500*5工况点的压力分布图，以及台架实验的压力曲线。可以看出，由于简化了模型，到EVO有一个小跳转。然而，这种近似的影响可以被完全忽略，正如图所示这与实验数据一致(见表3.2和[ 29 ])。
曲柄角度
图3.4.发动机（）的完整压力曲线
在压力分布状态已知之后确定峰值着火压力就很简单了。然而，应该注意的是，理论上，根据SOI时间/角度的不同，在多变的压缩过程中可能会出现压力峰值，但也可能压力峰值出现在燃烧阶段，这取决于发动机气缸的容积定律和所考虑的模型。在这种情况下，多变曲线的最大压力点出现在theta;=360ordm;。设定为大小为n的数组，包含了SOC和EOC之间计算得到的压力值，再用和分别表示多变膨胀和多变压缩阶段。峰值着火压力由下式给出：
峰值着火压力的准确性和成本取决于微分方程的精度水平，图3.5显示了确定的SOI值下的值，图3.6显示了该值如何随SOI变化。
。
曲柄转角 曲柄转角
图3.5. 左:燃烧时达到。右：是多变曲线360ordm;的值
3.3.指示压力
平均有效指示压力被定义为：
其中D是单位位移。如前所述，因为在选定的正交节点中已知SOC和EOC之间的压力曲线，因此这些可以直接的进行数值积分。在区间 SOC- EOC之外，压力受多变定律支配，可以使用相同的求积方法低成本地求出积分，在所选择的节点上只需要进行很少的评估。我们注重于用最少的努力获得精确的解决方案。为此，我们将柴油机工作区域分成四个区域，分别在每一个区域上进行数值计算。参考图3.7，用图示方式来区分四个区域：第一区域：在IVC和SOC之间，第二区域：SOC和EOC之间，第三区域： EOC和EVO之间，第四区域：EOC和EVO之间。在EVO和IVC之间的区域，压力恒定，不需要数值积分，这个区域的IMEP是由给出的。我们将剩下的三个区域分成宏观区间，每个宏间隔分为N 1个个子间隔，由N个Gauss–Lobatto节点分开，这样每个区域中的节点总数是I(N 1) 1。在中图3.7报告的示例中，对应于发动机工况1500*5，IVC和SOC区域之间被分为带有6个子间隔的I=1的宏间隔( N= 5的Gauss–Lobatto内部节点，总共7个 Gauss–Lobatto节点)，而EOC和EVO之间的区域具有一个宏间隔和三个子间隔。SOC和EOC之间的区域(这个区域最重要，因为它是燃烧开始的区域)继承了子间隔和节
全文共14861字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
英语原文共 10 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[603]
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
