发动机冷却系统性能敏感性分析

冯燕燕，李义林，王丽华

（重庆长安汽车股份有限公司，重庆 400023）

发动机冷却系统性能敏感性分析

冯燕燕，李义林，王丽华

Feng Yanyan，Li Yilin，Wang Lihua

（重庆长安汽车股份有限公司，重庆 400023）

研究对比了采用名义最大温度和3σ（标准差）最大温度2种方法设计的发动机冷却系统性能水平的不同。研究基于误差仿真分析工具和冷却系统一维仿真模型，模拟得到不同输入参数集组合产生的温度分布。分析了2种设计方法得到的发动机冷却系统在性能、质量以及燃油经济性方面的不同。

敏感性；仿真；发动机冷却

0 引 言

发动机冷却系统通常采用名义性能指标设计法。冷却系统性能的验证通常是使用 1辆车进行环境舱试验或者实际道路试验来进行。对多台同样设计的车辆进行试验，能得到散热器冷却温度的分布，该温度分布的范围大小取决于冷却系统和整车部件的性能参数分别所处的偏差位置[1]。

研究基于蒙特卡罗变异分析方法，确认了在设计变量随机组合条件下散热器温度误差的总体大小，并进一步明确了影响散热器冷却温度的关键零部件。

研究的基本方法是建立典型的整车试验工况，确定冷却系统属性内容和名义工作参数，然后根据经验为每一个部件的相关参数指定相应的合理方差，对整车参数的各种随机组合执行仿真模拟计算，得到对应的散热器入口冷却液温度属性。

1 整车测试工况

整车工况参数采用典型的爬坡试验工况。文中研究的典型部件性能特征假定如表1所示。

表1 整车试验工况假定值

2 仿真模型参数方差的定义

仿真模型的参数主要分为整车级参数和冷却模块级参数[2]，共9个参数。

2.1 整车级参数的方差分析

1）冷却液流量

该参数与水泵转速有关，水泵转速与发动机转速相关，发动机转速设置为固定值。因而冷却液的波动主要受水泵叶片形状及其与水泵壳体的间隙影响，以及冷却液流道中空间和压力波动的影响。

其3σ百分比假定为1.2%。

2）发动机向冷却模块释放的热量

在不考虑热量传播误差的前提下，该参数主要受发动机的燃料混合燃烧等内在因素，以及机械效率等因素的影响。

其3σ百分比假定为2.0%。

3）整车前端进气量

前端进气量主要受前端外形结构、冷却系统气流路径的压阻特性以及环境因素等的影响。

其3σ百分比假定为2.8%。

4）冷凝器散热量

该参数主要受空调系统的影响，误差为蒸发性能、空气流量、湿度和压缩效率等因素的函数。空调系统本身的特性一定程度上限制了该参数的方差。

其3σ百分比假定为1.0%。

5）风扇电机电压

风扇电压主要受系统电负载、电池充电状态、发电机性能等因素的影响。

其3σ百分比假定为1.5%。

2.2 冷却模块级参数的方差分析

1）冷凝器

空气侧的压降是导致冷凝器对散热器冷却液温度有影响的主要因素。

冷凝器空气侧压降的3σ百分比假定为3.0%。

2）散热器空气侧压降

散热器空气侧压降的影响类似于冷凝器，其3σ百分比假定为3.0%。

3）散热器液侧的传热性能

散热器液侧的传热性能受空气侧压降的影响，也会有一定的误差，其3σ百分比假定为1.5%。

4）风扇流量-压力性能

研究表明风扇的流量波动主要受电机转速波动的影响。风扇转速的3σ百分比假定为5.0%。

3 结果分析

基于以上试验参数的方差假定，对 516个不同的随机组合进行仿真计算，从计算数据中可以整理得到各误差影响因子的显著性排序，如图 1所示。

仿真结果得到了以上因子共同作用下的散热器冷却液温度分布，如图 2所示。名义最大温度为118℃，而3σ设计法最大温度为120.9℃。

从名义最大温度的设计转换到3σ最大温度的设计上，可考虑的改进有：

1）提高前端进气率6.9%；

2）提高风扇功率32%；

3）增加4.4%换热面积；

4）使用更深的散热核心。

然而，所有这些选择都会带来显著的负面后果，影响了成本、质量、噪音、功耗、安装和燃油经济性。

4 结 论

即使在相同的冷却性能试验条件下，任何给定设计的随机参数群体都将导致散热器冷却液温度呈现出一定范围的分布规律。文中分析了导致这类差异的原因并得到了各影响因子的贡献大小。进一步确定了从名义最大温度的设计转换到 3σ最大温度的设计方法并不能显著地提高发动机冷却系统的性能，反而带来了明显的负面后果。这主要是由于3σ设计没有考虑实际使用中的安全系数。

[1]Sadek Rahman，Richard Sun. Robust Engineering of Engine Cooling System，SAE Paper 2003-01-0149.

[2]R.K. Shah. Compact Heat Exchangers for Automotive Applications， SAE International Professional Development Course，2004.

[3]袁侠义. 汽车发动机舱热管理研究与改进[D]. 长沙：湖南大学，2010.

[4]高青，钱妍，戈非，等. 汽车动力舱多热力系统模型分析方法[J]. 汽车工程学报，2012 (1)：8-15.

[5]顾宁，倪计民，仲韵，等. 基于KULI的发动机热管理瞬态模型的参数设置与仿真[J]. 计算机应用，2009，29（7）：1963-1977.

3 结 论

Matlab神经网络工具箱功能比较强大，具有丰富的神经网络设计训练和仿真的函数，根据需要，用户可以调用相关的函数，从而使神经网络设计与仿真更加方便有效。利用 BP神经网络可以快速、准确地诊断出故障。因此，BP神经网络可以运用于诊断工程领域，具有一定的实用价值。

参考文献

[1]周开利，康耀红. 神经网络模型及其Matlab仿真程序设计[M].北京：清华大学出版社，2005.

[2]张德丰. MATLAB神经网络应用设计[M]. 北京：机械工业出版社，2009.

[3]孙祥，徐流美，吴清.Matlab 7.0[M]. 北京：清华大学出版社，2005.

[4]康健，左宪章，吴彩华，等. 基于神经网络的柴油发动机故障预测研究[J]. 计算机测量与控制，2006（8）：987-989.

[5]孙帆，施学勤.基于Matlab的BP神经网络设计[J]. 计算机与数字控制，2007（8）：124-126.

[6]邓日青，傅晓林.基于 BP神经网络的电喷发动机故障诊断研究[J]. 北京汽车，2007（6）：7-10.

收稿日期：2014−08−07

参考文献

[1]余志生. 汽车理论[M]. 北京：机械工业出版社，2000.

[2]杨维和. 汽车制动真空助力器的工作原理与性能计算[J]. 汽车技术，1991(10)：8-13.

[3]陈家瑞. 汽车构造[M]. 北京：机械工业出版社，2000.

收稿日期：2014−09−11

U464.138

A

10.14175/j.issn.1002-4581.2015.01.009

1002-4581（2015）01-0028-03

2014−08−29