宮喚春, 孟 靜
(1.燕京理工學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院,北京 065201;2.北京信息科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,北京 100192)
發(fā)動(dòng)機(jī)是汽車的動(dòng)力源,發(fā)動(dòng)機(jī)性能的好壞直接影響著整車的動(dòng)力性與經(jīng)濟(jì)性。汽車的運(yùn)行工況是個(gè)隨機(jī)的過程,受到很多因素的影響,如道路條件、交通流量、氣候條件以及汽車自身技術(shù)性能的變化等[1]。在所有的運(yùn)行工況下,發(fā)動(dòng)機(jī)都應(yīng)能夠與傳動(dòng)系實(shí)現(xiàn)最佳匹配,以使整車動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性、排放性等方面均處于最佳狀態(tài)。因此,在汽車設(shè)計(jì)中如何選取汽車發(fā)動(dòng)機(jī)和傳動(dòng)系的系數(shù)以獲取最佳動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性的匹配點(diǎn),已成為各大汽車廠家非常關(guān)注的問題[2]。萬有特性曲線是具有多參數(shù)的特性曲線,以發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為橫坐標(biāo),以平均有效壓力或扭矩為縱坐標(biāo),在坐標(biāo)系內(nèi)畫出等燃油消耗率曲線和等功率曲線[3]。在萬有特性圖中,最內(nèi)層的等燃油消耗率曲線是最經(jīng)濟(jì)的區(qū)域,耗油率最低。曲線愈向外,經(jīng)濟(jì)性愈差,從中很容易找出最經(jīng)濟(jì)的負(fù)荷和轉(zhuǎn)速[4]。
本文在建立發(fā)動(dòng)機(jī)萬有特性曲面擬合數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,利用Matlab語(yǔ)言的矩陣運(yùn)算、三維曲線繪圖、等值線法等方法[5],提出了一種計(jì)算繪制發(fā)動(dòng)機(jī)萬有特性的新方法,該方法簡(jiǎn)便快捷,而且會(huì)非常準(zhǔn)確地計(jì)算出發(fā)動(dòng)機(jī)的最優(yōu)工作區(qū)域。
電動(dòng)汽車是以內(nèi)燃機(jī)和電動(dòng)機(jī)為動(dòng)力源的。電動(dòng)機(jī)在低速時(shí)具有恒轉(zhuǎn)速的特性,高速時(shí)具有恒功率的特性,可以在轉(zhuǎn)速-轉(zhuǎn)矩特性曲線下區(qū)域內(nèi)的任何一點(diǎn)工作。電動(dòng)汽車將電力驅(qū)動(dòng)與傳統(tǒng)的內(nèi)燃機(jī)驅(qū)動(dòng)相結(jié)合,充分發(fā)揮了兩者的優(yōu)勢(shì)。電動(dòng)汽車根據(jù)動(dòng)力源的數(shù)量不同以及動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)形式的不同可分為串聯(lián)式、并聯(lián)式以及混聯(lián)式[6]。
如將發(fā)動(dòng)機(jī)的功率Pe、轉(zhuǎn)矩Ttq以及燃油消耗率b與發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸轉(zhuǎn)速n之間的函數(shù)關(guān)系以曲線表示,此曲線稱為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速特性曲線或簡(jiǎn)稱為發(fā)動(dòng)機(jī)特性曲線。如果發(fā)動(dòng)機(jī)節(jié)氣門全開(或高壓油泵在最大供油量位置),則此特性曲線稱為發(fā)動(dòng)機(jī)外特性曲線。
發(fā)動(dòng)機(jī)功率與轉(zhuǎn)矩有如下關(guān)系:
式中:Ttq為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩。
汽車動(dòng)力性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)是:最高車速uamax,加速時(shí)間t,最大爬坡度imax,綜合評(píng)定以上3個(gè)指標(biāo),考慮電動(dòng)汽車中電動(dòng)機(jī)的動(dòng)力性能,運(yùn)用公式[7]:
式中:Tm為電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩,N·m;nm為電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速,r/min。擬合系數(shù)如下[7-8]:
根據(jù)汽車?yán)碚撝衅囼?qū)動(dòng)力-行駛阻力平衡方程[9]:
式中:G為汽車重力;f為滾動(dòng)阻力系數(shù);ig為變速器傳動(dòng)比;i0為主減速器傳動(dòng)比;ηT為傳動(dòng)系統(tǒng)的機(jī)械效率;r為車輪滾動(dòng)半徑;α為道路的坡度角;CD為空氣阻力系數(shù);A迎風(fēng)面積;ua為車速;δ為旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù);du/dt為整車加速度。
由式(3)可推導(dǎo)出:
則式中:Ft為驅(qū)動(dòng)力;Ff為滾動(dòng)阻力;Fw為空氣阻力;T0為起步加速時(shí)間,可由試驗(yàn)確定;uamax,uamin分別為汽車加速起始及加速終了車速。最佳動(dòng)力性換檔點(diǎn)為相鄰檔位加速度曲線的交點(diǎn)所對(duì)應(yīng)車速。若無交點(diǎn)則應(yīng)在發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速達(dá)到最高轉(zhuǎn)速時(shí)換入高檔。
由以上公式,利用Matlab軟件繪制驅(qū)動(dòng)力-行駛阻力平衡圖,如圖1所示。由圖可見,當(dāng)車速ua低于20 km/h,電動(dòng)力汽車的驅(qū)動(dòng)力在一定范圍保持不變;車速繼續(xù)增加時(shí),驅(qū)動(dòng)力開始急劇下降;車速增加到接近最高車速時(shí),驅(qū)動(dòng)力開始緩慢下降。在汽車的加速過程,行駛阻力一直在緩慢增加。與發(fā)動(dòng)機(jī)一樣,電動(dòng)機(jī)也有最高轉(zhuǎn)速的限制,得到最高車速為71 km/h。
圖1 驅(qū)動(dòng)力-行駛阻力平衡圖
汽車的燃油經(jīng)濟(jì)性常用一定運(yùn)行工況下汽車行駛100 km的燃油消耗量或一定燃油量能使汽車行駛的里程來衡量[9]。等速行駛100 km燃油燃油消耗量是常用的一種評(píng)價(jià)指標(biāo),指汽車在一定載荷(我國(guó)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定轎車為半載、貨車為滿載)下,以最高檔在水平良好路面上等速行駛100 km的燃油消耗量。常測(cè)出每隔10或20 km/h速度間隔的等速百公里油耗量,然后在圖上連成曲線,稱為等速100 km燃油消耗量曲線。
采用等速行駛工況燃油消耗量衡量汽車的燃油經(jīng)濟(jì)性,整個(gè)等速過程行徑路程s的燃油消耗量Q為
為等速行駛阻力功率;b為燃油消耗率[g/(km·h)];ua為等速行駛車速,m/s;ρ燃油的密度,kg/L;g重力加速度,m/s2;s為整個(gè)行徑路程,m。
圖2是等速100 km燃油經(jīng)濟(jì)性曲線。理論上講,等速100 km燃油消耗量越低,電動(dòng)汽車的經(jīng)濟(jì)性就越好。但是等速行駛工況并沒有全面反映汽車的實(shí)際運(yùn)行情況,特別是在市區(qū)行駛中頻繁出現(xiàn)的加速、減速、怠速停車等行駛工況。因此,在對(duì)實(shí)際行駛車輛進(jìn)行跟蹤測(cè)試統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上,各國(guó)都制定了一些典型的循環(huán)行駛試驗(yàn)工況來模擬實(shí)際汽車運(yùn)行狀況,并以其100 km燃油消耗量來評(píng)定相應(yīng)行駛工況的燃油經(jīng)濟(jì)性。
圖2 等速100 km燃油消耗量曲線
Matlab繪圖函數(shù)包括數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)、多項(xiàng)式曲線擬合函數(shù)、樣條函數(shù)、等高線命令函數(shù)等[10-11]。本文運(yùn)用Matlab繪圖函數(shù)編寫一些簡(jiǎn)單程序,繪制萬有特性曲線。
由圖3可見,發(fā)動(dòng)機(jī)在中等轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩范圍內(nèi)運(yùn)行時(shí),具有較低的燃油消耗率,從發(fā)動(dòng)機(jī)的經(jīng)濟(jì)性的角度來看,這是一個(gè)比較理想的工作范圍。而在該范圍內(nèi)發(fā)動(dòng)機(jī)的功率也處在中等功率范圍內(nèi),如果將該范圍作為發(fā)動(dòng)機(jī)的最優(yōu)工作范圍,它的動(dòng)力性將較差。因此將發(fā)動(dòng)機(jī)的中等轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩工作范圍作為最優(yōu)工作范圍時(shí),在保證發(fā)動(dòng)機(jī)具有良好的經(jīng)濟(jì)性的前提下,應(yīng)該盡可能提高發(fā)動(dòng)機(jī)的功率,提高車輛的動(dòng)力性能。
圖3 萬有特性曲線
在建立發(fā)動(dòng)機(jī)特性數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,以原地起步換擋加速時(shí)間和等速行駛100 km的油耗作為衡量動(dòng)力性和燃油經(jīng)濟(jì)性的2個(gè)分目標(biāo),采用線性加權(quán)組合的方法將其轉(zhuǎn)化成單一目標(biāo)函數(shù)[12]。
(1)動(dòng)力性目標(biāo)函數(shù)的建立。汽車動(dòng)力性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)是:最高車速uamax,加速時(shí)間t,最大爬坡度imax,綜合評(píng)定以上3個(gè)指標(biāo),采用能綜合評(píng)價(jià)汽車動(dòng)力性能的原地起步連續(xù)換檔加速時(shí)間作為動(dòng)力性目標(biāo)函數(shù)(見式(5))。
(2)經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)函數(shù)的建立。衡量汽車經(jīng)濟(jì)性的分目標(biāo)函數(shù)采用等速行駛工況燃油消耗量來計(jì)算(見式(6))。
(3)雙目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)換成單一目標(biāo)函數(shù)。
式中:w1、w2分別為動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性加權(quán)因子;f(x1)為動(dòng)力性目標(biāo)函數(shù),f(x1)=TS;f(x2)為經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)函數(shù),f(x2)=QS。
(4)約束條件的建立。
式中:為所要求的最高車速;uamax為最高車速;為所要求的最大爬坡度;α 為最大爬坡度。max
(5)Matlab軟件建模優(yōu)化匹配。運(yùn)用Matlab軟件對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行模擬計(jì)算,尋求使所建立的雙目標(biāo)函數(shù)[13-14]f(x)=w1f(x1)+w2f(x2),在所建立的約束條件下達(dá)到最優(yōu)加權(quán)因子w1、w2。最優(yōu)的w1、w2即為能夠兼顧汽車動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性的最佳匹配的點(diǎn),從而使發(fā)動(dòng)機(jī)工作在最優(yōu)的區(qū)域[15]。
利用Matlab軟件編寫程序,優(yōu)化萬有特性圖形從而得到最佳的發(fā)動(dòng)機(jī)工作區(qū)域。
圖4 優(yōu)化后的萬有特性曲線
如圖5(a)所示,優(yōu)化前發(fā)動(dòng)機(jī)在中等轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩范圍內(nèi)運(yùn)行時(shí),最低燃油消耗率為243.4 g/(kW·h),而在該范圍內(nèi)發(fā)動(dòng)機(jī)的功率也處在中等功率,約為44~89 kW,如果將該范圍作為發(fā)動(dòng)機(jī)的最優(yōu)工作范圍,它的動(dòng)力性將比較差。而通過利用Matlab軟件對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行模擬計(jì)算,在所建立的約束條件下,尋求能兼顧汽車動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性的最優(yōu)的加權(quán)因子,從而利用Matlab軟件得到優(yōu)化后的發(fā)動(dòng)機(jī)萬有特性曲線。如圖5(b)所示,優(yōu)化后的發(fā)動(dòng)機(jī)在中等轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩范圍內(nèi)運(yùn)行時(shí),最低燃油消耗率為230.1 g/(kW·h),比優(yōu)化前降低了13.3 g/(kW·h),由此可見,汽車的經(jīng)濟(jì)性有所好轉(zhuǎn);在這個(gè)范圍內(nèi)發(fā)動(dòng)機(jī)的功率約在59~100 kW,比優(yōu)化前增加了12 kW左右,顯然汽車的動(dòng)力性也較高。總之優(yōu)化后汽車的經(jīng)濟(jì)性和動(dòng)力性都提高了,整車性能增加。因此可視該范圍為發(fā)動(dòng)機(jī)的最優(yōu)工作區(qū)域。
圖5 優(yōu)化前后的萬有特性曲線
通過建立發(fā)動(dòng)機(jī)的特性數(shù)學(xué)模型,利用Matlab軟件繪制出驅(qū)動(dòng)力-行駛阻力平衡圖、等燃油消耗曲線等。分析發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)力性和燃油經(jīng)濟(jì)性。再建立發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)力性目標(biāo)函數(shù)和經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)函數(shù),采用線性加權(quán)組合的方法將兩個(gè)分目標(biāo)函數(shù)加權(quán)成單一的目標(biāo)函數(shù),尋求最優(yōu)的加權(quán)因子,運(yùn)用Matlab軟件繪制發(fā)動(dòng)機(jī)的萬有特性曲線,發(fā)動(dòng)機(jī)萬有特性曲線主要反映不同的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速和負(fù)荷情況下的油耗率。對(duì)該萬有特性曲線分析,尋求發(fā)動(dòng)機(jī)的最優(yōu)工作范圍。利用Matlab繪制萬有特性圖形,既提高了工作效率,又可得出較為準(zhǔn)確可靠的曲線方程和直觀的擬合曲線,方法簡(jiǎn)單易行,物理意義明確直觀。
[1]剛憲約,朱江蘇,柴 山.基于發(fā)動(dòng)機(jī)特性綜合評(píng)價(jià)的傳動(dòng)系優(yōu)選匹配方法[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2012,36(6):1219-1222.
GANG Xian-yue,ZHU Jiang-su,CHAI Shan.Optimal matching algorithm of powertrain based on comprehensive evaluation of vehicle power system[J].Journal of Chongqing Jiaotong University(Natural Sciences),2012,36(6):1219-1222.
[2]余志生.汽車?yán)碚摚跰]北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2000.
[3]王存磊,殷承良,王 磊.BOOST發(fā)動(dòng)機(jī)建模及其在混合動(dòng)力仿真中的應(yīng)用[J].上海交通大學(xué) 學(xué)報(bào),2011(6):875-879.
WANG Cun-lei, YIN Cheng-liang,WANG Lei. Application of BOOST engine in hybrid electric vehicle simulation[J].Journal of Shanghai Jiaotong University,2011(6):875-879.
[4]邊耀璋.汽車新能源技術(shù)[M].北京:人民交通出版社,2003.
[5]于柱春.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某型發(fā)動(dòng)機(jī)萬有特性實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合[J].山東交通學(xué)院學(xué)報(bào),2012(2):21-25.
YU Zhu-chun.Universal characteristic experimental data fitting of a certain type of engine based on the BP neural network[J].Journal of Shandong Jiaotong University,2012(2):21-25.
[6]楊 劍,張敏輝.求解約束優(yōu)化問題的改進(jìn)型免疫算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研 究,2011,28(11):4129-4133.
YANG Jian, ZHANG Min-hui. Immuneclonalmulti-objective optimization algorithm for constrained optimization[J].Application Research of Computers,2011,28(11):4129-4133.
[7]CHAN C C.The state of the art of electric and hybrid vehicles[J].Proceedings of the IEEE,2002,90(2):247-275.
[8]謝冠群,康春風(fēng),吳雪珍,等.轎車性能分析與優(yōu)化研究[J].農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程,2011(4):56-60.
XIE Guan-qun, KANG Chun-feng, WU Xue-zhen, etal.Performance analysis and optimization for car[J].Agricultural Equipment& Vehicle Engineering,2011(4):56-60.
[9]DENG Yuan-wang,ZHU Mei-lin,XIANG Dong,et al.An analysis for effect of cetane number on exhaust emissions from engine with the neural network[J].Fuel,2002,81(15):1963-1970.
[10]陳淑青.ZL80裝載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)與液力變矩器的匹配優(yōu)化設(shè)計(jì)[D].長(zhǎng)春:吉林大學(xué)機(jī)械科學(xué)與工程學(xué)院,2008:10-15.
[11]閻平凡,張長(zhǎng)水.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模擬進(jìn)化計(jì)算[M].北京:清華大學(xué)出版社,2000.
[12]周開利,康耀紅神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其MATLAB仿真程序的設(shè)計(jì)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2005:75-76.
[13]馬向平,李春燕,駱清國(guó),等.一種發(fā)動(dòng)機(jī)萬有特性曲面擬合的新方法[J].裝甲兵工程學(xué)院學(xué)報(bào),2006,20(1):52-54.
MA Xiang-ping,LI Chun-yan,LUO Qing-guo,et al.A new method for camber fitting of universal characteristic of engine[J].Journal of Academy of Armored Force Engineering,2006,20(1):52-54.
[14]張志沛.汽車發(fā)動(dòng)機(jī)原理[M].北京:人民交通出版社,2007:186-187.
[15]田景文,高美娟.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究及其應(yīng)用[M].北京:北京理工大學(xué)出版社,2006:35-38.