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      高壓油管壓力控制的數(shù)學(xué)模型

      2019-09-10 02:36:36田程田大雕張宗渝
      天府?dāng)?shù)學(xué) 2019年4期
      關(guān)鍵詞:常微分方程流體力學(xué)遺傳算法

      田程 田大雕 張宗渝

      摘要:本文通過構(gòu)建數(shù)學(xué)模型,研究了高壓油管在工作過程中壓力的變化對(duì)各個(gè)部件結(jié)構(gòu)參數(shù)的影響問題,同時(shí)確定其在穩(wěn)壓過程中單向閥門的開啟時(shí)間以及凸輪的轉(zhuǎn)速。首先,根據(jù)高壓油管內(nèi)的燃油流量變化規(guī)律,確定出高壓油管的流量模型,利用MATLAB計(jì)算得到單向閥的開啟時(shí)間為3.001ms,以及經(jīng)過2s、5s、lOs調(diào)整后,利用遺傳算法搜索得出每次單向閥門的開啟時(shí)間分別為0.5568ms、0.2168ms、0.10662ms。然后對(duì)柱塞泵、噴油嘴結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分析,建立了柱塞腔連續(xù)方程的數(shù)學(xué)模型和噴油嘴流量的數(shù)學(xué)模型,利用遺傳算法得到將高壓油管內(nèi)的壓力維持在100MPa時(shí)凸輪的角速度為0.116πrad/s。最后,對(duì)于增加一個(gè)噴油嘴的問題,建立了“一進(jìn)兩出”的噴油嘴模型,利用增加新噴油嘴的燃油流出量,得到一個(gè)改進(jìn)的常微分方程模型?;谶z傳算法在改進(jìn)常微分方程上的應(yīng)用,求得單向閥門每次的開啟時(shí)間。同時(shí),我們找到流入減壓閥的燃油流速與所平衡的壓力的關(guān)系,求得凸輪轉(zhuǎn)速來推導(dǎo)凸輪的轉(zhuǎn)速以及平衡壓力在IOOMPa時(shí)每次單向閥門的開啟時(shí)間。

      關(guān)鍵詞:流體力學(xué);高壓共軌;遺傳算法;常微分方程

      1引言

      當(dāng)前,人類社會(huì)正面臨著地球燃油資源日趨枯竭的難題,由于全世界范圍內(nèi)至今尚未有應(yīng)對(duì)燃油資源枯竭的可靠措施,因此通過技術(shù)改進(jìn)來節(jié)省燃油能源,減少資源消耗成為了世界共同的奮斗目標(biāo)。為減少發(fā)動(dòng)機(jī)的燃油消耗,高壓共軌技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生[1]。

      2 問題重述(略)

      3 模型假設(shè)

      1)高壓管道內(nèi)同一時(shí)刻、同一位置處壓強(qiáng)相等;不考慮燃油物性參數(shù)變化時(shí)的熱量傳遞;

      2)忽略高溫高壓過程中系統(tǒng)各部件的彈性變化;

      3)針閥在開啟過程中忽略摩擦力的作用;

      4)忽略壓力傳播過程中壓力的損失;

      5)忽略燃油流動(dòng)過程中的泄油量。

      4模型的建立與求解

      4.1 高壓油管流量模型

      考慮高壓油管內(nèi)的燃油流動(dòng)情況,基于流體力學(xué)的基本原理可逐步得出高壓油管的流量模型。

      4.1.1流體連續(xù)性方程

      取邊長(zhǎng)為dr、dy、dz的控制體微元來描述油管在t時(shí)刻的流體密度p(x,y,z,t)和速度v(x,y,z,t)。

      基于圖1的結(jié)構(gòu)分析,通過右側(cè)控制面流出微元控制體的質(zhì)量速率可表示為

      1)當(dāng)高壓油管的壓力為100MPa時(shí),可求得此時(shí)的密度和比例系數(shù)分別為0. 85、2554. 58;

      2)當(dāng)高壓油管的壓力為160MPa時(shí),亦求得其密度和比例系數(shù)分別為0. 873、2554. 58;燃油密度與壓強(qiáng)的關(guān)系見圖2。

      根據(jù)題中所給的噴油速率示意圖可知每2. 4ms,噴出的油量為44mm3,高壓油管的壓力從160MPa穩(wěn)定至100MPa單向閥的開啟時(shí)間為3.OOlms,具體變化規(guī)律見圖3。

      由于此問題是穩(wěn)態(tài)問題,故劃分計(jì)算網(wǎng)后采用數(shù)值方法求解方程,使方程在空間區(qū)域上進(jìn)行離散,通過網(wǎng)格單元四面體,使整個(gè)計(jì)算域上,網(wǎng)格通過節(jié)點(diǎn)聯(lián)系,建立離散方程,確定初始條件和邊界條件,生成具有定解條件的代數(shù)方程組[3],對(duì)于其解,多次迭代后可求得2s、5s、10s單向閥門的開啟時(shí)間分別為0.5568ms、0.2168ms、0.10662ms。

      4.3高壓油管結(jié)構(gòu)模型

      4.3.1柱塞腔燃油連續(xù)性方程

      對(duì)高壓油泵的柱塞腔通過單向出油閥與共軌部件連接,可列出柱塞腔內(nèi)的連續(xù)方程。在t到t+dt(即相當(dāng)于凸輪轉(zhuǎn)角從φ到φ+dφ時(shí)刻內(nèi),柱塞腔內(nèi)油量平衡的關(guān)系為

      由BOSCH公司的高壓油泵可知[7],在一圈之內(nèi),凸輪通過控制柱塞間隔120度來進(jìn)行供油,柱塞供油量也隨凸輪轉(zhuǎn)角變化而變化,對(duì)應(yīng)的油量變化關(guān)系為

      其中a為凸輪的極角。

      4.4高壓油管結(jié)構(gòu)模型求解

      利用根據(jù)遺傳算法[8],我們按照下面步驟求解。

      Stepl確定每個(gè)反演參數(shù)的定義域,即搜索區(qū)域;

      Step2根據(jù)實(shí)際問題確定遺傳算法的相關(guān)參數(shù);

      Step3利用遺傳算法迭代生成的值來修改有限差分法子函數(shù)中的參數(shù),并對(duì)之進(jìn)行求解,獲得相應(yīng)的壓力場(chǎng)。

      Step4將計(jì)算值帶人函數(shù)中,如果滿足收斂準(zhǔn)則,

      則迭代結(jié)束;否則更新種群并返回Step3。

      據(jù)此可得目標(biāo)函數(shù)為

      目標(biāo)函數(shù)滿足收斂準(zhǔn)則,輸出適應(yīng)度值最大的個(gè)體作為問題的最優(yōu)解,再通過MATLAB可計(jì)算出凸輪的轉(zhuǎn)速的近似解為0. 116πrad/S。

      4.5噴油嘴模型

      高壓油管增加了一個(gè)噴油嘴后,噴油嘴模型轉(zhuǎn)化為一進(jìn)兩出噴油嘴模型。

      4.5.1 一進(jìn)兩出噴油嘴模型

      增加一個(gè)噴油嘴之后的模型為

      4.6噴油嘴模型求解

      根據(jù)文獻(xiàn)我們應(yīng)用改進(jìn)遺傳算法在常微分方程求解過程來對(duì)其進(jìn)行求解[3],通過構(gòu)建數(shù)據(jù)集合的方式明確近似值的取值范圍。因此,常微分方程組的多項(xiàng)式經(jīng)過特定的解題次數(shù),就能完成多項(xiàng)系數(shù)的歸集。求解初始條件y=o的常數(shù)項(xiàng),相當(dāng)于約束了取值空間的具體范圍?;诖?,多項(xiàng)系數(shù)均可以利用遺傳算法的模型逐步進(jìn)化,并得到最優(yōu)解決方案。

      (指導(dǎo)老師:馬志霞)

      參考文獻(xiàn)

      [1]曹豫生,有關(guān)中國(guó)能源問題的一些思考[J].消費(fèi)導(dǎo)刊,2009(16):211-1-213.

      [2]蔡珍輝,柴油機(jī)高壓共軌電控燃油噴射系統(tǒng)數(shù)值模擬計(jì)算[D].南京航空航天大學(xué),2008.

      [3]劉艷云,常微分方程求解中改進(jìn)遺傳算法的應(yīng)用[J].宿州教育學(xué)院學(xué)報(bào),2018,21(04):104-106.

      [4] https://blog. csdn net/jzp1083462154/article/de-tails/80032987

      [5]李晶晶,柴油機(jī)電控高壓共軌燃油噴射系統(tǒng)控制策略及仿真研究[D].北京交通大學(xué),2011.

      [6]蔡珍輝,柴油機(jī)高壓共軌電控燃油噴射系統(tǒng)數(shù)值模擬計(jì)算[D].南京航空航天大學(xué),2008.

      [7]陸方迪,高壓共軌系統(tǒng)軌內(nèi)壓力波動(dòng)特性的仿真研究[D].北京交通大學(xué),2012.

      [8]李洪明,郭韻,高壓共軌系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能影響的模擬[Jl.能源研究與信息,2016,32(03):169-175.

      [9]徐龍,陳國(guó)金,朱凌俊,陳昌,柴油機(jī)共軌壓力自適應(yīng)神經(jīng)模糊PID控制研究[J].機(jī)電工程,2018,35(02):213-218.

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