覃星念,肖刚,李耀鹏,贾明

(1.广西玉柴机器股份有限公司,广西 玉林 537000;2.大连理工大学海洋能源利用与节能教育部重点实验室,辽宁 大连 116024)

柴油机凭借其性能可靠、持久耐用、应用灵活等优势,在商用车、轮船和军事等多个领域占据主导地位。但由于石油消耗以及温室效应日益严重,柴油机面临节能减排的巨大压力[1]。虽然加入尾气后处理和碳捕捉装置能够满足排放法规的要求,但会增加柴油机的生产成本和复杂性,且在实际应用中面临一定的限制。因此亟需改善柴油机缸内燃烧过程,提高柴油机热效率,从根源上减少有害尾气和温室气体的产生。

由于柴油机中主要为混合控制燃烧模型,因此当前主要通过改善涡轮增压器及优化喷油策略促进柴油与空气混合,实现高效清洁燃烧[2-4]。在高喷油压力下,燃油喷雾除了受到上述因素影响,燃烧室结构对喷雾流动和发展同样作用显著。因此除了喷油相关参数,燃烧室结构同样值得深入优化,以便更好地组织燃油喷雾在缸内的运动和扩散,实现燃空充分混合和燃烧。燃烧室结构比较复杂,为了实现燃烧室结构参数化,需要在不同类型燃烧室结构中开展充分探索。

最早Shi等[5]通过贝塞尔曲线将三个控制点连接构成活塞表面轮廓,该研究发现,相对于低载荷情况,高载荷工况下燃烧室结构的影响更加明显,因此应优先在高载荷下开展燃烧室结构优化。但该研究采用的燃烧室结构参数化分解方法过于简单,因此只能形成简单的几何结构,与实际应用仍存在一定差距。Benajes等[6]提出更复杂的几何构建方法,该方法通过5个控制点共计15个参数进行控制,控制更加灵活多变,因此能够生成不同类型的燃烧室结构,但最终的优化方案中存在大量不规则的燃烧室结构,无法用于实际生产应用。众多研究均发现,优化燃烧室结构能够提高发动机多项性能,但需要与喷油相关参数紧密配合[7-10]。因此发动机运行参数与燃烧室结构协同优化具有较大的应用潜力,但当前燃烧室结构参数化的分解方法仍不完善。

为了能够构建不同类型的燃烧室结构,需要对更多的几何参数进行控制,因此燃烧室结构与运行参数协同优化面临的另一个挑战是优化参数过多。利用试验优化成本较高,尤其是制造不同几何结构的活塞。随着计算机硬件的快速迭代以及计算流体动力学技术日趋成熟,数值仿真及优化的可靠性日益增强,在诸多领域得到广泛应用[11-12]。因此本研究针对一款重型柴油机,借助三维数值仿真和优化算法,对其运行参数及燃烧室结构开展同步优化,实现燃油经济性和排放性能同步提升,为实际产品研发提供指导。

1 模型建立

1.1 几何模型

本研究采用一款6缸重型涡轮增压柴油机,其缸径和行程分别为129 mm和165 mm,几何压缩比为19.85。该款发动机的进气门关闭时刻为-139°ATDC,排气门开启时刻为98°ATDC。采用高压共轨喷油系统,喷嘴包含10个喷孔。柴油机采用两次喷射,但试验中第一次预喷燃油质量较少,占总喷油质量不足1%,其目的主要是为了控制最高燃烧压力。此外,试验和后续优化中均不引入废气再循环。发动机始终保持1 200 r/min和2 100 N·m的运行工况。由于该款发动机为当前商用机型,因此燃烧室结构无法给出。

1.2 数值模型及验证

本研究采用KIVA@DUT开展三维仿真,该软件针对液滴蒸发、碰撞、液膜等多个模型进行改进,采用的模型如表1所示。分别用正十二烷和正庚烷表征柴油的物理和化学属性,将KIVA@DUT与Chemkin-Ⅱ耦合求解化学反应过程。采用解耦法构建正庚烷化学反应机理,其中包含38个组分和144个化学反应[13]。为了验证模型的可靠性,在不同喷油时刻和喷油压力下开展数值验证,运行工况如表2所示。通过图1的验证结果可以发现,当前的数值模型能够很好地重现不同喷油时刻和喷油压力下,发动机缸压、燃烧过程、氮氧化物(NOx)排放和燃油消耗率的变化规律,证明了模型的可靠性。由于模拟中只计算进气门关闭至排气门开启这一阶段,没有考虑换气过程,因此模拟计算的热效率比试验中整个循环的低,即模拟的燃油消耗率更高。

表1 KIVA@DUT数值模型

表2 柴油机验证算例的运行条件

图1 不同运行条件下模拟与试验的缸压、放热率、NOx排放及燃油消耗率对比

2 优化算法及设置

2.1 优化算法

本研究采用精英机制的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)[18],其采用了非支配排序(non-dominated sorting)和拥挤距离排序(crowding distance sorting)方法筛选优良个体并保持种群多样性。下面以两个优化目标为例,通过图2说明支配原则。当个体A至少有一个目标值优于个体B,则称为A支配B。而如果个体不被任何其他个体支配,则该个体为非支配解,所有非支配解组成帕累托前沿面。根据个体的支配关系进行排序,排序靠前的个体具有优先被选择的权利。排序相同的个体,则拥挤距离更大的个体被优先选择,以保持种群的多样性。某个体的拥挤距离为图2中该个体相邻两个个体围成矩形的周长(两个目标二维情况下)。

图2 两目标情况下非支配排序和拥挤距离示意

2.2 几何结构参数化

Xu等[19]通过将整个燃烧室结构拆解成若干条圆弧和切线的组合元素,重构燃烧室结构,实现几何结构参数化。燃烧室的台阶结构(见图3)能够更好地对柴油油束分流,从而实现更好的燃空混合效果。在之前方法的基础上,Xu等进一步改进燃烧室几何构建方法,实现了更加复杂的双台阶燃烧室结构。该自动生成方法共包含13个控制参数,利用该方法能够生成包括浅盆型、ω型、开口型等不同类型的燃烧室结构,如图4所示。

图4 利用自动生成方法生成不同类型的燃烧室结构

2.3 优化参数及设计

针对进气参数、喷油参数以及燃烧室结构开展协同优化,优化参数名称及取值范围如表3所示。选取指示燃油消耗率(ISFC)和NOx二者作为优化目标。此外设立最高燃烧压力≤25 MPa,压力升高率≤12 MPa/(°),最低燃烧温度≥1 200 K作为限制值,以排除不合理的算例,加快优化进程。优化过程中,燃烧室几何压缩比始终保持不变。由于优化参数较多,因此优化过程中每代包含600个体,连续优化10代,共计算6 000个体。需要注意的是,表3中几何形状参数名称与图3一一对应,但表3中参数取值需要经过一定计算才能转化为图3中各参数的实际取值。

表3 协同优化所选参数及取值范围

3 优化结果与分析

针对运行参数和几何结构参数开展协同优化,燃油消耗率和NOx排放两项优化目标的变化过程如图5所示。虽然燃油消耗率和NOx之间存在此消彼长的关系,但随着逐代演化,二者均得到改善。同时相较验证算例Case3,最后一代中个体的燃油消耗率和NOx也有较大幅度提升,证实了协同优化的有效性。通过对所有优化算例进行统计分析,根据敏感性分析确定每个参数对燃油消耗率、最高燃烧压力和NOx的影响权重,结果如图6所示。根据图中分析结果可知,运行参数方面主要是主喷时刻(SOI2)和喷油压力(Pinj)的影响最为显著,几何参数则是Ra,Xb,Zb和β14个参数的影响较为明显。根据图3中各几何参数的意义,Xb和Zb对应活塞碗底的位置,而β1则是控制活塞台阶结构,上述3个几何参数均与喷雾油束有较强的相互作用。

图5 多代连续优化中燃油消耗率和NOx排放的变化趋势

针对上述关键运行参数和几何参数,进一步开展相关性分析,揭示参数间彼此关联。从图7中发现,圆弧B和C二者存在一定关联,Xb和Xc同步增加,Rb同步减小。Xb和Xc增大意味着燃烧室活塞底碗部和活塞台阶位置距离中心轴线更远,而Zb和Rb减小则意味着燃烧室深度更浅,这与后文典型优化燃烧室的结构变化一致。此外,主喷时刻主要和Ra相关,而喷油压力则与Ra,Xb,Rb和Xc均有较强关联。由于喷油压力与喷油速率相关,因此当喷油压力增加时,Xb和Xc均相应增大,以增加喷雾贯穿距离,促进燃油与空气混合,并缓解燃油附壁情况。随着喷油压力增加,B圆弧半径(Rb)减小,从而抑制活塞碗内残留未燃燃料,减少不完全燃烧。

图7 关键优化参数间相关性分析

3.1 典型算例对比分析

为了便于说明,从优化方案中选取燃油消耗率和NOx均表现突出的算例,称之为Co-Opt算例。将验证算例中经济性较好的Case3作为基础算例,通过两个算例对比,探究优化方案的性能优势及参数特征。两个算例的参数取值对比如图8所示,二者缸压和放热率曲线对比如图9所示。通过图8b和图8c参数对比可知,Co-Opt的Xb值和Xc值更大,而Zb值和Rb值更小,即优化燃烧室采用活塞碗半径更大、深度更浅的优化结构方案。通过计算发现该优化燃烧室的表面积相较原始燃烧室更小,有利于减少换热损失。

图8 两个典型算例的参数对比

图9 3个典型算例的缸压和放热率对比

两个算例的进气参数较为接近,主要区别在于喷油参数的差异。基础算例采用更早的喷油时刻,因此其着火时刻提前。同时基础算例的喷油压力更小,因此其燃烧速度更慢,放热率峰值更低。反观Co-Opt算例,则是采用喷油时刻更晚但喷油压力更高的喷油方案。为了探究二者采用不同的喷油时刻和喷油压力的原因,将Co-Opt算例的喷油时刻和喷油压力与基础算例对调,得到图9中Co-Opt-Exchange算例曲线。可以发现,在燃烧初始阶段,Co-Opt-Exchange与基础算例两个算例的放热速率几乎一致,说明这一燃烧过程主要受喷油时刻和喷油压力控制。但随着燃烧进行,接近放热率峰值时刻,Co-Opt-Exchange算例的放热率显著高于基础算例,说明后续扩散燃烧过程开始受到燃烧室结构的影响。且通过二者对比可以发现,优化之后的Co-Opt燃烧室更有利于燃空混合,从而产生更高的放热率峰值和燃烧压力,超出发动机硬件承受范围。因此相比基础算例,Co-Opt算例需要采用更晚的喷油时刻,避免过大的燃烧压力。同时为了维持较好的燃油经济性,相应采用较大的喷油压力,以促进燃空混合和加快反应速率。

3.2 柴油机性能持续改进

除了上述喷油参数和燃烧室几何结构,压缩比同样也是影响发动机性能的重要参数[20]。因此,在上述优化燃烧室Co-Opt的基础上,进一步优化压缩比以获得更高的热效率,得到新的优化算例,将其命名为Co-Opt-CR。此外,除了上述协同优化过程,只针对表3中运行参数开展优化计算,得到的最佳优化算例命名为Base-Opt。将上述3个优化方案与基础算例横向对比,4个算例的运行参数对比如表4所示,缸压、放热率、燃油消耗率和NOx排放对比如图10所示。

表4 4个典型算例的参数选取对比

首先,3个优化算例的喷油时刻均晚于基础算例,但喷油压力均更高。因此从图10a中发现3个优化算例的着火时刻均更晚,但放热率峰值更高。虽然Co-Opt-CR算例的主喷时刻更晚、喷油压力更低,但由于其更高的压缩比,因此其最高燃烧压力高于Base-Opt和Co-Opt。通过图10b性能对比发现,相较基础算例,陆续引入运行参数优化、几何结构优化和压缩比优化,3个优化算例Base-Opt、Co-Opt和Co-Opt-CR的燃油消耗率和NOx排放持续同步降低。一方面,说明相较单独运行参数优化,运行参数和燃烧室几何结构协同优化能够更有效地改善柴油机性能;另一方面,说明在更高压缩比下,通过优化运行参数和燃烧室结构,能够在不恶化NOx排放的基础上进一步改善发动机燃油经济性。

3.3 不同工况下的性能对比

针对上述Co-Opt和Co-Opt-CR两个优化算例,分别在不同载荷下测试二者的性能表现,并将其与基础算例对比,如图11所示。在中高载荷下,Co-Opt的燃油消耗率始终低于基础算例,NOx排放不高于基础算例。Co-Opt-CR算例燃油消耗率的降幅更加明显,但由于其压缩比更高,因此NOx排放比Co-Opt多,但仍然与基础算例的NOx排放相近。在低载荷下,Co-Opt和Co-Opt-CR两个优化方案对燃油消耗率的改进效果减弱,尤其是NOx排放均略高于基础算例。由于目前采用的优化燃烧室结构是在高载荷下优化得到的,因此后续研究需要综合考虑低载荷情况,对优化燃烧室结构进一步改进,在全负荷下实现更佳的性能表现。

图11 典型燃烧室结构在不同运行工况下性能对比

4 结论

a) 不同优化参数对柴油机性能影响程度有别,运行参数中主喷时刻和喷油压力的影响最为显著,几何参数中有关活塞碗和台阶结构的参数(Xb,Zb和β1)影响较为关键;

b) 喷油参数与几何结构参数间存在较强的相互作用,喷油压力增加,Xb和Xc需相应增加,以扩大活塞碗半径,从而延长喷雾贯穿距,促进燃空混合及燃烧;

c) 由于优化燃烧室结构更利于燃空混合,产生更高的燃烧效率,因此相较基准算例,优化算例均采用更晚的喷油时刻以延迟燃烧相位,并配合更高的喷油压力以缩短燃烧持续期;

d) 先后引入运行参数优化、几何结构优化和压缩比优化,在不同运行工况下柴油机燃油消耗率持续降低,且NOx排放不明显恶化;在高载荷下,上述优化方案的改进效果更加明显。