基于DOE喷油策略和EGR的耦合优化研究.pdf

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1、第6期(总第199期)机械工程与自动化No.62016年12月MECHANICALENGINEERING&AUTOMATIONDec.文章编号:1672-6413(2016)06-0031-03基于DOE喷油策略和EGR的耦合优化研究郭天文1,彭宇明1,李大勇2(1.西南交通大学机械工程学院,四川成都610031;2.成都威特电喷有限公司,四川成都610031)摘要:利用发动机性能仿真软件GTPOWER建立了某柴油机模型。选取喷油提前角、喷孔直径和EGR率为自变量,在保证动力性和经济性的基础上以降低NOx和Soot排放为目标进行实验设计(DOE),并对仿真结果进

2、行了评估。应用多目标帕累托法进行参数寻优,得到了优化后的喷油提前角、喷孔直径和EGR率。验证表明拟合结果与模拟结果基本吻合。关键词:柴油机;DOE;EGR;多目标优化中图分类号:TP391.7文献标识码:A0引言1.1发动机模型的建立柴油车由于其动力强劲、经济性好、故障率低等优GTPOWER是专业的发动机工作过程性能仿真点在乘用车上得到了越来越广泛的应用。有数据表软件,本文采用其中的准三维预测燃烧模型EngCyl-明,欧洲60%的汽车为柴油车,但在中国乘用车采用CombDIJet,该模型对NOx的排放采用Nagleand柴油机的比例为全球最低,仅占1%。随着柴油

3、机技Strickland-Constablemodel模型进行预测,具有较高术的不断改进,中国乘用车采用柴油机的比例将不断的准确性;对Soot的排放采用EngCylNO模型进行预提升。柴油机的Soot和NOx排放量相比汽油机高是测,也具有一定的参考价值。喷油器模块采用Inj-限制其发展的一个重要原因,虽然通过后处理技术可MultiProfileConn,该模块可以很方便地对喷油定时和以降低Soot和NOx的排放,但是要满足日益严格的喷孔直径等参数进行修改。传热模型采用Wos-排放法规,仅仅通过后处理技术是不够的。再高效的chniGT模型,该模型可以更加精确地模拟

4、气缸内的耗后处理系统,其未经处理的最大排放限值也是有限的,散损失和热能传递。EGR系统采取涡前取气的方式,只有通过机内净化使未经处理的废气排放值限制在一通过对EGR阀的控制调节EGR率。根据发动机参定范围内,才能获得更低的排放。数建立的仿真模型如图1所示。目前机内净化的主要措施有EGR(废气再循环)、1.2模型验证改善燃油喷射技术、改进点火系统、改进发动机燃烧室本文选取该柴油机十三工况法中的3个转速结构、改进燃油供给系统、积极开发分层充气及均质稀(1950r/min、2450r/min和2950r/min)、最高扭矩燃系统、综合控制的发动机管理系统。本文采用对原

5、转速2050r/min和中转速1800r/min为实验验证机硬件不改动或改动小的EGR和改善燃油喷射技术点,通过对仿真模型进行修正,计算得到各工况下的制(喷油提前角和喷孔直径)进行优化排放的研究。实验动扭矩和燃油消耗率,并与原机实验结果进行比对,对设计(DOE)借助于研究过程中的复杂因果关系,寻求比结果如图2所示。参数的最佳范围和组合,从而实现对参数的优化。由图2中可看出,仿真结果与实验结果各工况点1仿真模型的建立与验证的扭矩和油耗值都很接近,误差都在3%以内,说明所本文研究对象为直列四缸、两气门、涡轮增压中冷建模型基本正确,可用于研究对象的性能预测。柴油发动机

6、,燃油喷射系统为单体泵。发动机主要参2实验设计与优化过程数如表1所示。柴油机的运行参数很多,如果单独对各参数进行表1发动机的主要参数优化将耗费大量的时间和成本,因此有必要对柴油机参数数值的各参数进行耦合优化研究。运用实验设计(DOE)缸径×行程(mm)Φ93×102方法对实验方案进行优化设计,将降低实验误差、减少压缩比18.2∶1实验工作量并可以对实验结果进行分析。本文以发动排量(L)2.77机转速2050r/min、75%负荷工况点为例,对实验设最大功率(kW)75/(3600r/min)计与优化过程进行详细介绍。最大扭矩(Nm)250/(2050r/min)

7、喷孔直径(mm)6×Φ0.152.1自变量的选取选取对原机硬件改动小且对排放影响较大的喷油收稿日期:2016-03-15;修订日期:2016-10-20作者简介:郭天文(1989-),男,四川内江人,在读硕士研究生,主要从事发动机性能优化研究。·32·机械工程与自动化2016年第6期定时、EGR率和喷孔直径为自变量,寻求最佳喷油定放的目的。自变量的取值范围如表2所示。时、EGR率和喷孔直径达到降低柴油机NOx、Soot排图1发动机仿真模型由于优化结果是对拟合面进行插值计算得到的,因此拟合面的准确性至关重要。通常需要对拟合面的精度进行评估,拟合面精度一般通过决定系

8、数来判断,即模型预测响应

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