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        柴油機(jī)燃用B20生物柴油的性能優(yōu)化

        2018-06-12 00:35:04姜峰李明海李遠(yuǎn)哲張元新
        大連交通大學(xué)學(xué)報 2018年3期
        關(guān)鍵詞:性能優(yōu)化

        姜峰,李明海,李遠(yuǎn)哲,張元新

        (1.大連交通大學(xué) 交通運(yùn)輸工程學(xué)院,遼寧 大連 116028; 2.廣西科技大學(xué) 汽車與交通學(xué)院,廣西 柳州 545006)*

        摘要:研究某柴油機(jī)燃用20%生物柴油-柴油混合燃料,通過改變預(yù)噴油量和增壓壓力,進(jìn)行該機(jī)型經(jīng)濟(jì)性和排放性的優(yōu)化.采用拉丁超立方法分別對穩(wěn)態(tài)循環(huán)試驗(yàn)低、中轉(zhuǎn)速下低、中、高和全負(fù)荷共計8個工況點(diǎn)設(shè)計試驗(yàn)方案,對各工況樣本點(diǎn)進(jìn)行仿真計算.搭建試驗(yàn)因子和響應(yīng)變量模型,完成基于模型的遺傳優(yōu)化.優(yōu)化結(jié)果表明:優(yōu)化預(yù)噴油量和增壓壓力,可使NOx平均降低17.2%,燃油消耗率平均下降4.2%,soot略有升高.

        關(guān)鍵詞:性能優(yōu)化;穩(wěn)態(tài)循環(huán);試驗(yàn)因子

        文獻(xiàn)標(biāo)識碼:ADOI:10.13291/j.cnki.djdxac.2018.03.012

        0 引言

        隨著全世界經(jīng)濟(jì)日益發(fā)展,能源短缺、大氣污染和氣候變化等環(huán)境問題給全球產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來了巨大的挑戰(zhàn)[1- 2],尋求替代燃料是解決石化能源短缺的有效方法之一.生物柴油作為一種有效的液體替代能源,其來源和分布廣泛,且燃用生物柴油燃料,可以降低燃燒生成的碳煙和碳?xì)浠衔锱欧臶3].

        國內(nèi)外專家學(xué)者對生物柴油理化特性及燃用生物柴油性能和排放特性展開了大量的試驗(yàn)研究[4- 6],研究表明:燃料密度、粘度、十六烷值隨著生物柴油摻混比例增加而增加;燃料熱值隨著生物柴油摻混比例增加而減少. 其中,燃用高配比生物柴油對機(jī)型經(jīng)濟(jì)性、動力性影響較大,不適合直接在柴油機(jī)內(nèi)摻混使用,必須與電控燃油系統(tǒng)重新匹配.因此,目前市場推廣使用的生物柴油燃料以低體積含量配比為主[7],所以本文選取體積含量為20%(簡稱B20)生物柴油燃料進(jìn)行研究.

        1 仿真建模與臺架試驗(yàn)

        本文研究機(jī)型為一款直列四缸渦輪增壓柴油機(jī),其機(jī)型參數(shù)如下:缸徑×行程為98 mm×100 mm;排量為3.1 L;壓縮比為18∶1;標(biāo)定功率為160 kW(計3 000 r/min);標(biāo)定扭矩為550 N·m (計2 400 r/min).搭載高壓共軌燃油噴射系統(tǒng),最大噴射壓力可達(dá)到200 MPa.

        1.1 仿真建模

        本文利用GT-power軟件搭建了機(jī)型的仿真模型,采用準(zhǔn)維燃燒模型對燃燒排放進(jìn)行預(yù)測,woschni傳熱模型進(jìn)行缸內(nèi)傳熱系數(shù)的計算,壓縮機(jī)和渦輪出口的溫度和壓力定義為排氣和進(jìn)氣的邊界條件,仿真模型如圖1所示.生物柴油來源于大豆油與甲醇脫脂反應(yīng),生成的大豆油甲脂,把該燃料的理化參數(shù)及燃料的傳遞屬性設(shè)定在燃料庫內(nèi),進(jìn)行機(jī)型燃用B20仿真研究[8- 9].

        圖1 整機(jī)仿真模型

        1.2 模型驗(yàn)證

        為驗(yàn)證本文所建立仿真模型準(zhǔn)確性,對該柴油機(jī)在外特性各轉(zhuǎn)速工況下進(jìn)行燃用B20生物柴油仿真計算,得出功率與比油耗隨轉(zhuǎn)速變化值,并將試驗(yàn)值與仿真值對比,如圖2所示.圖2(a)為功率仿真與試驗(yàn)值對比,由圖可知功率仿真與試驗(yàn)值趨勢一致,且隨轉(zhuǎn)速增加,功率也相應(yīng)遞增.在外特性工況下,柴油機(jī)油門開度為100%最大位置,功率輸出值與進(jìn)氣量和轉(zhuǎn)速成正相關(guān),因此在標(biāo)定轉(zhuǎn)速工況下功率達(dá)到最大.圖2(b)為比油耗仿真與試驗(yàn)值對比,從圖中可知仿真值與實(shí)驗(yàn)值比較吻合,且比油耗隨轉(zhuǎn)速增加呈現(xiàn)先減小后增加趨勢.低轉(zhuǎn)速工況時缸內(nèi)過量空氣系數(shù)小,溫度較低,需燃燒更多燃料使其達(dá)到缸內(nèi)能量需求,因此低轉(zhuǎn)速時油耗較大;高轉(zhuǎn)速工況,缸內(nèi)過量空氣系數(shù)降低,燃空比增大,比油耗略有上升;中等轉(zhuǎn)速工況,油氣混合均勻,燃燒充分,比油耗到達(dá)到最小,轉(zhuǎn)速為2 200 r/min時達(dá)到最低比油耗點(diǎn).由圖2可知柴油機(jī)在不同轉(zhuǎn)速范圍內(nèi),仿真值較試驗(yàn)值比油耗和功率,平均誤差分別為1.3%和3.0%,誤差主要由于計算采用的流動、傳熱、燃燒等模型都為半經(jīng)驗(yàn)公式,對比其誤差在工程允許范圍內(nèi),驗(yàn)證了仿真模型的準(zhǔn)確性,表明該模型可進(jìn)行該型柴油機(jī)的性能優(yōu)化.

        (a) 功率對比

        (b) 比油耗對比

        2 試驗(yàn)設(shè)計方案

        拉丁超立法采樣法屬于一種空間填充的試驗(yàn)設(shè)計方法,與全因子設(shè)計方法相比較,該方法的試驗(yàn)樣本點(diǎn)均勻分布在特定區(qū)間內(nèi),減少了試驗(yàn)次數(shù)、時間和人力及物力成本.試驗(yàn)設(shè)計中選用發(fā)動機(jī)穩(wěn)態(tài)循環(huán)13點(diǎn)工況中的低、中轉(zhuǎn)速下低、中、高和全負(fù)荷總計8個工況,其中字母A代表1 950 r/min,B代表2 100 r/min,字母后面數(shù)字代表固定轉(zhuǎn)速下負(fù)荷比,工況分布如表1所示.

        表1 試驗(yàn)設(shè)計工況

        本文所研究的柴油機(jī)搭載渦輪增壓和高壓共軌燃油噴射技術(shù),增壓壓力和噴油規(guī)律因素對柴油機(jī)動力性、經(jīng)濟(jì)性及排放性會產(chǎn)生影響,因此本研究提出選用增壓壓力預(yù)噴油量為試驗(yàn)因子方案,進(jìn)行燃用B20生物柴油,探討生物柴油機(jī)型性能優(yōu)化工作.根據(jù)試驗(yàn)標(biāo)定數(shù)據(jù),增壓壓力和預(yù)噴油量變化范圍分別為:2.2 ~2.8 bar, 0~6 mg.參照軟件提供的試驗(yàn)設(shè)計操作指南,選定100個點(diǎn)進(jìn)行拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計.然后對不同種工況所采集樣本點(diǎn),利用軟件進(jìn)行仿真計算.圖3為A50工況試驗(yàn)因子分布圖.

        圖3 試驗(yàn)因子分布

        3 基于模型優(yōu)化

        利用GT-power軟件計算試驗(yàn)設(shè)計中布置樣本點(diǎn)的柴油機(jī)性能參數(shù),包括比油耗、NOx比排放和soot比排放.由于柴油機(jī)控制參數(shù)與其性能參數(shù)存在非線性關(guān)系.若利用常規(guī)線性建模方法,不適用本研究對象,可采用基于徑向基函數(shù)(RBF)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型搭建試驗(yàn)因子與響應(yīng)之間的函數(shù)關(guān)系.輸入層為試驗(yàn)因子即發(fā)動機(jī)控制參數(shù),輸出層為響應(yīng)變量即性能參數(shù),隱函數(shù)層是基于徑向基函數(shù)所搭建,該層具有“黑箱”特點(diǎn),不能給出近似模型中響應(yīng)與因子之間的具體函數(shù)關(guān)系式,但能逼近最佳響應(yīng)目標(biāo)值. 圖4為A50工況因子與響應(yīng)間的RBF數(shù)學(xué)模型示意圖.

        圖4基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模計算出A50工況下NOx、soot、比油耗的確定性系數(shù)分別為0.976、0.98、0.96,響應(yīng)變量的決定性系數(shù)都非常接近1,表明建模效果良好,能反映試驗(yàn)因子與響應(yīng)變量間的函數(shù)關(guān)系,可用于模型優(yōu)化.

        生物柴油含氧成分能有效促進(jìn)缸內(nèi)燃燒,使NOx排放上升,本文提出考慮柴油機(jī)NOx排放要求,其次滿足顆粒物排放要求,且兼顧柴油機(jī)經(jīng)濟(jì)性原則,設(shè)定了多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù),如式(1)所示,NOx比排放量、soot比排放量、燃油消耗率的權(quán)重設(shè)定為2、1.5、1.

        (1)

        式中,F(case)為各工況目標(biāo)函數(shù);Nt為目標(biāo)NOx比排放;N為實(shí)際NOx比排放;St為目標(biāo)碳煙比排放;S為實(shí)際碳煙比排放;Bt為目標(biāo)燃油消耗率;B為實(shí)際燃油消耗率.

        燃用B20生物柴油機(jī)型NOx比排放量為4.26 g/(kW·h),碳煙比排放量達(dá)到GB17691- 2001《車用壓燃發(fā)動機(jī)排汽污染物排放限值及測量》法規(guī)0.05 g/(kW·h)要求,燃油消耗率為219.58 g/(kW·h),考慮預(yù)噴射能降低柴油機(jī)排放,NOx目標(biāo)值設(shè)定為:3.5 g/(kW·h), soot比排放量允許一定量的上升,設(shè)定為0.06 g/(kW·h),比油耗維持在優(yōu)化前左右水平:220 g/(kW·h).其中,遺傳代數(shù)設(shè)定為100,變異率設(shè)定為10%,變異方法采用均勻變異,采用單點(diǎn)交叉法;通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模,搭建了因子和響應(yīng)之間關(guān)系,再進(jìn)行基于模型遺傳優(yōu)化.表2和表3分別是優(yōu)化前、后機(jī)型燃用B20燃料性能數(shù)據(jù)及預(yù)噴油量和增壓壓力優(yōu)化組合.

        表2 優(yōu)化后的最佳組合

        表3 優(yōu)化前機(jī)型性能參數(shù) g/(kW·h)

        對比表2和表3,通過基于模型優(yōu)化的方法,NOx平均降低17.2%,soot比排放平均增加2.5%,燃油消耗率平均下降4.2%,優(yōu)化8種工況目標(biāo)函數(shù)都接近1,說明基于模型優(yōu)化結(jié)果良好,側(cè)面驗(yàn)證RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的準(zhǔn)確性.

        本文對燃用B20生物柴油機(jī)匹配優(yōu)化發(fā)動機(jī)預(yù)噴油量和增壓壓力的控制參數(shù)方式,進(jìn)一步提高機(jī)型的性能和挖掘生物柴油節(jié)能減排的優(yōu)勢.對燃用B20生物柴油在中低轉(zhuǎn)速下中低高和全負(fù)荷工況,優(yōu)化后和優(yōu)化前方案進(jìn)行對比,對比結(jié)果分析:NOx比排放平均降低17.2%,燃油消耗率平均降低4.2%,soot增加2.5%.

        4 結(jié)論

        (1)在外特性工況下對柴油機(jī)進(jìn)行燃用B20生物柴油仿真計算,對比功率與比油耗試驗(yàn)值與仿真值,吻合較好,驗(yàn)證了仿真模型的準(zhǔn)確性;

        (2)敘述了試驗(yàn)設(shè)計方案,對控制參數(shù)采用拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計方法布置試驗(yàn)樣本點(diǎn),進(jìn)行穩(wěn)態(tài)循環(huán)下8個工況點(diǎn)仿真計算;

        (3) 基于計算結(jié)果,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立試驗(yàn)因子與響應(yīng)變量之間模型,三個響應(yīng)變量的決定系數(shù)都接近1,表明了建模的準(zhǔn)確性;

        (4) 基于模型進(jìn)行多目標(biāo)遺傳優(yōu)化,對優(yōu)化前后兩種方案進(jìn)行了對比,NOx比排放平均降低17.2%,燃油消耗率平均降低4.2%,soot增加2.5%.

        參考文獻(xiàn):

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        [6]朱磊. 生物柴油燃燒控制與排放特性試驗(yàn)研究[D].上海:上海交通大學(xué),2012.

        [7]樓狄明,房亮,胡志遠(yuǎn),等.多因素多目標(biāo)國 V排放生物柴油混合燃料發(fā)動機(jī)性能優(yōu)化[J].內(nèi)燃機(jī)工程,2017,38(1):33- 39.

        [8]趙金星.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的Atkinson循環(huán)發(fā)動機(jī)全負(fù)荷范圍性能優(yōu)化研究[D].上海:上海交通大學(xué),2013.

        [9]張元新. 生物柴油對某大功率柴油機(jī)性能影響的研究[D].廣西:廣西科技大學(xué),2017.

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