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    汽油機(jī)動力性能試驗(yàn)設(shè)計(jì)與多目標(biāo)優(yōu)化研究

    2022-12-16 06:59:06張勇陳泯旭王曉勇高勇
    內(nèi)燃機(jī)工程 2022年6期
    關(guān)鍵詞:進(jìn)氣道氣門轉(zhuǎn)矩

    張勇,陳泯旭,王曉勇,高勇

    (1.重慶理工大學(xué)車輛工程學(xué)院,重慶 400054;2.重慶理工大學(xué) 汽車零部件先進(jìn)制造技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 400054)

    0 概述

    發(fā)動機(jī)進(jìn)氣系統(tǒng)的好壞直接影響發(fā)動機(jī)的動力性能,而充氣效率是進(jìn)氣系統(tǒng)性能優(yōu)劣的重要評價(jià)指標(biāo)之一[1]。在相同的氣缸工作容積和進(jìn)氣狀態(tài)下,充氣效率越高,吸入的新鮮空氣及噴入的燃料越多,在同樣的燃燒條件下可以獲得更多的有用功,可以減少換氣損失,提高發(fā)動機(jī)循環(huán)的熱效率[2]。優(yōu)化進(jìn)氣系統(tǒng)的性能是提升發(fā)動機(jī)性能的一種重要途徑。

    文獻(xiàn)[3]中通過GT-POWER軟件對菲亞特1.6 L發(fā)動機(jī)進(jìn)氣道的幾何形狀進(jìn)行了分析和優(yōu)化,提出了一種可變幾何構(gòu)型的進(jìn)氣道。文獻(xiàn)[4]中為探究進(jìn)氣道結(jié)構(gòu)對發(fā)動機(jī)性能的影響,將進(jìn)氣道的長度和直徑作為自變量,功率、轉(zhuǎn)矩和制動特定油耗作為因變量,建立了發(fā)動機(jī)進(jìn)氣系統(tǒng)的模型并進(jìn)行優(yōu)化,結(jié)果表明進(jìn)氣道的長度對發(fā)動機(jī)功率和油耗的影響較小,但對發(fā)動機(jī)高轉(zhuǎn)速下的動力性能影響較大。文獻(xiàn)[5]中采用計(jì)算流體力學(xué)(computational fluid dynamics,CFD)方法對進(jìn)氣過程中缸內(nèi)氣流流動情況進(jìn)行了數(shù)值仿真和分析,確定了進(jìn)氣系統(tǒng)的幾何形狀對發(fā)動機(jī)性能影響的有效性并進(jìn)行進(jìn)氣系統(tǒng)幾何形狀優(yōu)化,結(jié)果顯示優(yōu)化后的進(jìn)氣系統(tǒng)提高了氣缸的充氣效率,可提高發(fā)動機(jī)的性能。文獻(xiàn)[6]中為探究進(jìn)氣道的長度和直徑對發(fā)動機(jī)動力性能的影響,采用GT-POWER軟件建立了變幾何形狀的進(jìn)氣道的單缸四沖程內(nèi)燃機(jī)仿真模型,分析了進(jìn)氣道形狀的變化對發(fā)動機(jī)性能的影響,并利用優(yōu)化參數(shù)設(shè)計(jì)了一種新型三級可變進(jìn)氣道,試驗(yàn)表明三級進(jìn)氣流道可以提高發(fā)動機(jī)在整個(gè)工作范圍內(nèi)的容積效率,從而實(shí)現(xiàn)更佳的發(fā)動機(jī)性能。文獻(xiàn)[7]中針對某米勒循環(huán)的汽油機(jī)的進(jìn)氣門升程減小導(dǎo)致湍動能減小問題,對進(jìn)氣道進(jìn)行重新設(shè)計(jì),研究結(jié)果表明加大進(jìn)氣道的滾流比可加快發(fā)動機(jī)在中低轉(zhuǎn)速工況下的燃燒,提升燃燒效率。

    本文中針對某高速汽油機(jī)中低速工況下動力性能差的實(shí)際問題,通過對進(jìn)氣系統(tǒng)進(jìn)行CFD分析得出了導(dǎo)致發(fā)動機(jī)中低速工況下動力性能差的原因;并借助發(fā)動機(jī)性能一維仿真軟件GT-POWER進(jìn)行發(fā)動模型的搭建,通過對進(jìn)氣正時(shí)角、進(jìn)氣管長度、直徑及氣門升程等參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)(design of experiment,DOE)分析及多目標(biāo)優(yōu)化,以提高發(fā)動機(jī)在中低速工況下的動力性能。本文中基于一維發(fā)動機(jī)性能仿真、三維進(jìn)氣流動仿真和多目標(biāo)優(yōu)化方法對進(jìn)氣系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)了動力性能的提升,為發(fā)動機(jī)動力性能優(yōu)化奠定了一定的理論基礎(chǔ)。

    1 發(fā)動機(jī)建模及標(biāo)定

    1.1 發(fā)動機(jī)模型

    發(fā)動機(jī)的模型由進(jìn)氣環(huán)境、空氣濾清器、進(jìn)氣管、節(jié)氣門、噴油器、進(jìn)排氣門、氣缸、排氣管、消聲器、排氣環(huán)境等部分組成[8]。原發(fā)動機(jī)主要參數(shù)如表1所示。

    表1 發(fā)動機(jī)主要參數(shù)

    為提高模型的精度,對空濾器和消聲器進(jìn)行三維建模并離散化,將三維模型轉(zhuǎn)化為一維模型進(jìn)行仿真計(jì)算。

    1.2 仿真模型標(biāo)定

    本文中對發(fā)動機(jī)在節(jié)氣門全開的情況下3 000 r/min~9 500 r/min范圍內(nèi)的14個(gè)工況點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)定,并將標(biāo)定結(jié)果與臺架試驗(yàn)測得的原機(jī)的功率、轉(zhuǎn)矩及油耗數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,對比結(jié)果如圖1所示。

    由圖1可以看出:經(jīng)過標(biāo)定后發(fā)動機(jī)一維模型在節(jié)氣門全開的情況下,14個(gè)轉(zhuǎn)速工況下的仿真值與臺架實(shí)測值變化趨勢一致;發(fā)動機(jī)仿真模型與原機(jī)的功率、轉(zhuǎn)矩和油耗的誤差都在5%內(nèi)。由此認(rèn)為仿真模型滿足工程要求和計(jì)算要求,可以用于后續(xù)的分析及優(yōu)化。

    2 發(fā)動機(jī)氣道CFD分析

    圖2為發(fā)動機(jī)全轉(zhuǎn)速工況下的充氣效率。由圖1及圖2可以看出發(fā)動機(jī)的充氣效率曲線有較大波動,其中在3 500 r/min~6 000 r/min轉(zhuǎn)速工況下有明顯的降低,并且發(fā)動機(jī)的轉(zhuǎn)矩曲線在該轉(zhuǎn)速工況區(qū)間有較為明顯的“凹坑”,即發(fā)動機(jī)在中低速段性能較差。

    圖1 外特性仿真數(shù)據(jù)與臺架數(shù)據(jù)對比

    圖2 發(fā)動機(jī)全轉(zhuǎn)速工況下的充氣效率

    為探究導(dǎo)致發(fā)動機(jī)中低速工況下動力性能較差的原因,采用CFD方法對發(fā)動機(jī)的進(jìn)氣流場進(jìn)行分析。

    2.1 發(fā)動機(jī)進(jìn)氣模型的搭建

    對發(fā)動機(jī)三維模型進(jìn)行計(jì)算域的抽取及網(wǎng)格的處理,并對燃燒室內(nèi)混合氣形成進(jìn)行研究,混合氣的形成計(jì)算從進(jìn)氣門開啟前至壓縮上止點(diǎn)。其中網(wǎng)格的劃分主要包括進(jìn)氣道、進(jìn)排氣門、燃燒室頂面、氣缸壁及活塞頂面,計(jì)算網(wǎng)格劃分如圖3所示。

    圖3 計(jì)算網(wǎng)格的劃分

    網(wǎng)格劃分完成后,對物理模型、邊界條件及計(jì)算參數(shù)進(jìn)行設(shè)定,其中進(jìn)口壓力為100 kPa,出口壓力為98 kPa,進(jìn)出口的壓差為2 kPa,溫度為290 K,選用標(biāo)準(zhǔn)k-ε湍流模型,收斂精度設(shè)為10-3,并以5 000 r/min轉(zhuǎn)速工況為例進(jìn)行分析。

    2.2 發(fā)動機(jī)進(jìn)氣道CFD分析

    本文中采用CFD方法來分析發(fā)動機(jī)進(jìn)氣時(shí)的氣流的流動情況,其中曲軸轉(zhuǎn)角0°位置設(shè)置在壓縮行程上止點(diǎn)處,曲軸轉(zhuǎn)角在壓縮行程上止點(diǎn)前為負(fù),在壓縮行程上止點(diǎn)后為正。在此基礎(chǔ)上分別模擬計(jì)算了發(fā)動機(jī)在進(jìn)氣行程中,活塞到達(dá)下止點(diǎn)前氣門升程為1.0 mm、4.0 mm、7.9 mm時(shí)和活塞達(dá)到下止點(diǎn)后氣門升程為1.0 mm、2.8 mm時(shí)進(jìn)氣道與氣缸內(nèi)的流場情況。為剖析氣流在進(jìn)氣道及缸內(nèi)的流動狀態(tài),對氣門縱切面的速度流場圖進(jìn)行分析,如圖4所示。

    圖4 氣門縱切面速度場

    由圖4所示的氣門縱切速度場可以看出初始?xì)忾T開度較小時(shí),進(jìn)氣門周圍的氣流速度較高,隨著氣門開度的增大,進(jìn)氣門周圍的氣流速度逐漸降低。圖4(c)中,當(dāng)進(jìn)氣門處于最大升程時(shí),進(jìn)氣門周圍的氣流速度較高,氣門對氣流起到了一定的節(jié)流作用,出現(xiàn)了輕微的射流現(xiàn)象,并在靠近氣門處出現(xiàn)了兩個(gè)方向相反的渦流,說明即使進(jìn)氣門達(dá)到最大升程仍然對進(jìn)氣有一定的阻礙,氣門的最大升程不匹配。圖4(d)中,在活塞到達(dá)下止點(diǎn)且氣門升程減小至2 mm時(shí),氣門周圍的氣流流速較高,說明此時(shí)氣門對氣流仍有一定的節(jié)流作用并且氣門開啟時(shí)間較短。圖4(e)中,在活塞到達(dá)下止點(diǎn)和壓縮行程時(shí),進(jìn)氣門后的氣流速度較高,說明缸內(nèi)氣流出現(xiàn)倒流現(xiàn)象。

    由上述分析可知,原發(fā)動機(jī)的進(jìn)氣系統(tǒng)存在氣門開閉時(shí)刻、氣門開啟持續(xù)時(shí)間及氣門最大升程不匹配的問題,導(dǎo)致中低轉(zhuǎn)速充氣效率較低。因此,可采用多目標(biāo)優(yōu)化算法對發(fā)動機(jī)進(jìn)氣道的結(jié)構(gòu)和配氣正時(shí)等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn),以提高發(fā)動機(jī)中低轉(zhuǎn)速工況下的動力性能。

    3 多性能影響因素DOE分析

    通常在對影響發(fā)動機(jī)動力性能的參數(shù)進(jìn)行分析時(shí),控制變量僅為單個(gè)參數(shù),忽略了多個(gè)參數(shù)相互作用對發(fā)動機(jī)動力性能的影響。研究發(fā)動機(jī)動力性能在多個(gè)控制變量共同作用時(shí)所受影響有重要的意義。

    DOE方法是一種結(jié)構(gòu)性的系統(tǒng)研究自變量與因變量之間關(guān)系的研究方法,可以同時(shí)考慮多個(gè)影響因素的共同作用[9]。本文中將DOE方法應(yīng)用于影響發(fā)動機(jī)動力性能參數(shù)的分析,研究多個(gè)參數(shù)對發(fā)動機(jī)某一項(xiàng)或多項(xiàng)動力性能的影響,揭示各參數(shù)間的相互關(guān)系。

    3.1 DOE控制變量及抽樣方法的確定

    拉丁超立方法是一種從多元參數(shù)分布中近似隨機(jī)抽樣的方法[10],在滿足DOE方法的均勻性和正交性的同時(shí),比全因子設(shè)計(jì)所需的試驗(yàn)次數(shù)要少,且適用于響應(yīng)面的形狀未知的情況。

    本文中采用拉丁超立方法進(jìn)行采樣分析,根據(jù)前文三維仿真中對影響發(fā)動機(jī)中低轉(zhuǎn)速工況下動力性能影響因素的分析,選取配氣相位、進(jìn)氣道直徑、氣門升程縮放系數(shù)和氣門開啟縮放系數(shù)作為DOE的變量因子,選取5 000 r/min、6 500 r/min及8 500 r/min 3個(gè)轉(zhuǎn)速工況點(diǎn)進(jìn)行分析,根據(jù)實(shí)際工程要求確定變量因子取值范圍如表2所示。

    表2 變量因子取值范圍

    3.2 DOE響應(yīng)的曲面擬合及分析

    3.2.1 響應(yīng)面的擬合

    根據(jù)DOE分析結(jié)果,采取最小二乘法來建立轉(zhuǎn)矩、功率與各變量因子的響應(yīng)面模型。圖5、圖6為5 000 r/min下的進(jìn)排氣正時(shí)角與功率、轉(zhuǎn)矩的響應(yīng)面。

    圖5 進(jìn)排氣正時(shí)角與轉(zhuǎn)矩的響應(yīng)面

    圖6 進(jìn)排氣正時(shí)角與功率的響應(yīng)面

    3.2.2 響應(yīng)面評價(jià)

    常用的響應(yīng)面的評價(jià)指標(biāo)有3個(gè),分別為R-Sqr指標(biāo)、Adj.R-Sqr指標(biāo)和Q-Sqr指標(biāo)[8]。

    R-Sqr指標(biāo)為模型所解釋的總平方誤差的比例,其作用是衡量曲面與觀察數(shù)據(jù)的擬合程度,但未考慮“過度擬合”。R-Sqr指標(biāo)RR-Sqr的計(jì)算公式見式(1)。

    式中,Yp,i為第i次試驗(yàn)的預(yù)測響應(yīng)值;Yo,i為第i次試驗(yàn)的觀察到的反應(yīng)值為平均響應(yīng)值;n為總試驗(yàn)次數(shù)。

    Adj.R-Sqr指標(biāo)為修正后的值,該指標(biāo)使用模型中的項(xiàng)數(shù)修正其值,以懲罰不必要的項(xiàng),能更好地體現(xiàn)響應(yīng)面的擬合程度;Adj.R-Sqr指標(biāo)RAdj.R-Sqr的計(jì)算公式見式(2)。

    式中,k為項(xiàng)數(shù)。

    Q-Sqr指標(biāo)為模型所解釋的新數(shù)據(jù)的變化量,其值越大,意味著模型能夠更好地預(yù)測新數(shù)據(jù)的響應(yīng);與上兩個(gè)指標(biāo)不同,該指標(biāo)可以為負(fù)值。Q-Sqr指標(biāo)QQ-Sqr的計(jì)算公式見式(3)。

    式中,hi為矩陣的對角線系數(shù)。

    由上述可知Adj.R-Sqr指標(biāo)經(jīng)過修正后能夠更加準(zhǔn)確地評價(jià)響應(yīng)面的質(zhì)量,因此采用Adj.R-Sqr指標(biāo)來進(jìn)行響應(yīng)面擬合程度的評價(jià)。

    由表3可得,在DOE分析中3個(gè)轉(zhuǎn)速下的響應(yīng)面的Adj.R-Sqr指標(biāo)值都在0.85以上,表明響應(yīng)面的擬合程度較好,符合多目標(biāo)優(yōu)化研究的要求。

    表3 3個(gè)目標(biāo)轉(zhuǎn)速下響應(yīng)面的Adj.R-Sqr指標(biāo)值

    4 基于DOE分析的多目標(biāo)優(yōu)化

    在DOE分析中的響應(yīng)面擬合精度較高,所以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行發(fā)動機(jī)動力性能的多目標(biāo)優(yōu)化。選用遺傳算法進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化計(jì)算,通過設(shè)置多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)來優(yōu)化DOE分析中的各變量因子。

    4.1 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)及約束條件

    多目標(biāo)優(yōu)化問題是指在一個(gè)系統(tǒng)中解決多個(gè)目標(biāo)和多個(gè)約束的優(yōu)化問題[11]。在本文的多目標(biāo)優(yōu)化中,以目標(biāo)轉(zhuǎn)速工況下的功率P、轉(zhuǎn)矩T最大為目標(biāo)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,目標(biāo)函數(shù)及約束條件見式(4)~式(6)。

    式中,Pm為最大功率;Tm為最大轉(zhuǎn)矩;Zzs為進(jìn)氣正時(shí)角,(°);Zzsp為排氣正時(shí)角,(°);DDiameter為進(jìn)氣道直徑,mm;Llength為進(jìn)氣道長度,mm;Hheight為氣門升程縮放系數(shù);AAngle為氣門開啟縮放系數(shù)。

    4.2 多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果及分析

    多目標(biāo)優(yōu)化的遺傳算法參數(shù)設(shè)置中,設(shè)置優(yōu)化的最大迭代次數(shù)為150次,連續(xù)40次迭代后數(shù)值不發(fā)生變化即判斷收斂,樣本大小為40,采用單點(diǎn)交叉和精英主義方式分別進(jìn)行雜交和選擇,突變率設(shè)定為10%。多目標(biāo)優(yōu)化目的是提升汽油機(jī)在中低轉(zhuǎn)速工況下的動力性能,因此3個(gè)轉(zhuǎn)速工況的權(quán)重分別設(shè)置為0.5、0.3及0.2。多目標(biāo)優(yōu)化在第138次迭代時(shí)收斂,迭代過程如圖7所示。多目標(biāo)優(yōu)化前后變量因子數(shù)值變化情況如表4所示。優(yōu)化后進(jìn)氣正時(shí)角增大2.1%,排氣正時(shí)角減小0.6%,進(jìn)氣道直徑減小10.0%,進(jìn)氣道長度減小54.5%,氣門升程縮放系數(shù)減小15.0%,氣門開啟縮放系數(shù)減小15.0%。

    圖7 多目標(biāo)優(yōu)化迭代過程

    表4 多目標(biāo)優(yōu)化前后變量因子對比

    將優(yōu)化后的參數(shù)用于仿真模型中,得到優(yōu)化前后充氣效率對比曲線與優(yōu)化前后的發(fā)動機(jī)動力性能對比曲線,如圖8及圖9所示。

    由圖8、圖9可以看出:多目標(biāo)優(yōu)化后,原發(fā)動機(jī)的充氣效率和動力性能參數(shù)整體有較大提高,多目標(biāo)優(yōu)化的3個(gè)目標(biāo)轉(zhuǎn)速工況下的轉(zhuǎn)矩和功率都有10%以上的提升,發(fā)動機(jī)在中低轉(zhuǎn)速工況下的功率和轉(zhuǎn)矩最大分別提升了19.11%和19.04%;3 000 r/min~6 500 r/min轉(zhuǎn)速段的充氣效率和轉(zhuǎn)矩的“凹坑”消失,發(fā)動機(jī)的中低轉(zhuǎn)速工況下動力性能得到提升。

    圖8 優(yōu)化前后汽油機(jī)全轉(zhuǎn)速工況下的充氣效率對比

    圖9 全轉(zhuǎn)速工況下仿真優(yōu)化前后性能對比圖

    5 改進(jìn)后試驗(yàn)

    根據(jù)優(yōu)化后的參數(shù)對原發(fā)動機(jī)進(jìn)行改進(jìn)后試制樣機(jī),并進(jìn)行臺架試驗(yàn)測得樣機(jī)的動力性能參數(shù),隨后與優(yōu)化仿真動力性能數(shù)據(jù)及原機(jī)動力性能數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,對比結(jié)果如圖10所示。

    由圖10可以看出樣機(jī)的動力性能參數(shù)與優(yōu)化后的仿真數(shù)據(jù)趨勢相同且誤差較小,樣機(jī)相較于原機(jī)在中低速段的性能得到較大提升且整體性能水平都有較大提升,其中在5 000 r/min轉(zhuǎn)速下,樣機(jī)的轉(zhuǎn)矩和功率分別提升29.7%和28.1%,解決了原機(jī)在中低轉(zhuǎn)速工況下動力性能較差的實(shí)際問題。

    圖10 全轉(zhuǎn)速工況下優(yōu)化后試驗(yàn)數(shù)據(jù)與原機(jī)數(shù)據(jù)對比圖

    6 結(jié)論

    (1)對某高速汽油機(jī)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化的結(jié)果表明,優(yōu)化后3個(gè)目標(biāo)轉(zhuǎn)速(5 000 r/min、6 500 r/min、8 500 r/min)的轉(zhuǎn)矩和功率都有10%以上的提升,發(fā)動機(jī)在中低轉(zhuǎn)速工況下的功率和轉(zhuǎn)矩最大分別提升了19.11%和19.04%,結(jié)果表明基于遺傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化效果較好。

    (2)根據(jù)多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果,對原發(fā)動機(jī)進(jìn)行改進(jìn)后試制樣機(jī)并進(jìn)行臺架試驗(yàn),優(yōu)化后樣機(jī)在中低轉(zhuǎn)速工況下動力性能相較于原機(jī)有較大提升,其中5 000 r/min轉(zhuǎn)速下,樣機(jī)的轉(zhuǎn)矩和功率分別提升29.7%和28.1%,提升幅度較大,解決了原發(fā)動機(jī)在中低轉(zhuǎn)速工況下動力性能較差的實(shí)際工程問題。

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