肖利英王文玺李趁前（-广西大学广西南宁50000 -上汽通用五菱汽车股份有限公司-天津博顿电子有限公司）



基于中心组合设计的主动进气格栅控制标定

肖利英1王文玺2李趁前3
（1-广西大学广西南宁530000 2-上汽通用五菱汽车股份有限公司3-天津博顿电子有限公司）

摘要：目前主动进气格栅多采用开环控制，在建立发动机舱热管理模型的基础上，对发动机散热与冷却需求进行建模分析，建立了最多15种的格栅开启角度控制算法，满足冷却系统对进风量的实时闭环控制。同时引入中心组合设计法设计标定方案并通过二次多项式回归方程建立车速-格栅开度-风扇状态的三因素风量预测模型。结果表明，该方法能够实时满足整车冷却需求并优化匹配标定方案，有效降低汽车行驶阻力，提升燃油经济性。

关键词：中心组合设计主动进气格栅控制模型燃油经济性

引言

主动进气格栅（Active Grille System，以下简称AGS）是近年来一项新兴的节油技术，它具备成本相对较低，节油效果明显的特点，目前已在欧洲及北美汽车市场普及应用。它通过在行驶过程中合理控制前进气格栅的开度，达到调节进入发动机舱冷却风量的目的，降低行驶过程中的内循环阻力，提升整车燃油经济性。同时主动进气格栅系统能够改善发动机暖机过程中的排放，提升整车驾驶性能，已在国外中高端车型中应用，而国内自主品牌的应用目前仍处于空白。

Charnesky[1]对格栅全开和全闭2种状态下的汽车空气动力学特性进行了研究，提出了一种2开度的格栅控制算法。Sharkawy[2]对3种格栅状态下的发动机舱热平衡性能及整车驾驶性进行了研究，设计了基于冷却需求、温度控制、热保护的控制模型。Mustafa[3]提出了一种基于温度模型的格栅开度控制模型。Richard Burke[4]对不同温度及发动机特性下BSFC的性能进行了研究及大量试验，用于AGS边界条件的建立。国内目前尚未有对AGS控制模型研究的相关文献报道。

本文通过建立发动机舱热管理模型，对发动机散热与冷却需求进行理论分析，引入中心组合设计法设计标定方案并通过二次多项式回归方程建立车速-格栅开度-风扇状态的三因素风量预测模型及格栅开度Map图，实现对AGS系统的多开度控制，在优化匹配标定方案的同时，通过最多10种开启角度对冷却风量进行精确控制，提升整车燃油经济性。

1不同AGS开度下的风阻优化

汽车在行驶过程中，压力阻力约占总行驶阻力的91%，压力阻力由形状阻力、干扰阻力、内循环阻力、诱导阻力共同组成。其中，气流流经发动机舱内阻所造成的内循环阻力占整个行驶阻力约9%[5]。通过减少进入到发动机舱的冷却风量，能够明显降低由冷却系导腔不规则、各类拐角、障碍使流动方向发生突变所导致的摩擦和动量损失[6]。

以普通乘用车为例，车速为90 km/h时，克服行驶阻力所消耗的油耗约占总油耗的25%。车速从90 km/h加速到110 km/h时，行驶阻力增加约40%，油耗增加约10～15%。

空气阻力由式1计算。）其中：FL为空气阻力，ρ为空气密度，cd为空气阻力系数，A为最大横截面积，v为车速。

由式（1）可得空气阻力功率为：其中：PL为空气阻力功率，FL为空气阻力，v为车速。

空气阻力系数cd计算公式为：其中：m为整备质量，a1、v1为t1时刻所对应的加速度与车速，a2、v2为t2时刻所对应的加速度与车速。

某车型在搭载AGS后的实际滑行阻力曲线如图1所示。

图1　 AGS全开、闭滑行阻力曲线

在整个滑行过程中，AGS全闭状态比全开状态的平均滑行阻力低约28 N；车速20～90 km/h区间，AGS全闭状态比全开状态的平均滑行阻力低19.21 N；车速90～120 km/h区间，AGS全闭状态比AGS全开状态的平均滑行阻力低48.11 N。

由式2计算可得出AGS全闭状态相对全开状态所优化的风阻功率，见图2。在车速大于80 km/h后，AGS所产生的风阻功率优化增益明显增高，在车速为100 km/h时，优化风阻功率约3 430 W。

图2　 AGS全闭状态优化风阻功率

由式3计算可得出AGS在不同开度下对应的空气阻力系数，见表1。

表1　不同AGS开度下风阻系数

对整车3D数据进行表面网格划分后计算处理分析（见图3、4）可知，AGS在关闭状态下能够明显降低进入到发动机舱内的冷却风量，同时能够优化紊流所产生的气阻。

图3　冷却风量优化值

图4　冷凝器入口压力云图

基于CAE分析计算结果，格栅开度为100%时，风阻系数约为0.355，开度为0%时，风阻系数约为0.341，CAE分析结果与实测结果相当。

AGS能够优化汽车在行驶过程中（特别是中高速情况下）的行驶阻力，通过合理控制AGS的开启角度，能够在满足整车冷却需求的条件下，提升整车燃油经济性。

2 AGS多开度控制模型

传统汽车前进气格栅的开口面积（GOA）是基于满足最恶劣工况下散热需求对风量要求而设计的。实际工况下，过量的冷却气流动量损失反而会导致内循环阻力上升[7]，因此可对GOA进行控制优化。

2.1散热需求模型

发动机燃料燃烧放热可分为四个部分:机械做功Pm、发动机散热量Pe、排气带走热量Pex和余项散热损失Pr。

发动机能量守恒方程如下：其中：Qe为燃料燃烧释放热量。其中：Mf为燃料质量，Hf为燃料热值。其中：ne为发动机转速，Tn为发动机输出扭矩。其中：p为气缸数，D为气缸直径，S为活塞行程；α为修正系数。其中Mex为排气质量，cex为排气比热容，Tex-in和Tex-out分别为排气进、出口温度。

发动机散热量Pe通过缸壁传热传递到发动机冷却液中。考虑发动机的热容，忽略发动机表面辐射与对流换热的影响，建立热传递方程。

其中：Pc为冷却液传热量，Te为发动机本体温度，Me

为发动机质量，ce为发动机比热容。

2.2冷却需求模型

行驶中，发动机冷却所需的空气流量Qa由风扇与车速共同提供，表示为：其中：Qf为风扇提供的空气流量，vra为通过散热器的平均风速，Ar为散热器迎风面积，Tr-in、Tr-out分别为散热器进风侧、出风侧平均温度，ρa为空气密度，ca为空气定压比热容。

Ar由AGS开度θa表示的二次拟合函数表示：

冷却气流阻力系数γ可由下式计算：其中：vD为车速，Cpe为出口压力系数，σr为散热器等价压力损失系数，σb为冷却水箱等价压力损失系数，σc为冷凝器等价压力损失系数，σf为散热风扇等价压力损失系数，σp为冷却系管道等价压力损失系数。

轴流式风扇流量Qf可由下式计算：

其中：准为流量系数，D1为轮毂直径，D2为叶轮外径，u为叶轮外圆周速度。

2.3 AGS系统模型

由式（9）可知，当发动机处于热平衡状态时，dTe/ dt = 0，Pe= Pc。即，发动机散热量与冷却液散热量相当。依据式（7）、（10）、（11）、（12）、（13）建立基于车速、发动机转速、扭矩、散热器进出风侧温度、风扇转速的AGS开度控制模型。

基于上述过程，采用Simulink建立了AGS多开度控制系统模型，如图5、6所示。其中，对AGS开度控制的模型如图7所示。

对AGS开度的控制模型由2部分组成，MultiPos_cal用于计算压缩机不工作时，满足冷却需求所需的格栅开度；Veh_AeroDynamic_cal用于计算当车速大于V_critical且压缩机工作时，风阻功率增益最大化所对应的格栅开度。

图5　 AGS控制算法流程图

图6　 AGS系统模型

图7　 AGS开度控制模型

3基于中心组合的格栅开度Map图标定

3.1标定方案与设计

在MultiPos_cal和Veh_AeroDynamic_cal模型中均需要建立基于车速vD、风扇状态ns、格栅开度θa不同状态下对应的空气流量Qa的Map图（LUT_ AirFlow），以用于AGS开度控制模型计算。

其中，VD标定范围为0～200 km/h，以10 km/h为标定区间，共21个标定点；ns标定范围为0～100%，以20%为标定区间，共6个标定点；θa标定范围为0～100%，以10%为标定区间，共15个标定点。采用传统标定方法共需进行1 890组标定试验。本文通过引入中心组合设计（CCD）方法进行DOE设计，通过二次多项式回归方程建立车速-格栅开度-风扇状态的三因素风量预测模型，实现格栅开度Map图的标定。

以车速X1、风扇状态X2、格栅开度X3为试验因素，采用Design Expert8.0进行二次回归中心组合试验设计，各因素及水平的试验设计见表2。

表2　风量因素水平编码表

标定方案及试验结果见表3。

表3　试验设计及结果

3.2回归模型及结果分析

对实验数据进行多项拟合回归，建立基于车速、风扇状态、格栅开度的风量预测回归模型方程，见式14。

对回归模型方程进行方差分析，F值为42.8，P 值<0.0001，表明自变量和因变量间有极显著的相关关系，拟合水平良好；对预测模型的拟合度进行检验，回归判定系数R2达到96.289%，体现出回归模型方程与试验数据整体符合程度较高，表明该模型可用于AGS的冷却风量预测。

模型中各因素对风量的影响如图8所示。

图8　模型响应曲面分析图

空气流量随车速、风扇速度、格栅开度的增加而增大，由图8a）、b）分析可知，车速对于空气流量影响显著，在AGS开度控制模型中应优先考虑利用车速满足发动机舱的冷却风量需求。由图8c)分析可知，在车速较低时，格栅开度对空气流量影响显著，在AGS开度控制模型中当车速低于V_critical时，应优先采用格栅开启角度满足冷却风量需求。

4 AGS试验数据分析

基于上述方法，建立AGS多开度控制模型及格栅开度Map图，完成AGS系统软硬件开发后，开展AGS实车性能试验，AGS系统装配效果如图9所示。

图9　 AGS装配图

AGS系统应当满足在极限工况下（10%爬坡，温度35℃，车速70、120 km/h）整车的热管理性能设计标准，同时应提升典型工况下（NEDC）的整车燃油经济性。AGS功能禁止（格栅始终全开）与开启（控制模型正常工作）的热性能试验数据对比如图10、11所示。

图10　冷却水温对比

由图10分析可知，在极限工况下，AGS功能开启后，散热器进出水温均高于AGS禁止时的水温，平均温度升高2.03℃。发动机舱其它温度见表4。AGS开启后，由于冷却风量的控制，会导致发动机舱各部件的温度整体有所上升，其中对于蓄电池的温度影响较为明显，应充分考虑温度升高后对蓄电池充放电性能的影响，对发电机的输出电压进行电源管理。但从总体来看，冷却液及各部件的温度均处于设计要求的最大工作温度范围内。

表4　发动机舱部件温度

AGS功能禁止与开启的经济性能试验数据对比如表5所示。由图分析可知，AGS功能开启后，整车滑行阻力降低，采用降低后的滑行阻力曲线能够带来较为明显的经济性提升，在NEDC工况下，实测节油效果约0.13 L。

表5　 NEDC油耗测试对比

5结论

1）本文提出了一种基于冷却需求预测进行AGS多开度控制的新方法，建立了整车散热-冷却需求模型及AGS多开度控制模型。对AGS可能影响到的热管理性能和经济性进行了试验验证分析。结果表明，本文设计的AGS多开度控制方法能够满足整车热管理性能设计标准，典型工况下节油效果约0.1L。该方法可用于对AGS的闭环实时控制，有效提升汽车燃油经济性。

2）本文通过引入中央组合设计方法实现对AGS多开度控制Map图的标定，建立了冷却需求预测模型及车速-开度-风扇状态-风量响应曲面，对显著影响冷却风量的因素进行了理论分析。模型F值为42.8，P值<0.0001，回归判定系数达到96.289%，结果表明，该方法可用于准确预测冷却需求并优化设计AGS匹配标定方案。

参考文献：

1 Scott Charnesky，Gregory Fadler，Thomas Lockwood. Variable and fixed airflow for vehicle cooling [C]. SAE Paper 2011-01-1340

2 Alaa E. El-Sharkawy，Joshua C. Kamrad，et al. Evaluation of impact of active grille shutter on vehicle thermal management [C]. SAE Paper 2011-01-1172

3 Rashad Mustafa，Mirko Schulze，Peter Eilts，et al. Improved energy management using engine compartment encapsulation and grille shutter control[C]. SAE Paper 2012-01-1203

4 Richard Burke，Chris Brace. The effects of engine thermal conditions on performance，emissions and fuel consumption [C]. SAE Paper 2010-01-0802

5 Bing Xu，Michael Leffert. Fuel economy impact of grille opening and engine cooling fan power on a mid-size sedan [C]. SAE Paper 2013-01-0857

6 Hussein Jama，Simon Watkins，Chris Dixon. Reduced drag and adequate cooling for passenger vehicles using variable area front air intakes [C]. SAE Paper 2006-01-0342

7 Michael Duoba. Ambient temperature（20°F，72°F and 95°F）impact on fuel and energy consumption for several conventional vehicles，hybrid and plug-in hybrid electric vehicles and battery electric vehicle [C]. SAE Paper 2013-01-1462

The Calibration of Active Grille System Based on
Central Composite Design

Xiao Liying1, Wang Wenxi2, Li Chenqian3
1- Guangxi University（Nanning，Guangxi，530000，China）
2- SAIC GM Wuling Automobile Co.，Ltd. 3- Tianjin Bodun Electronics Co.，Ltd.

Abstract：For the open loop control algorithm of active grille system at the moment，this paper has designed an engine compartment thermal management model，and then analyzed the engine heat dissipation and cooling requirement. A grille angle control algorithm which has maximum 15 angles was developed. This method can meet real-time requirements of inlet air for the cooling system. The calibration scheme was designed through central composite design method，and a three factors prediction model based on speed-grille angle-fan status was designed through quadratic polynomial regression equation. The test result shows that，this method can meet the real-time requirements of cooling system and optimize the calibration scheme，reduce the aerodynamic drag effectively，and improve the fuel economy.

Keywords：Central composite design，Active grille system，Control model，Fuel economy

收稿日期：（2015-05-10）

文章编号：2095-8234（2015）03-0038-06

文献标识码：A

中图分类号：U461.8

作者简介：肖利英（1965-），女，高级工程师，主要研究方向为汽车及发动机的设计研发。