基于DOE的柴油机喷油系统参数优化研究

孙跃东(1965-)，男，江苏扬州人，博士，上海理工大学教授，博士生导师.

基于DOE的柴油机喷油系统参数优化研究

胡磊1,石君明2,孙跃东1,周萍1,张振东1

(1.上海理工大学 机械工程学院,上海 200093; 2.河海大学 水文水资源学院,江苏 南京 210093)

摘要:文章利用发动机性能仿真软件GT-Power建立柴油机计算模型,验证了模型的准确性;选取喷油系统参数中预喷油量、预喷油角、主喷油角作为设计变量进行DOE试验设计,对试验结果进行曲面拟合;应用多目标帕累托选择法进行参数寻优,得到发动机外特性典型工况下的最佳喷油参数。仿真分析表明,优化后发动机功率提高,NOx排放降低,同时燃油消耗率基本保持不变,Soot恶化不明显。

关键词:喷油系统;DOE模块;响应面;参数优化

基金项目：上海市科委科研基金资助项目(11140502000)

作者简介：胡磊(1990-)，男，河南商丘人，上海理工大学硕士生;

doi:10.3969/j.issn.1003-5060.2015.06.005

中图分类号:U464.1文献标识码：A

收稿日期：2014-05-22；修回日期：2014-07-23

基金项目：国家自然科学基金资助项目(21204016);安徽省自然科学基金资助项目(11040606M58)和中央高校基础研究基金资助项目(201210359036)

Study of parameter optimization of a diesel engine injection system based on DOE

HU Lei1,SHI Jun-ming2,SUN Yue-dong1, ZHOU Ping1, ZHANG Zhen-dong1

(1.School of Mechanical Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China; 2.College of Hydrology and Water Resources, Hohai University, Nanjing 210093, China)

Abstract:Computational model of a diesel engine is established based on the engine performance simulation software GT-Power, and its accuracy is verified. The fuel injection system parameters, such as pre-injection fuel mass, pre-injection angle and main-injection angle, are selected as design variables for the design of experiment(DOE). The results of DOE are for surface fitting. The multi-objective Pareto algorithm is used to optimize parameters and the optimal solutions of engine typical operating conditions are found out. The simulation results show that engine powers increase, NOxemissions are reduced significantly, fuel consumption remains basically unchanged, and Soot is less deteriorated.

Key words:fuel injection system; design of experiment(DOE) module; response surface; parameter optimization

随着电控高压共轨喷油系统在发动机上的广泛应用,现代柴油机可以方便地实现对喷油正时和喷油规律的灵活控制,使得多次喷射成为提高柴油机动力性和经济性、降低排放的一个有效途径[1-4]。

喷油系统中喷油参数对气缸内油滴的雾化及混合气的形成至关重要。合理的预喷油量对主喷起引燃作用,可以缓解主喷初期混合气迅速燃烧的状态,降低NOx排放;预喷与主喷时间间隔的合理匹配能够缩短主燃烧滞燃期,减少滞燃期内形成可燃混合气数量,使得燃烧变得柔和,降低排放[5]。

本文使用发动机性能仿真软件GT-Power,以某型柴油发动机为研究对象,建立发动机仿真模型并验证模型准确性,应用DOE(design of experiment)工具箱,在不增加燃油消耗的前提下,以提高发动机动力性及降低NOx排放为目标,优化柴油机喷油系统参数。

1仿真模型的建立及验证

本文研究对象为直列四缸、两气门、涡轮增压、中冷柴油发动机,其进气方式为涡轮增压、中冷，燃油喷射系统为Bosch 二代共轨系统，主要参数见表1所列。

表1　研究机型的主要技术参数

注：最大转矩在2 000 r/min条件下，最大功率在3 600 r/min条件下。

1.1　整机仿真模型的建立

GT-Power是GT-Suite软件中最强大的部分,专门用于各种发动机性能的仿真分析。软件采用非线性N-S方程,对流体进行一维计算,同时软件包括最新的燃烧、热传递、缸内运动和排放模型,具有较强的模拟和计算精度。为降低柴油机建模的复杂度并减少运算时间,仿真模型采用了简化部分管路的处理方式。

柴油机整机模型主要包括5个部分:环境模块、进排气系统、气缸、曲轴箱及喷油器模块。其中，环境模块包括输入与输出环境模块,输入环境指压气机后进气状态,输出环境为涡轮机前排气状态,根据柴油机进、排气系统实际状况对气体压力、温度进行合理赋值。气缸内燃烧模型采用软件模型库中准三维预测燃烧模型EngCylCombDIJet,该模型基于广安博之准维多区燃烧建模,对燃烧速率和NOx排放的模拟具有较高的准确性,而对Soot排放的计算也有一定的参考价值[6]。热传递模拟采用最新的WoschniGT模型,可以更加精确地模拟气缸内热量传递及耗散损失[7]。喷油器模块采用InjMultiProfileConn,主要模型参数见表2所列。

表2　喷油器主要参数

根据以上原理,该柴油机整机仿真计算模型如图1所示。

图1　整机仿真计算模型

1.2　模型的验证

该柴油发动机外特性曲线上共有7个典型工况点,通过对仿真模型进行修正,计算出各工况下柴油机的功率、有效燃油消耗率及NOx排放,并与原机试验结果进行对比。

功率、有效燃油消耗率和NOx的仿真计算与试验数据对比如图2所示,其中,NOx仿真及数据未加排放后处理。结果表明,柴油机外特性工况点功率、有效燃油消耗率、NOx排放的最大误差分别为3.0%、4.4%、4.8%,误差都不超过5.0%,说明仿真模型具有较高的准确性,可以代表原机进行优化分析。

图2　功率、燃油消耗率、NO x仿真计算及试验对比

2DOE试验设计与优化

本文的优化目标为发动机在额定工况下,不降低燃油经济性的前提下,提高柴油机的动力性,降低NOx排放。发动机在外特性曲线上共有7个典型工况点,本文以2 000 r/min工况点为例,对试验设计与优化的过程进行详细的介绍。

2.1　自变量的定义

自变量输入见表3所列，其中主、预喷油角指CA、TDC条件下，下同。

表3　自变量输入

2.2　抽样方法的选择

本文采用拉丁超立方体抽样法(LHS)[8]进行样本的采集。LHS作为一种受约束的抽样方法,在确定试验次数后,会根据试验次数将区间等分成互不重叠的子区间,然后在每个子区间上进行独立的等概率抽样。采用拉丁超立方体抽样,样本能更加准确地反映输入的概率分布,可以显著减少抽样次数,从而减少试验次数。

2.3　曲面拟合

在2 000 r/min外特性工况下进行400次试验的模拟计算,并对试验的原始数据进行曲面拟合。由于优化计算是依靠对响应曲面插值得到优化结果,因此,响应面拟合的精度对优化选择的结果至关重要。预喷油量为5 mg时,预喷油角和主喷油角对功率的响应面,如图3所示。DOE模块可对响应面的拟合质量进行衡量,本文中功率、有效燃油消耗率、NOx的R-Sqr拟合精度分别为0.999 8、0.998 6、0.998 3,拟合精度较高,可用于多目标优化计算。

图3　预喷及主喷油角对功率的响应面

2.4　自变量影响显著性分析

自变量及交互项对功率的影响如图4所示。由图4可以看出,自变量中预喷油量和主喷油角对功率的影响最大,预喷油量对功率的影响是正相关的,主喷油角对功率的影响是负相关的,预喷油角对功率的影响相对较小。

图4　自变量及交互项对功率的影响

2.5　优化计算

DOE优化模块提供2种基于响应面的优化方法,本文研究为多目标优化问题,因此选择Multi-Objective Pareto优化方法。在多目标Pareto优化设计中,通常不存在1个优化解能同时使所有目标函数达到最优,但是能够得到同时满足几个目标函数的解,即Pareto最优解[9]。本文以功率最大和NOx排放最小为优化目标、燃油经济性及Soot排放为约束条件,进行多目标优化。其中样本容量为40,最大迭代次数为100,迭代收敛后,得到满足功率最大和NOx最小的一系列Pareto解,如图5所示,选择其中1例Pareto最优解并对参数值修正,结果见表4所列。

NO x/(g·kW -1·h -1)

项 目预喷油量/mg预喷油角/(°)主喷油角/(°)优化前5-15-5Pareto最优解6.4758-10.14880.9928修正值6.5-101

2.6　优化效果分析

在该典型工况下,将优化后的喷油系统参数进行仿真,得到优化前后柴油机各项性能指标,见表5所列，其中燃油消耗率、NOx、Soot的单位为g/(kW·h)。

表5　优化前、后性能指标

外特性曲线上其他典型工况可以按照以上步骤进行优化,优化前、后柴油机功率、有效燃油消耗率、NOx及Soot排放对比如图6所示。

图6　柴油机各性能指标优化前、后对比

由图6可知,优化前、后,发动机在800~3 600 r/min外特性典型工况上,功率有2%～5 %的提高;NOx排放优化效果明显,尤其是中等转速区域,降低幅度显著,而低转速区由于碳烟约束,高转速区兼顾功率的提高等,降幅较小;有效燃油消耗率基本保持不变;Soot排放有所增加,但恶化不明显。

3结论

(1) 基于DOE的喷油系统多参数联合优化,运用多目标帕累托选择法,能够达到多目标寻优的目的。本文实例中,通过对发动机典型工况下预喷油量、预喷油角度及主喷油角度的合理选择,在保证原机经济性的前提下,动力性能有所提高,NOx排放显著降低。

(2) 运用GT-Power软件的DOE模块,可以快速进行大规模的试验设计,找到不同工况下喷油系统参数的合理匹配,优化过程方便、快捷,显著加快了发动机的设计开发过程。

[参考文献]

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(责任编辑胡亚敏)