双层分流燃烧室结构及喷射参数智能优化

郭强，马彪，刘杰

(北京交通大学 机械与电子控制工程学院，北京 100044)

随着排放法规的日益严格和汽车电气化、智能化的发展，传统内燃机面临越来越多的挑战.据中国移动源环境管理年报统计，汽车是机动车大气污染排放的主要贡献者，货车的NOx和颗粒(PM)排放量明显高于客车，其中重型柴油货车是主要贡献者[1].因而如何改善重型柴油内燃机的燃烧及排放特性迫在眉睫.虽然采用选择性催化还原技术(SCR)和颗粒捕集器(DPF)等[2-4]后处理系统能显著降低尾气排放，但成本会大大增加.只有降低缸内污染物的生成水平才能降低对后处理器的依赖程度.因此，需要开展柴油机缸内燃油喷雾、燃烧室结构和压缩比等参数的优化匹配，从而提高发动机的热效率、降低污染物排放.

通过优化柴油机燃烧室结构能够改善缸内油、气混合过程，提高缸内空气利用率，最新提出的燃烧系统包括天津大学的BUMP 燃烧系统[5]、北京理工大学LSCS 侧卷流燃烧系统[6]和MSCS 复合卷流燃烧系统[7]以及AVL 公司的凹角缩口型燃烧室等[8].除此之外，带有圆形导向碰撞台的直喷柴油机双层分流燃烧系统能够改善燃油碰壁和雾化效果，通过将燃烧室形状和喷射油束相配合，能实现燃油喷雾的双层分流和二次雾化，从而有效利用压缩余隙的空气，使得油、气混合更加充分[9].研究表明，双层分流燃烧系统中燃油密度分布更加均匀，使得燃烧过程中燃烧室内温度分布也相对均匀[10].在柴油机氮氧化物排放量平均增加12.4%的情况下，其油耗和碳烟排放分别平均降低5.5%和25.5%[11].此外，通过对不同喷油压力、喷油提前角和喷嘴伸出长度等喷射参数与双层分流燃烧室的优化匹配，能够有效地改善柴油机的燃油经济性和排放性能[12].付 垚等[13]研究表明，提高喷油压力和提前喷油正时均增大了燃油喷雾的分布范围；降低碰撞台位置和增大上层燃烧空间容积有利于燃烧室顶层空间的利用.然而由于双层分流燃烧室结构参数和喷射参数较多，对其进行多目标参数优化较为困难.目前，国内外针对喷油喷射参数和燃烧室结构参数进行耦合优化的研究较少.

笔者以双层分流燃烧室为研究对象，通过采用NSGA-Ⅱ遗传算法耦合KIVA-3V 程序，对燃油喷射参数、燃烧系统结构参数和运行参数的多目标进行了智能优化研究.在优化过程中，以发动机的指示燃油消耗率、NOx和碳烟排放作为优化目标，以柴油喷射定时和喷孔夹角两个喷油喷射参数、含压缩比在内6个燃烧室结构参数以及涡流比作为优化参数，获得了不同参数匹配的Pareto 优化解集.同时对比分析了3个特征工况点的缸内压力及放热率曲线、污染物生成特性和缸内温度及污染物的空间分布.

1 试验装置及仿真模型

1.1 试验用发动机及结构参数

试验采用的发动机型号为潍柴WP10 直列6 缸重型柴油机，发动机的主要技术参数如表1 所示.试验中，采用Horiba 7100 气体分析仪与 AVL 415 烟度计进行尾气排放的测试，使用Horiba 7100 气体分析仪中的不分光红外分析仪(NDIR)测量CO2和CO 排放；采用化学发光分析仪(CLD)测量NOx排放；利用氢火焰离子化学分析仪(FID)测量HC 排放.使用AVL 415 滤纸式烟度计测量尾气中的碳烟排放.

表1 发动机结构及喷油器参数Tab.1 Engine structure and injector parameters

1.2 仿真模型

采用KIVA-3V 程序开展柴油发动机缸内燃烧过程的计算研究[14].其中，湍流模型采用RNGκ-ε 模型[15]，液滴的初次以及二次破碎过程采用KH-RT 模型进行仿真[16]，柴油喷射燃烧过程采用PaSR 燃烧模型进行模拟[17]，喷雾碰壁模型采用Han等[18]模型进行模拟，碳烟的生成以及氧化过程采用瑞典Golovitchev等[19]提出的基于详细化学反应的碳烟模型进行预测，NOx生成过程采用扩展的Zeldovich 机理进行模拟[20].

2 柴油机燃烧过程优化方法

2.1 NSGA-Ⅱ遗传算法

由于柴油机的优化目标较多，同时各优化目标之间存在trade-off 关系，因而一般需要采用多目标函数优化方法进行优化.目前多目标智能优化算法较多，其中非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ是目前的研究热点[21-22].该方法具有遗传学的基本特点，具备多方向和全局搜索，同时潜在优化种群能够一代又一代地维持下来.由于多目标优化中的优化目标是相互制约的，因而多目标优化问题的解并不唯一，通常存在一个最优解的集合，称之为Pareto 最优解[23].NSGA-Ⅱ中采用拥挤度比较算子进行人口选择，拥挤度表示在种群中给定点的周围个体的密度，直观上用个体i 周围不包含其余个体的最大长方形的周长来表示，具体如图1 所示.根据非支配关系以及个体拥挤度选出Pareto 前沿最优解.

图1 NSGA-Ⅱ中拥挤度计算方法Fig.1 Calculation method of the crowding-distance in NSGA-Ⅱ

2.2 优化目标及约束条件

选取的优化目标包括NOx排放、碳烟(soot)排放和指示燃料消耗率(ISFC).在计算过程中通过设置最大压力升高率 (dp/dϕ)max＜2 MPa/(°)CA、缸内峰值压力 pmax≤20 MPa 和最大指示燃油消耗率ISFC≤250 g/(kW·h)作为约束条件，从而排除由于参数匹配不当导致的爆震、机械负荷过高或燃料未能完全燃烧等现象，确保发动机运行在合理的工况范围内.

2.3 优化设计变量及其取值范围

所优化的参数包括柴油喷射定时、喷孔夹角和6个燃烧室结构参数(中心凸台高度H2、最大底部半径L1、喉部半径L2、上层燃烧室高度H3、上层燃烧室宽度L3、压缩比及涡流比).表2 为原机参数和优化过程中9 个参数的取值范围，其中BTDC 代表压缩上止点前，ATDC 代表压缩上止点后，TDC 代表压缩上止点.燃烧室结构参数定义如图2 所示，图中H1为燃烧室深度.

图2 双层分流燃烧室结构参数定义Fig.2 Definition of geometry parameters of double-layer diverging combustion chamber

表2 优化参数及其变化范围Tab.2 Optimization parameters and their range of variation

计算过程只考虑从进气门关闭到排气门打开期间燃烧室内进行的压缩、燃油喷射、油气混合及燃烧过程，计算区间为从进气门关闭角(150°CA BTDC)至排气门开启角(126°CA ATDC).所采用发动机的燃烧室为中心对称结构，且喷油器的位置在燃烧室中心处，因此，为了提高计算效率，选取整个燃烧室的八分之一进行计算.

3 模型验证

为了确保燃烧过程计算中数值模型选取的正确性以及网格划分的合理性，选取不同喷油时刻和原机算例，进行了模型的验证分析，验证参数包括缸内压力、放热率以及污染物排放.

桥面钢纤维混凝土铺装施工横向伸缩缝应根据要求设置，横向缩缝自墩顶开始每隔25m的距离设置，并确保横向缩缝与桥顶两侧防撞栏缩缝对齐。综合考虑钢纤维混凝土初凝的环境温度和浇筑所需时间进行切缝施工，通常切缝深度为2～3cm，并根据工程实际选择优质填缝料灌缝。完成混凝土浇筑后，及时进行混凝土养护，本工程采用喷水养护和喷洒养护剂的方式，以减少混凝土面层干裂，确保工程质量与美观。

3.1 不同喷油时刻仿真结果验证

图3 给出了当柴油喷油时刻为-8°CA ATDC 及0°CA ATDC 时计算得到的缸内压力和放热率曲线与试验结果的对比.当喷油时刻为-8°CA ATDC时，仿真得到的缸内压力及放热率曲线与试验结果吻合较好；预测的着火时刻与试验结果较一致，预测的缸内压力、放热率趋势及大小与试验结果接近.当喷油时刻为0°CA ATDC时，试验值和仿真值略有差异，缸压峰值相差为0.06 MPa，偏差约为0.45%，此时对应的相位差为2.42°CA ATDC，相对误差较小，说明采用的喷雾破碎及燃烧模型等能够准确地模拟柴油的喷雾及燃烧过程.

图3 缸内压力和放热率曲线计算值与试验值对比Fig.3 Comparison of the calculation and experimental results of cylinder pressures and heat release rates

3.2 原机算例仿真结果验证

在转速为1 200 r/min、循环喷油量为150 kg/h时，分别选取喷油时刻为-8°CA ATDC 及0°CA ATDC 为原机案例A 和案例B.图4 给出了两个原机算例仿真预测的NOx和soot 排放与试验结果的对比.NOx排放预测值与试验结果吻合良好，soot 排放的预测值与试验值仅有略微差异，表明所选择的排放模型能够用于准确模拟柴油机的污染物计算.

图4 NOx 和soot排放仿真值与试验值的对比Fig.4 Comparison of calculation and experimental results of NOx and soot emissions

4 结果和讨论

4.1 多目标参数优化结果

图5 为采用KIVA-3V 耦合NSGA-Ⅱ程序进行柴油机燃烧过程优化计算得到的所有解和Pareto 最优解的NOx排放、soot 排放和ISFC 的三维分布.使用KIVA3V-NSGA-Ⅱ耦合计算得到的解广泛分布于三维目标空间中，Pareto 最优算例分布于最接近理想点的前沿面上，同时遗传算法的选择策略确保了空间分布的多样性.

图5 优化结果 NOx 排放、soot排放和ISFC的三维分布Fig.5 Three-dimensional distribution diagram of the calculated NOx emissions，soot emissions and ISFC

图6 为采用KIVA3V-NSGA-Ⅱ耦合计算得到的所有解与Pareto 最优解的二维分布.由图6a 可知，NOx和soot 排放呈现出明显的trade-off 关系，soot 排放减少将导致NOx排放增加，反之亦然.部分Pareto前沿算例的soot 排放明显低于原机算例，但是NOx排放显著升高.某些Pareto 前沿算例NOx排放低于原机算例，然而soot 排放显著恶化.图6b中，NOx排放和ISFC 之间存在一定的trade-off 关系，ISFC 的降低导致NOx排放显著升高.与原机算例相比，部分Pareto 算例的ISFC 明显降低，但NOx排放略微升高.同时可以发现，原机算例几乎位于Pareto 前沿锋面上，在图6b 中选取3 个特征工况点，包括ISFC 最小(工况1)、NOx排放最小(工况3)以及NOx排放和ISFC 同时最小(工况2)，做后续特征点的研究.

图6 所有解与Pareto最优解的二维分布Fig.6 Two-dimensional distribution for all solutions and Pareto optimal solutions

4.2 Pareto前沿参数优化结果

利用遗传算法进行多目标参数优化的过程中，以NOx排放、soot 排放和ISFC 共3 个参数作为优化目标，得到的Pareto 最优前沿解集具有较低的排放和燃油消耗率，结果如表3 所示.柴油喷射正时始终分布于上止点前0°～16°CA内，说明不同喷油时刻均有各自的排放或燃油消耗率的优势，因而能够被选为Pareto 前沿解.Pareto 前沿喷孔夹角向160°、153°、135°和128°集中.当喷孔夹角高于150°时，油束主要位于燃烧室上部空间，油束撞击碰撞平台后，分为上、下两层，气缸内的空气利用率较为充分.当喷孔夹角较小时，油束主要位于燃烧室中下部空间，上层燃烧室内空气利用率较小.最优解集的涡流比分别为1.96、1.72、1.52、1.27 和0.25 左右，说明较大的涡流比有利于降低柴油机的排放及油耗水平.优化后的压缩比分别为15.2、17.7 和19.5.优化后的燃烧室的中心凸台高度在0.55～1.40 cm 之间，下层燃烧室喉口与底部半径的差值在-0.09～0.42 cm 之间.其中负值表示喉口半径小于底部半径，为缩口型燃烧室；正值为敞口型燃烧室，当差值在0～0.05 cm 之间时，可以称之为竖直型燃烧室.上层燃烧室优化后的高度为0.37～0.55 cm、宽度为0.24～0.42 cm.

表3 优化后的Pareto前沿参数Tab.3 Optimized Pareto cutting edge parameters

4.3 特征点燃烧及排放特性对比

为了进一步对比燃烧参数对燃烧及排放的影响特性，从图6b 中选取3 个特征工况点，其参数如表4所示.图7 给出了3 个特征工况的缸内压力及放热率曲线，结合表4 可知，工况1 和工况2 的压缩比较为接近，但工况1 的喷油提前角与工况2 相比较为提前，因而着火时刻较早，使得缸内压力峰值明显高于工况2.由于工况3 的压缩比最低，喷油时刻最迟，因而着火时刻最晚，缸内压力峰值最低.从放热率峰值来看，工况1 至工况3 的放热率峰值呈现出略微降低的趋势.工况1 的喷孔夹角最大，接近160°，因而燃油喷射时能够较好地利用碰撞平台形成分流.工况2 和工况3 的喷孔夹角均在140°以下，因此，喷雾油束主要占据燃烧室中下部空间，对喷雾平台的利用较小.另外，工况3 的涡流比最大接近2.00，工况1的涡流比为1.27，工况2 的涡流比最小为0.25.

图7 3个特征工况下的缸内压力及放热率Fig.7 Cylinder pressures and heat release rates under three characteristic conditions

表4 特征工况点的参数Tab.4 Parameters of the characteristic operating condition

图8 给出了3 个算例的排放特性.由于工况1的压缩比最高，着火时刻最早，使得缸内压力及温度较高，因而NOx排放生成量最大.工况3 的压缩比最低，同时喷油时刻最晚，着火时刻在上止点之后，使得缸内温度较低，NOx排放最小.工况2 中NOx的生成量位于工况1 和工况3 之间.

图8 3个特征工况下排放特性Fig.8 Emission generation profiles under three characteristic conditions

4.4 特征点温度及污染物空间分布特性

图9 为不同曲轴转角下3 种特征工况下缸内温度、NOx和soot 排放的空间分布特性.工况2 和工况3 为敞口型燃烧室，喷油时刻较晚，因而着火时刻也较晚.工况1 为竖直型燃烧室，喷油时刻较早，并且着火时刻也较早.3 个算例的着火位置均在燃烧室中部.此外，由于工况1 的喷孔夹角较大，油束分流效果明显，气缸内部空气利用率较为充分，高温区域分布较广.工况2 和工况3 的喷孔夹角较小，油束射流方向在燃烧室底部，空气利用率较低，高温区域分布范围较小.同时，由于工况3 采用较低的压缩比，缸内温度是最低的.由于NOx的形成主要与温度、氧浓度和反应时间相关，因而NOx生成区域和缸内高温区域相吻合.

从图9b 中可以看出，由于工况1 缸内空气利用率较高，燃料燃烧比较充分，因而NOx生成区域分布较为广泛，NOx生成量最高.工况2 与工况3 相比喷油时刻较早，同时压缩比较高，缸内高温区域分布相对较广，因而NOx生成量较高.soot 的生成与温度和当量比相关，主要在高温及高当量比区域生成.

由图9c 可以看出，工况1 虽然受到射流分流的影响，生成区域较为分散，但是大部分能够在燃烧后期与新鲜空气混合从而被氧化掉，因而soot 排放最低.工况2 和工况3 燃料射流分流效果较小，因而soot 生成区域主要集中在燃烧室底部区域，燃烧室上部空间的空气利用不足，使得soot 的氧化速率较慢，从而导致较高的soot 排放.特别是工况3，因受缸内较低温度以及较弱的后期空气卷吸效果的影响，soot氧化速率明显不足，soot 排放量最高.

图9 3种特征工况下的温度及污染物空间分布特性Fig.9 Spatial distribution of cylinder temperature and emission under three characteristic conditions

5 结论

通过采用NSGA-Ⅱ遗传算法耦合KIVA-3V 程序，开展了双层分流燃烧系统结构参数和喷油喷射参数的多目标智能优化研究.主要结果如下：

(1) 针对柴油机中存在trade-off 关系的ISFC、NOx排放和soot 排放等优化目标，所采用的遗传算法及其选择策略能够对所选目标进行进一步优化；所优化的Pareto 前沿解分布区域广泛，能够为下一步参数的选择提供参考.

(2) 优化后的柴油喷射正时广泛分布于上止点前0°～16°CA 的范围内，喷孔夹角在160°、153°、135°和128°左右，涡流比在1.96、1.72、1.52、1.27 和0.25 左右，压缩比在15.2、17.7 和19.5 左右；燃烧室中心凸台高度在0.55～1.40 cm 之间，下层燃烧室喉口与底部半径的差值在-0.09～0.42 cm 之间；优化后的上层燃烧室的高度在0.37～0.55 cm 之间，上层燃烧室的宽度在0.24～0.42 cm 之间.

(3) 与不带碰撞平台的敞口型燃烧室相比，带碰撞平台的双层分流型燃烧室能够通过优化匹配喷油时刻、喷油角度与碰撞凸台的位置，从而促进油、气混合过程，提高燃烧室内空气的利用率.

(4) 由于双层分流燃烧室缸内空气利用率较高，燃料燃烧较为充分，因而NOx生成区域分布较为广泛，NOx生成量最高；受到双层燃烧室燃料喷射分流的影响，在燃烧室内部以及压缩余隙区域均有明显soot 生成，使得soot 生成区域较为分散，但是大部分soot 能够在燃烧后期与新鲜空气混合从而被氧化，soot 排放最低.