自由活塞發(fā)動機二沖程運行模式換氣過程優(yōu)化

華儒，徐照平，劉梁，劉東

(南京理工大學機械工程學院，江蘇 南京 210094)

自由活塞發(fā)動機是近年來新興的一種動力裝置，與傳統(tǒng)發(fā)動機相比，它具有結構簡單、節(jié)能高效的特點，受到了國內(nèi)外學者越來越多的關注[1-3]。由于取消了傳統(tǒng)發(fā)動機的曲柄連桿機構，自由活塞發(fā)動機的活塞運動不受機械結構的約束，能夠?qū)崿F(xiàn)活塞的上下止點可變，即壓縮比可變，能夠有效實現(xiàn)發(fā)動機在不同工況下的燃油經(jīng)濟性提高和排放減少。節(jié)能環(huán)保和燃料適應性等特點讓對自由活塞發(fā)動機的深入研究更具有實用價值，對未來的汽車動力裝置發(fā)展尤為重要。

自由活塞發(fā)動機的活塞可控程度更高，活塞位移復雜多變，因此傳統(tǒng)的凸輪軸式配氣方式無法滿足自由活塞發(fā)動機的配氣需求，實際運行時發(fā)動機的燃燒效果較差[4]。本研究以可變沖程自由活塞發(fā)動機作為研究對象，用電磁驅(qū)動配氣機構替代傳統(tǒng)的配氣方式來實現(xiàn)系統(tǒng)對可變配氣的需求，并在完成樣機四沖程試驗的基礎上，利用準確的仿真模型對發(fā)動機換氣過程進行研究，利用電磁驅(qū)動配氣機構靈活可變的優(yōu)勢使系統(tǒng)能夠在二沖程運行模式下得到較優(yōu)的換氣和燃燒性能[5-7]。

1 系統(tǒng)結構及工作原理

自由活塞發(fā)動機系統(tǒng)的結構示意見圖1，主要由燃燒室部分、彈簧室部分、直線電機部分、電子控制單元(ECU)、功率變換器和儲能電池組所組成。

圖1 發(fā)動機系統(tǒng)示意

其中，活塞與直線電機動子固連，發(fā)動機工作時通過對直線電機線圈通電電流大小和方向的調(diào)節(jié)來控制活塞位移。電磁驅(qū)動配氣機構的應用能夠?qū)崿F(xiàn)對進排氣門的全柔性化控制。電子控制單元(ECU)通過對電磁驅(qū)動配氣機構控制信號的改變實現(xiàn)對氣門開啟關閉時刻、氣門最大升程和配氣持續(xù)時間的柔性化控制，滿足發(fā)動機在不同工況下的工作需求。

該自由活塞發(fā)動機在四沖程運行模式下與傳統(tǒng)四沖程汽油機工作過程類似，通過獨立的4個沖程進行進氣、壓縮、排氣和做功，完成發(fā)動機的一個工作循環(huán)。系統(tǒng)在四沖程運行模式下的活塞位移曲線示意見圖2。

當發(fā)動機的工作負荷改變，四沖程運行模式無法滿足功率需求時，系統(tǒng)會切換為二沖程模式運行以提高系統(tǒng)的功率密度。系統(tǒng)在二沖程運行模式下的活塞位移曲線見圖3。

圖2 四沖程運行模式活塞位移

圖3 二沖程運行模式活塞位移

由圖2和圖3對比可見，系統(tǒng)在二、四沖程兩種模式下，由于缸內(nèi)燃燒狀態(tài)的差異，活塞運動過程中下止點位置不相同，而上止點位置在直線電機的控制約束下位置相近且穩(wěn)定?；谝陨系膬煞N運行模式下的活塞運動特點，將沖程切換的過渡階段設定在循環(huán)末端活塞運行至上止點處，此時活塞受力較小，易于穩(wěn)定控制。

2 仿真模型建立與驗證

仿真模型在搭建過程中主要涉及兩部分內(nèi)容，第一部分是原型機自身的機械尺寸參數(shù)，如缸徑、進排氣道直徑等，另一部分是仿真的熱力學模型，如燃燒模型、放熱模型等。準確的外形建模和合適的熱力學參數(shù)選擇能夠保證仿真模型得出精確的結果。原型機的參數(shù)信息見表1。

表1 原型機參數(shù)

在AVL Boost軟件的建模過程中，汽油機的放熱特性主要是由燃燒時火焰?zhèn)鞑ニ俣群腿紵倚螤钏鶝Q定的[8-10]。本研究中的模型采用單區(qū)Vibe燃燒模型，該模型將整個燃燒室定義為一個封閉的空間，燃燒室內(nèi)的燃油和空氣為均勻混合的狀態(tài)。Vibe模型的燃燒放熱規(guī)律為

，

式中：x為已燃燃油百分比；Q為噴油總放熱量；α為曲軸轉(zhuǎn)角；α0為燃燒起始角；Δαc為燃燒持續(xù)期；m為形狀參數(shù)；a為Vibe參數(shù)(a=6.9時表示完全燃燒)。

在計算熱系數(shù)時，本研究選用Woschni 1978傳熱函數(shù)，該函數(shù)適用于高壓循環(huán)，其傳熱系數(shù)為

。

式中：C1=2.28+0.308×Cu/Cm，Cu為圓周速率，Cm為活塞平均速度；對于直噴發(fā)動機，C2=0.003 24，對于非直噴發(fā)動機，C2=0.006 22；T為氣缸直徑；PC為發(fā)動機缸內(nèi)壓力；TC為發(fā)動機缸內(nèi)溫度；VD為每一缸的排量；PC0為發(fā)動機啟動時缸內(nèi)壓力；TC1為進氣門關閉時的缸內(nèi)溫度；PC1為進氣門關閉時的缸內(nèi)壓力。

自由活塞發(fā)動機系統(tǒng)在AVL Boost軟件中建立的模型見圖4。

圖4 系統(tǒng)AVL Boost模型

仿真模型的精度決定了后續(xù)研究的準確性和研究結果的精確性，因此對建立好的仿真模型進行驗證是發(fā)動機仿真前期工作尤為重要的部分。在參考試驗中發(fā)動機的轉(zhuǎn)速、配氣相位、噴油量、活塞位移等參數(shù)的基礎上，對燃燒模型、傳熱模型等進行仿真和修正，使所建立的仿真模型達到還原原型機實際燃燒做功狀態(tài)的效果，為后續(xù)的研究工作打好基礎。

模型仿真p-V曲線與試驗采集的實際p-V曲線對比見圖5。

圖5 p-V的仿真與試驗對比

所建模型仿真結果壓力變化相較于試驗值最大偏差為5.2%，平均偏差為1.5%，滿足仿真的精度要求，認為該仿真模型為原型機的準確模型。

3 聯(lián)合優(yōu)化仿真平臺的搭建

AVL Boost軟件中提供DLL數(shù)學模塊，通過該模塊可實現(xiàn)AVL Boost模型和Simulink模型之間的雙向數(shù)據(jù)交換功能。在利用優(yōu)化算法對發(fā)動機參數(shù)進行優(yōu)化的領域內(nèi)，南京理工大學常思勤、上海交通大學李明等[11-13]利用神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法對發(fā)動機優(yōu)化進行了研究。

粒子群算法具有結構簡單、收斂速度快、維數(shù)影響小的優(yōu)點，十分適合發(fā)動機配氣的優(yōu)化[14-15]。該聯(lián)合仿真平臺進行優(yōu)化時，粒子群算法首先在問題潛在的解集中隨機確定一群點作為初始種群，群體在解集空間內(nèi)搜索全局最優(yōu)解，并且每一個粒子都有一個適應度值和速度來調(diào)節(jié)其自身的飛行方向，以保證向全局最優(yōu)解的位置飛行。在飛行的過程中，群體中所有的粒子都具有記憶能力，能對自身位置和自身經(jīng)歷過的最佳位置進行調(diào)整。當粒子群體收斂或者達到最大迭代步數(shù)時，最后的粒子群體中最好的粒子位置(gbest)則被認為是優(yōu)化過程中的全局最優(yōu)解。

在聯(lián)合優(yōu)化中，優(yōu)化目標參數(shù)就是粒子的變量個數(shù)n，粒子在搜索維度為n的空間里進行尋優(yōu)。粒子運動過程中的適應度函數(shù)以AVL Boost熱力學仿真結果作為評價指標，粒子算法得到熱力學仿真結果之后根據(jù)各粒子的適應度優(yōu)劣對粒子進行速度大小和方向的調(diào)整，調(diào)整后的新粒子信息再返還給AVL Boost模型中進行下一次迭代的熱力學仿真，如此往復循環(huán)直至算法滿足停止規(guī)則得出全局搜索最優(yōu)解。聯(lián)合仿真優(yōu)化過程示意見圖6。

圖6 發(fā)動機配氣聯(lián)合仿真優(yōu)化原理

4 優(yōu)化結果分析

根據(jù)上述粒子群優(yōu)化算法和熱力學仿真的原理，在AVL Boost和Matlab/Simulink軟件聯(lián)合仿真環(huán)境中對自由活塞發(fā)動機二沖程運行模式下的工作狀態(tài)進行仿真，優(yōu)化目標為系統(tǒng)的換氣過程，以殘余廢氣系數(shù)作為評價指標。利用粒子群算法進行全局尋優(yōu)并對發(fā)動機的配氣正時進行優(yōu)化，旨在得出一個適用于原型機系統(tǒng)的發(fā)動機最優(yōu)配氣方案，使系統(tǒng)性能整體有所提高。

優(yōu)化過程的總迭代次數(shù)設置為100，粒子種群數(shù)量為20，搜尋規(guī)模和迭代次數(shù)能夠使得最終的優(yōu)化結果更加準確。具體的優(yōu)化結果見圖7。

圖7 粒子個體最優(yōu)值和均值變化

圖7示出在總迭代次數(shù)為100的優(yōu)化過程中系統(tǒng)殘余廢氣系數(shù)的變化情況。由圖7可見，粒子在搜尋初期迅速向優(yōu)化目標接近，在完成前10次迭代之后種群中的最優(yōu)粒子已經(jīng)完成了向最優(yōu)值位置的90%距離飛行，從第10次迭代至20次迭代過程中粒子最優(yōu)值逐漸趨于穩(wěn)定，并一直保持最優(yōu)直至優(yōu)化循環(huán)結束；殘余廢氣系數(shù)的均值變化過程與最優(yōu)值變化趨勢類似，不過收斂過程比最優(yōu)值維持得更長，并且不斷出現(xiàn)振蕩。雖然部分粒子在前幾次迭代中迅速接近最優(yōu)目標位置，但是粒子由于自身拓展探索尋優(yōu)速度的影響不斷向新的方向進行移動，新的移動方向得到較差的適應度值反饋給算法后，粒子在自身經(jīng)歷最佳位置(pbest)和全局粒子最佳位置(gbest)的影響下進行速度調(diào)整并逐漸向較優(yōu)的粒子靠近。最終全部粒子集中在全局最優(yōu)目標位置，完成整個優(yōu)化過程。

全局最優(yōu)粒子在優(yōu)化過程中殘余廢氣系數(shù)和有效功率的變化見圖8。由于粒子群算法收斂速度較快，因此提取迭代的前50次數(shù)據(jù)作為觀察目標更為詳細。由圖8可以看出，隨著殘余廢氣系數(shù)的不斷優(yōu)化，有效功率并不是與殘余廢氣系數(shù)線性相關。有效功率隨著迭代的進行迅速升高，并在達到一個峰值之后隨著優(yōu)化的進行呈現(xiàn)下降、振蕩直至穩(wěn)定的趨勢。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因是優(yōu)化過程以換氣過程為優(yōu)化目標，殘余廢氣系數(shù)的優(yōu)劣決定了粒子自身適應度的好壞。系統(tǒng)在二沖程工作中的換氣時間相對較短，良好的換氣過程意味著充足的新鮮空氣流入和燃燒產(chǎn)物的大量排出，這就需要進排氣門在工作過程中保持很長時間的開啟狀態(tài)。以聯(lián)合優(yōu)化仿真過程中實際的兩個結果為例：方案1的排氣門開啟時刻為(31.9°，188.9°)，進氣門開啟的時刻為(84.3°，184.2°)；方案2的排氣門開啟時刻為(76.5°，162.9°)，進氣門開啟的時刻為(92.1°，176.3°)。兩種配氣方案的示意分別見圖9和圖10。

方案1與方案2進氣閥門配氣方案基本相同，但是方案1為了保證良好的換氣過程，排氣閥門開啟時間較長，導致膨脹做功過程維持時間較短，大量的熱能隨著燃燒產(chǎn)物以換氣的形式排出燃燒室，因此方案1有較低的殘余廢氣系數(shù)，但是有效功率只有方案2的43%；方案2的排氣閥門開啟時刻較遲，留了充足的時間讓發(fā)動機燃燒后進行膨脹做功，因此獲得了較高的有效功率，這也導致了發(fā)動機的換氣過程較差，殘余廢氣系數(shù)有所增高。

圖8 殘余廢氣系數(shù)和有效功率變化對比

圖9 配氣方案1示意

圖10 配氣方案2示意

聯(lián)合仿真優(yōu)化中較高的殘余廢氣系數(shù)會導致粒子的適應度值較差，因此有效功率在達到一個局部峰值之后，粒子進行調(diào)整，慢慢下降回到了較穩(wěn)定的狀態(tài)，最終在良好換氣過程和較高的有效功率上得到一個平衡，完成收斂和整個優(yōu)化仿真過程。

仿真初始的粒子群體和仿真完成后的末代粒子群體對比見圖11。初始粒子是隨機產(chǎn)生的潛在解集，隨機分布在尋優(yōu)區(qū)域內(nèi)，經(jīng)過了迭代收斂之后最終均趨于穩(wěn)定，向全局最優(yōu)解集中，因此末代的粒子群體位置相同，所有粒子經(jīng)過全局尋優(yōu)后集中在最優(yōu)解位置。通過分析可認為該仿真優(yōu)化過程良好，收斂結果可以作為自由活塞發(fā)動機系統(tǒng)的最佳配氣方案。

聯(lián)合仿真優(yōu)化的最終結果：原型機在排氣閥門開啟時間為(29.3°，193.4°)，進氣閥門開啟時間為(88.2°，205.3°)的配氣方案下?lián)Q氣過程達到最優(yōu)，該配氣方案下自由活塞發(fā)動機系統(tǒng)在二沖程運行模式1 400 r/min時的余廢氣系數(shù)為0.277，所能達到的功率為6.74 kW，燃油消耗率為461.8 g/(kW·h)。

圖11 粒子群體初代、末代粒子對比

5 結束語

在AVL Boost軟件中建立原型機的仿真模型，并以原型機在四沖程運行模式下的試驗結果為參照，對系統(tǒng)的燃燒、傳熱、掃氣等模型參數(shù)進行修正，驗證后得到了較為準確的仿真模型。

搭建了基于AVL Boost熱力學仿真和Matlab/Simulink聯(lián)合優(yōu)化仿真平臺，并以發(fā)動機的換氣過程為優(yōu)化目標，殘余廢氣系數(shù)作為評價指標，利用粒子群智能優(yōu)化算法對發(fā)動機的配氣正時進行智能尋優(yōu)。得到了原型機模型在二沖程狀態(tài)下發(fā)動機最優(yōu)的配氣正時，具體方案為排氣閥門開啟時間(29.3°，193.4°)，進氣閥門開啟時間(88.2°，205.3°)；并對仿真過程中發(fā)動機的性能參數(shù)變化進行研究分析，揭示了聯(lián)合仿真優(yōu)化過程中粒子個體的尋優(yōu)過程，以及最優(yōu)粒子有效功率的變化，為智能尋優(yōu)方法在發(fā)動機參數(shù)改進優(yōu)化中的應用提供了理論基礎。