某柴油發(fā)動(dòng)機(jī)缸內(nèi)燃燒的數(shù)值模擬及優(yōu)化分析

賴晨光，陳永燕，王 媛，段孟華，周毓婷

(1.重慶理工大學(xué) a.車輛工程學(xué)院; b.化學(xué)化工學(xué)院， 重慶 400054；2.日本東北大學(xué) 流體科學(xué)研究所， 仙臺(tái) 980-8577)

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某柴油發(fā)動(dòng)機(jī)缸內(nèi)燃燒的數(shù)值模擬及優(yōu)化分析

賴晨光1a，2，陳永燕1a，王 媛1a，段孟華2，周毓婷1b

(1.重慶理工大學(xué) a.車輛工程學(xué)院; b.化學(xué)化工學(xué)院， 重慶 400054；2.日本東北大學(xué) 流體科學(xué)研究所， 仙臺(tái) 980-8577)

采用基于克里精(Kriging)代理模型的混合多目標(biāo)梯度優(yōu)化算法(HMGE)，通過FLUENT軟件平臺(tái)，對(duì)柴油發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒過程進(jìn)行了多目標(biāo)優(yōu)化，優(yōu)化變量為縮口率、余隙高度、凸臺(tái)高度、噴油錐角，優(yōu)化目標(biāo)為平均溫度、平均壓力、碳煙(Soot)排放、氮氧化合物(NOx)排放。完成多目標(biāo)優(yōu)化計(jì)算后，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的總變差分析方法(ANOVA)和自組織映射分析方法(SOM)對(duì)優(yōu)化變量和優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行定性和定量分析，揭示出優(yōu)化變量與優(yōu)化目標(biāo)之間的相互關(guān)系。分析結(jié)果表明：較好的動(dòng)力性能需要較小的縮口率和較小的余隙高度；較少的碳煙排放需要較大的余隙高度，較低的氮氧化合物排放需要較小的凸臺(tái)高度和較小的縮口率。

柴油發(fā)動(dòng)機(jī)；燃燒；代理模型；優(yōu)化算法

柴油發(fā)動(dòng)機(jī)缸內(nèi)氣流流動(dòng)和燃燒過程對(duì)整機(jī)的性能有很大的影響，并且也是減少有害排放、提高經(jīng)濟(jì)性和動(dòng)力性的決定性因素[1]。燃燒室形狀以及某些噴油參數(shù)直接影響柴油機(jī)進(jìn)氣流動(dòng)、混合氣體的形成和燃燒[2]，因此近年來對(duì)于柴油機(jī)燃燒室形狀的優(yōu)化研究也越來越受重視。傳統(tǒng)研究大多以缸內(nèi)壓力、溫度以及排放的Soot、NOx含量作為優(yōu)化對(duì)象，采用傳統(tǒng)優(yōu)化方法對(duì)優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行逐一優(yōu)化。但是，傳統(tǒng)的優(yōu)化方法優(yōu)化目標(biāo)單一、計(jì)算量大，并且變量參數(shù)的選擇是人為提取，提取的參數(shù)點(diǎn)空間分布不均勻，不具有代表性，從而影響計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性[3]。

本文首先對(duì)柴油發(fā)動(dòng)機(jī)缸內(nèi)的工作過程進(jìn)行數(shù)值模擬分析，包括燃燒室缸內(nèi)的流場(chǎng)特性、碳煙排放、NOx排放等。再對(duì)燃燒室形狀進(jìn)行多目標(biāo)多變量優(yōu)化，并對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行了數(shù)值模擬驗(yàn)證。

1 數(shù)值模擬

1.1 幾何模型的建立

采用三維建模軟件CATIA建立某單缸四沖程柴油發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒室?guī)缀文Ｐ?，其主要技術(shù)性能參數(shù)見表1。

1.2 網(wǎng)格劃分

網(wǎng)格的劃分是進(jìn)行數(shù)值模擬的基礎(chǔ)，生成網(wǎng)格的好壞直接影響計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。本研究網(wǎng)格劃分通過ANSYS軟件的IC Engine模塊中的Meshing完成。IC Engine模塊是安世亞太公司在ANSYS軟件中新增的一個(gè)專門用于進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)值模擬研究的模塊。該模塊集成有Design Model、Meshing、IC Engine Solver、Fluent等軟件，將建模、網(wǎng)格劃分、邊界條件賦值、求解計(jì)算等過程直接關(guān)聯(lián)起來，操作方便，并且由于該模塊主要就是針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)值模擬，所以劃分出的網(wǎng)格質(zhì)量很高。由于本研究的柴油發(fā)動(dòng)機(jī)采用4孔噴油器且孔分布均勻，為節(jié)約數(shù)值模擬計(jì)算時(shí)間，采用1/4 的模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分。當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)工作時(shí)，網(wǎng)格數(shù)量會(huì)隨著曲軸轉(zhuǎn)角的變化不斷增加或者減少，上止點(diǎn)網(wǎng)格數(shù)量為92萬，下止點(diǎn)網(wǎng)格數(shù)量為226萬。

表1 柴油機(jī)基本技術(shù)參數(shù)

1.3 初始條件與邊界條件

在通用流體計(jì)算軟件FLUENT中，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)缸內(nèi)燃燒的數(shù)值模擬是以曲軸轉(zhuǎn)角為單位進(jìn)行計(jì)算的。本次數(shù)值模擬的發(fā)動(dòng)機(jī)工況如下：轉(zhuǎn)速為2 200 r/min，負(fù)荷為100%，計(jì)算范圍從進(jìn)氣門關(guān)閉(563°CA)到排氣門開啟(856°CA)，噴油時(shí)刻為710°～720°CA。計(jì)算開始時(shí)假設(shè)燃燒室內(nèi)的流場(chǎng)均勻單一，缸內(nèi)初始溫度(T0)為420 K，初始?jí)毫?P0)為0.17 MPa，渦流比為1.6，每個(gè)噴孔每循環(huán)噴油量為13.356 mg，燃油噴射的溫度為353 K。溫度采用恒溫邊界條件，氣缸蓋底面溫度為520 K，活塞頂面溫度為560 K，氣缸壁面溫度為460 K。進(jìn)氣門關(guān)閉時(shí)燃燒室流場(chǎng)的湍動(dòng)能(TKE)和湍動(dòng)能耗散率(TLS)根據(jù)以下公式計(jì)算。

TKE=(3/2)×u2

(1)

u=1.4×h×(n/60)

(2)

TLS=hv/2

(3)

式中：h為沖程長度(m)；n為轉(zhuǎn)速(r/min)；hv為氣門最大升程(mm)；u為湍流脈動(dòng)速度(m/s)。

邊界條件中湍流模型選擇標(biāo)準(zhǔn)k-ε雙方程模型；噴霧模型選擇WAVE模型；燃燒模型選擇渦團(tuán)破碎模型；排放物模型選擇Zeldovich NO模型和Moss-Brookes模型；離散方法選擇有限體積法；流場(chǎng)計(jì)算方法選擇SIMPLE算法；計(jì)算時(shí)應(yīng)用了動(dòng)網(wǎng)格技術(shù)。

2 計(jì)算結(jié)果分析

2.1 缸內(nèi)壓力及溫度

圖1是燃燒室內(nèi)的平均壓力與平均溫度曲線。燃燒室內(nèi)最大壓力發(fā)生在上止點(diǎn)后3°CA，其值為14.6 MPa；燃燒室內(nèi)最高溫度發(fā)生上止點(diǎn)后7° CA，其最高溫度為2 897 K。從平均溫度曲線的發(fā)展趨勢(shì)來看：在上止點(diǎn)前10° CA 的地方有一段平緩區(qū)域，在上止點(diǎn)前8° CA 的地方迅速上升，與噴油提前角為10° CA吻合，從爆發(fā)壓力時(shí)到達(dá)到最高溫度時(shí)(即從上止點(diǎn)后3° CA 到7° CA)為主燃期，發(fā)生在噴油結(jié)束后。

2.2 排放物濃度

圖2為柴油發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒室內(nèi)碳煙和氮氧化合物含量的變化趨勢(shì)。碳煙生成的基本條件為缺氧，其溫度要求比氮氧化合物的低，因此使得碳煙的生成時(shí)刻比氮氧化合物提前。在上止點(diǎn)前2° CA左右碳煙開始生成，并在上止點(diǎn)后25° CA(B點(diǎn))時(shí)達(dá)到了最大值，隨后燃燒室內(nèi)的高溫以及殘余氧氣作用使生成的碳煙隨后被氧化[4]，其含量漸漸降低。氮氧化合物生成的基本條件為高溫、富氧和較長的反應(yīng)時(shí)間。在滯燃期階段氮氧化合物生成量基本上為0，這是由于燃燒室的溫度較低，不符合氮氧化合物生成條件。當(dāng)缸內(nèi)燃油進(jìn)入主燃階段時(shí)，溫度不斷升高，氮氧化合物的生成量相應(yīng)地增加，在上止點(diǎn)后10° CA(A點(diǎn))處達(dá)到最大，之后由于缸內(nèi)溫度和含氧量的下降NOx含量保持不變。

圖1 缸內(nèi)壓力、溫度曲線

圖2 Soot、NOx質(zhì)量分?jǐn)?shù)

3 燃燒的優(yōu)化

3.1 優(yōu)化模型

本次優(yōu)化的變量是縮口直徑、余隙高度、凸臺(tái)高度、油束錐角。表2為柴油發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒室形狀優(yōu)化空間中設(shè)計(jì)變量的取值范圍。

表2 設(shè)計(jì)變量的取值范圍

優(yōu)化目標(biāo)是得到缸內(nèi)平均壓力盡可能高、平均溫度盡可能大、氮氧化合物和碳煙含量盡可能少的關(guān)鍵參數(shù)組合，如表3所示。

表3 優(yōu)化目標(biāo)

3.2 優(yōu)化方法

本文通過CFD軟件平臺(tái)、采用混合多目標(biāo)梯度優(yōu)化算法對(duì)4個(gè)優(yōu)化變量進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化。但是，柴油機(jī)燃燒過程的數(shù)值模擬是一個(gè)很耗時(shí)的計(jì)算，在本次優(yōu)化中，完成1組數(shù)據(jù)的數(shù)值模擬用1臺(tái)48核的工作站就需要計(jì)算18 h，所以如果僅采用數(shù)值模擬和優(yōu)化算法，會(huì)使得計(jì)算任務(wù)太過繁重，占用資源較多。為了解決這一難題，便在數(shù)值計(jì)算和優(yōu)化算法中間增加了建立代理模型這一過程。本文選擇的是Kriging模型。

Kriging模型是由一個(gè)參數(shù)模型和非參數(shù)隨機(jī)聯(lián)合構(gòu)成的，計(jì)算時(shí)不需要建立某個(gè)特定的數(shù)學(xué)模型，只需要通過部分已知的信息就可以去擬合某一點(diǎn)的未知信息，比單個(gè)參數(shù)化模型具有更強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力和靈活性[5]。在優(yōu)化時(shí)采用Kriging代理模型可以通過已知樣本點(diǎn)對(duì)未知樣本點(diǎn)的值進(jìn)行預(yù)測(cè)，并且可對(duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行初步誤差計(jì)算。這樣就可以不用對(duì)每一組樣本數(shù)據(jù)都進(jìn)行數(shù)值模擬，從而大幅降低了計(jì)算量。

混合多目標(biāo)梯度優(yōu)化算法(hybrid multi-gradient explorer,HMGE)是一種基于遺傳算法和梯度算法的優(yōu)化算法，它結(jié)合了遺傳算法全局性好的優(yōu)點(diǎn)，也保留了梯度算法有效性[6]。該算法優(yōu)化途徑：首先，采用遺傳算法獲得非支配解集，然后采用梯度搜索法尋找非劣解，即搜索時(shí)隨機(jī)選取目標(biāo)函數(shù)的梯度，分別按其正方向和負(fù)方向搜索，得到2個(gè)子個(gè)體，合并成一個(gè)大種群，再用Pareto前沿的判斷方法尋找該種群中的非劣解[7]；將采用遺傳算法得到的非支配解集與通過梯度算法得到的非劣解集進(jìn)行對(duì)比，尋找精確收斂到局部的Pareto解集，通常10～20次迭代即可獲得一個(gè)Pareto 解。該算法與傳統(tǒng)的優(yōu)化算法相比，擁有計(jì)算精度高、效率高、全局求解能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。

3.3 優(yōu)化流程

圖3為本次優(yōu)化計(jì)算的流程。本文首先用拉丁超立方的取樣方法，從優(yōu)化變量空間里提取40個(gè)樣本點(diǎn)；然后通過數(shù)值模擬計(jì)算出這40個(gè)初始點(diǎn)對(duì)應(yīng)的缸內(nèi)平均溫度、平均壓力、NOx平均質(zhì)量分?jǐn)?shù)、Soot平均質(zhì)量分?jǐn)?shù)的值；接著通過40個(gè)初始點(diǎn)及其求解值建立Kriging代理模型，并基于建立的Krigine代理模型采用混合多目標(biāo)梯度優(yōu)化算法搜索全局最優(yōu)解；完成算法尋優(yōu)后，將尋找到的最優(yōu)解集通過k-mean聚類的方法聚為4類，選取每類的中心點(diǎn)作為優(yōu)化結(jié)果驗(yàn)證的樣本點(diǎn)；通過數(shù)值模擬的手段對(duì)選取的最優(yōu)解集中的樣本點(diǎn)進(jìn)行誤差驗(yàn)證，若誤差值在10%以內(nèi)，則建立的Kriging模型是有效的，若誤差值超過了10%，則需要通過尋找EI最大值、添加初始樣本的個(gè)數(shù)來提高代理模型的精度，再進(jìn)行尋優(yōu)計(jì)算。

表4為此次運(yùn)用k-mean聚類方法選取的4個(gè)樣本點(diǎn)的誤差驗(yàn)證結(jié)果，最大誤差均在Kriging代理模型的精度允許誤差10%以內(nèi)，所以本次建立的Kriging模型是有效的。

圖3 優(yōu)化流程

目標(biāo)函數(shù)平均溫度平均壓力NOx含量Soot含量最大誤差6．5%8．2%0．49%4．4%

4 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘(data mining)[8-14]是一種數(shù)據(jù)分析的方法，它可以從擁有海量的、隨機(jī)的、模糊的、殘缺的數(shù)據(jù)中提取潛在的、有用的信息，并且就數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)來說，它不僅能進(jìn)行定性分析還能定量分析數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系。本文就是應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘方法中的總變差分析方法(analysis of variance,ANOVA)和自組織映射分析方法(self-organization mapping,SOM)來探索4個(gè)優(yōu)化變量對(duì)4個(gè)目標(biāo)函數(shù)的影響規(guī)律，為以后的優(yōu)化研究提供一定的參考。

4.1 總變差分析方法

總變差分析方法是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)的定量分析方法，可以用來揭示設(shè)計(jì)變量對(duì)設(shè)計(jì)目標(biāo)的影響規(guī)律。

如圖3所示，圖中相應(yīng)區(qū)域的百分?jǐn)?shù)的大小表示相應(yīng)設(shè)計(jì)變量對(duì)目標(biāo)的影響大小。對(duì)缸內(nèi)平均壓力影響較大的是縮口率與余隙高度，其比重值之和達(dá)到了73.8%。平均溫度受縮口率、余隙高度、凸臺(tái)高度的影響均較大，其中：平均溫度受縮口率影響最大，其所占比重為32.3%。對(duì)缸內(nèi)碳煙含量影響較大的設(shè)計(jì)變量為縮口率和余隙高度，其所占比例分別為 43.9%和29.9%。氮氧化合物主要受到余隙高度和凸臺(tái)高度的影響，所占比例之和高達(dá)79%。噴油錐角的影響最小。

圖4 總變差分析結(jié)果

4.2 自組織映射分析

自組織映射是一種降維且能保留原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征的研究方法，它將任意維的輸入信號(hào)模式轉(zhuǎn)變?yōu)槎S的離散映射，然后獲取設(shè)計(jì)變量與響應(yīng)變量的二維神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)分布，從神經(jīng)元網(wǎng)格上可以定性分析出設(shè)計(jì)變量與響應(yīng)變量之間的內(nèi)在關(guān)系，以及設(shè)計(jì)變量之間交互影響關(guān)系及與響應(yīng)變量的關(guān)系[15]。形成神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的原理：輸出層上某一結(jié)點(diǎn)能對(duì)某一模式作出特別反應(yīng)來代表該模式類，當(dāng)某類數(shù)據(jù)模式輸入時(shí)，會(huì)對(duì)輸出層某一結(jié)點(diǎn)產(chǎn)生最大刺激，同時(shí)也給周圍結(jié)點(diǎn)帶來刺激，產(chǎn)生最大刺激的點(diǎn)成為獲勝結(jié)點(diǎn)，每次的訓(xùn)練都會(huì)使獲勝結(jié)點(diǎn)及其鄰域結(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值得到調(diào)整，如此反復(fù)，直至連接權(quán)值調(diào)整微小為止。

圖5為設(shè)計(jì)變量和響應(yīng)變量的神經(jīng)元網(wǎng)格，本次使用了用于訓(xùn)練Kriging代理模型的40個(gè)初始樣本來訓(xùn)練神經(jīng)元。8張神經(jīng)元網(wǎng)格圖都是來源于同一張自組織映射網(wǎng)格，圖中的顏色代表了該設(shè)計(jì)變量值或響應(yīng)變量值的大小，越偏向藍(lán)色代表值越小，越偏向紅色代表值越大。

圖5 設(shè)計(jì)變量和響應(yīng)變量神經(jīng)元網(wǎng)格圖

4.2.1 設(shè)計(jì)變量與設(shè)計(jì)目標(biāo)之間關(guān)系分析

從總差變分析分析已知：對(duì)缸內(nèi)平均溫度影響最大的是燃燒室的縮口率，其次是余隙高度。對(duì)比缸內(nèi)平均溫度神經(jīng)元網(wǎng)格的顏色模式和燃燒室縮口率神經(jīng)元網(wǎng)格及余隙高度神經(jīng)元網(wǎng)格的顏色模式，發(fā)現(xiàn)縮口率與平均溫度沒有完全相同或相反的趨勢(shì)，但是只有縮口率取藍(lán)色區(qū)域的某些值才能使平均溫度達(dá)到最大，縮口率取紅色區(qū)域的某些值才能使平均溫度達(dá)到最??；而余隙高度與平均溫度神經(jīng)元網(wǎng)格的顏色模式正好相反，平均溫度與余隙高度是負(fù)相關(guān)的關(guān)系。

同上分析，平均壓力和碳煙的趨勢(shì)一樣，它們均與縮口率成非線性關(guān)系，但是縮口率大的時(shí)候平均壓力和碳煙含量均較小，平均壓力和碳煙含量的最大值都出現(xiàn)在縮口率小的某一區(qū)域；另外，兩者皆與余隙高度成負(fù)相關(guān)的關(guān)系。氮氧化合物(NOx)排放量與燃燒室凸臺(tái)高度神經(jīng)元網(wǎng)格呈現(xiàn)出與之相似的趨勢(shì)，這說明氮氧化合物的排放量與凸臺(tái)高度為正相關(guān)關(guān)系；NOx排放與燃燒室縮口率、凸臺(tái)高度、油束夾角大小為非線性關(guān)系。

4.2.2 設(shè)計(jì)目標(biāo)之間相互關(guān)系分析

對(duì)比圖4中的4張?jiān)O(shè)計(jì)目標(biāo)自組織映射神經(jīng)元網(wǎng)格可以發(fā)現(xiàn)，平均溫度、平均壓力、碳煙排放的顏色變化趨勢(shì)大致相同，說明此三者是正相關(guān)的關(guān)系。但是對(duì)于優(yōu)化要求，需要碳煙排放最少，平均溫度和平均壓力最大，所以碳煙排放與平均溫度和平均壓力不能同時(shí)達(dá)到最優(yōu)，而最高溫度與平均壓力可以達(dá)到最優(yōu)。缸內(nèi)溫度與氮氧化合物排放關(guān)系沒有與碳煙排放的關(guān)系那么明顯，但是從圖5還是可以看出:高溫時(shí)會(huì)出現(xiàn)大的氮氧化合物排放。

對(duì)柴油發(fā)動(dòng)機(jī)的整體性能而言，動(dòng)力性和排放性在自組織映射神經(jīng)元網(wǎng)格中的分布呈對(duì)立形勢(shì)，即這兩種性能在設(shè)計(jì)的時(shí)候不能同時(shí)達(dá)到最優(yōu)，設(shè)計(jì)人員需選擇一種折中的方案進(jìn)行設(shè)計(jì)。

5 優(yōu)化結(jié)果驗(yàn)證

通過K-mean聚類分析，選出4個(gè)讓至少一個(gè)目標(biāo)達(dá)到最優(yōu)且兼顧其他3個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)的最優(yōu)點(diǎn)，然后進(jìn)行數(shù)值模擬計(jì)算，將數(shù)值模擬的值與其預(yù)測(cè)值進(jìn)行誤差分析。選出的4個(gè)點(diǎn)處的燃燒室模型如圖6所示。最優(yōu)解A偏好于動(dòng)力性好；最優(yōu)解B偏好于碳煙排放最低；最優(yōu)解C偏好于碳煙和氮氧化物排放都低；最優(yōu)解D同時(shí)兼顧動(dòng)力性能和排放性能。4個(gè)驗(yàn)證點(diǎn)的優(yōu)化預(yù)測(cè)結(jié)果與仿真結(jié)果的誤差如表5所示。由表5可知：其誤差均小于5%，在可以接受誤差范圍以內(nèi)，說明該優(yōu)化方法具有可行性。

表5 優(yōu)化結(jié)果的預(yù)測(cè)值與仿真值的誤差 %

圖6 優(yōu)化后驗(yàn)證的燃燒室模型

通過數(shù)值模擬，對(duì)比優(yōu)化前后得到的燃燒室模型與原模型對(duì)設(shè)計(jì)目標(biāo)的影響，結(jié)果如表6所示。與原模型相比可見：最優(yōu)解A在排放性能不變差的情況下，缸內(nèi)平均壓力和平均溫度分別提升了6.28%和7.85%；最優(yōu)解B在動(dòng)力性和NOx排放不變差的條件下，碳煙含量減少了8.03%；最優(yōu)解C在動(dòng)力性不變壞的情況下，碳煙和氮氧化合物排放含量分別減少了5.62%和4.70%；最優(yōu)解D在同時(shí)兼顧動(dòng)力性能和排放性能的情況下，缸內(nèi)平均壓力和平均溫度分別提升了4.52%和3.13%，缸內(nèi)NOx含量和碳煙含量排放分別減少了3.85%和2.54%。

表6 優(yōu)化后與原樣模型的數(shù)值模擬結(jié)果對(duì)比

6 結(jié)束語

本文以縮口率、余隙高度、凸臺(tái)高度和燃油噴射時(shí)的油束錐角作為設(shè)計(jì)變量，以平均溫度、平均壓力、碳煙排放含量、氮氧化物排放含量作為目標(biāo)變量，采用了基于kriging代理模型的混合多目標(biāo)梯度優(yōu)化算法(HMGE算法)進(jìn)行優(yōu)化，并通過數(shù)據(jù)挖掘中的總變差和自組織映射(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法)對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析，最后從最優(yōu)解集中選擇4個(gè)點(diǎn)進(jìn)行了數(shù)值模擬，并與原模型分析結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明：優(yōu)化后的模型各方面性能均得到提高。

在采用數(shù)據(jù)挖掘的方法對(duì)設(shè)計(jì)變量與設(shè)計(jì)目標(biāo)、設(shè)計(jì)目標(biāo)與設(shè)計(jì)目標(biāo)之間的關(guān)系進(jìn)行分析時(shí)，得出以下規(guī)律：缸內(nèi)平均溫度與余隙高度呈負(fù)相關(guān)的關(guān)系；平均壓力與凸臺(tái)高度、碳煙與余隙高度均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；氮氧化合物的排放量與凸臺(tái)高度呈正相關(guān)關(guān)系。從優(yōu)化目標(biāo)來說，碳煙排放和氮氧化合物排放可以同時(shí)得到優(yōu)化。動(dòng)力性能和排放性能在設(shè)計(jì)中是具有矛盾關(guān)系的，只能選擇折中方案進(jìn)行設(shè)計(jì)。

多目標(biāo)優(yōu)化方法的應(yīng)用極大縮短了計(jì)算時(shí)間，并且也使得優(yōu)化取得了極好的效果。此次多目標(biāo)優(yōu)化研究得出的結(jié)果以及形成的一套可行的優(yōu)化方法對(duì)設(shè)計(jì)人員的開發(fā)研究具有一定的指導(dǎo)意義。

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(責(zé)任編輯 劉 舸)

Numerical Simulation and Optimization Analysis of Combustion in a Diesel Engine

LAI Chen-guang1a,2， CHEN Yong-yan1a, WANG Yuan1a, DUAN Meng-hua2， ZHOU Yu-ting1b

(1.a.College of Vehicle Engineering; b.College of Chemistry and Chemical Engineering, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China；2.Institute of Fluid Science, Tohoku University, Sendai 980-8577, Japan)

This research uses hybrid multi-objective Gradient exploration algorithm (HMGE) which is based on Kriging surrogate model to optimize and analysis combustion process and performance of diesel engine, and all of the numerical simulation are completed by FLUENT software. Caliber reducing rate, clearance height, convex platform height, injection cone angle are choose as optimization variables, average temperature, average pressure, soot and NOxemissions are the optimization objectives. After achieving multi-objective optimization, two data mining methods, analysis of variance(ANOVA) and self-organizing feature map(SOM) are used to qualitatively and quantitatively analyze the design variables and objective functions, and reveals the influence of design variables to design objectives. The results show that a good dynamic performance demands smaller convex platform height and caliber reducing rate; less soot emissions need larger clearance, and lower emissions of nitrogen oxides needs smaller convex platform height and smaller caliber reducing rate.

diesel engine; combustion; surrogate model; optimization analysis

2017-03-18

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51305477)；重慶理工大學(xué)研究生創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(YCX2015204)

賴晨光(1978—)，男，江西贛州人，博士，教授，主要從事汽車與高速列車空氣動(dòng)力學(xué)研究，E-mail:Chenguanglai@cqut.edu.cn；通訊作者 陳永燕(1991-)，女，重慶巫溪人，碩士研究生，主要從事汽車氣動(dòng)特性和汽車發(fā)動(dòng)機(jī)缸內(nèi)流場(chǎng)的研究工作,E-mail:1453293871@qq.com。

賴晨光，陳永燕，王媛,等.某柴油發(fā)動(dòng)機(jī)缸內(nèi)燃燒的數(shù)值模擬及優(yōu)化分析[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué))，2017(6):23-30.

format：LAI Chen-guang，CHEN Yong-yan, WANG Yuan, et al.Numerical Simulation and Optimization Analysis of Combustion in a Diesel Engine [J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2017(6):23-30.

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2017.06.004

U464.12+3

A

1674-8425(2017)06-0023-08