基于DoE技術(shù)的增壓柴油機高壓循環(huán)EGR系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計

鄒永湘 倪計民 張 棟 石秀勇 陳 泓

（同濟大學(xué)）

1 前言

EGR技術(shù)是通過將部分廢氣引入進氣系統(tǒng)以改變發(fā)動機缸內(nèi)充量成分，從而降低發(fā)動機NOx生成量，是現(xiàn)階段控制柴油機NOx排放的重要技術(shù)路線[1]。

本文使用仿真軟件BOOST建立某款增壓柴油機一維流動模型，并應(yīng)用試驗設(shè)計（DoE）技術(shù)，對文丘里管式高壓循環(huán)EGR系統(tǒng)進行結(jié)構(gòu)優(yōu)化，提升EGR系統(tǒng)工作能力，使EGR率絕對值在全工況范圍內(nèi)相對于優(yōu)化前提高1%～3%。

2 研究樣機

研究樣機為某公司一款3L輕型載貨汽車的柴油機，為2氣門、4缸、四沖程、立式、直列水冷、電控直噴、渦輪增壓柴油機。原機主要技術(shù)參數(shù)見表1。

表1 原機主要技術(shù)參數(shù)

3 柴油機EGR系統(tǒng)模型的建立

3.1 一維流動模型建立

根據(jù)研究樣機的基本結(jié)構(gòu)參數(shù)，在對樣機流動過程進行分析的基礎(chǔ)上，應(yīng)用AVL BOOST軟件建立柴油機原機一維仿真計算模型，如圖1所示。在建模過程中，燃燒模型選用Vibe模型，增壓器模型選用Full Model全參數(shù)模型，傳熱模型選用Woschni 1978模型。

分析認為，燃燒模型和增壓器模型的選用對研究結(jié)果具有重要影響，因此需要對建模過程中燃燒模型和增壓器模型的應(yīng)用過程進行詳細考慮。

3.1.1 Vibe燃燒模型的應(yīng)用

在BOOST軟件中，Vibe燃燒參數(shù)主要包括燃燒起始角、燃燒持續(xù)期和燃燒室形狀影響因子。通過BOOST軟件內(nèi)置的Burn功能模塊，以柴油機基本結(jié)構(gòu)參數(shù)和原機缸內(nèi)壓力試驗數(shù)據(jù)為輸入條件，可以精確計算Vibe燃燒模型的燃燒參數(shù)，能夠滿足研究內(nèi)容的仿真計算精度和要求。

3.1.2 增壓器Full Model全參數(shù)模型的應(yīng)用

在BOOST軟件中，增壓器全參數(shù)模型的應(yīng)用主要包括壓氣機Map圖和渦輪機Map圖的建立。壓氣機Map圖的參數(shù)包括增壓器轉(zhuǎn)速、壓氣機效率、壓氣機空氣流量和增壓比；渦輪機Map圖的參數(shù)包括膨脹比、渦輪機流量和渦輪機效率。在增壓器全參數(shù)模型建立過程中，根據(jù)增壓器的試驗數(shù)據(jù)，分別對壓氣機和渦輪機輸入相應(yīng)的Map圖，以保證增壓器全參數(shù)模型應(yīng)用的準確性，進而滿足研究內(nèi)容的計算精度要求。

3.2 模型標定

原機模型標定結(jié)果如圖2所示。從圖2可以看出，所建模型的計算結(jié)果曲線與試驗結(jié)果曲線的趨勢吻合，各項誤差均在7%以內(nèi)，可滿足模擬計算的精度要求。

3.3 高壓循環(huán)EGR系統(tǒng)流動模型

為了減少NOx排放以滿足國Ⅳ排放標準，對原發(fā)動機進行EGR技術(shù)改型。在原機模型試驗驗證基礎(chǔ)上，建立帶有高壓循環(huán)EGR系統(tǒng)的柴油機流動模型，如圖3所示。

根據(jù)EGR控制策略，選取13工況法中除外特性和怠速工況以外的9個點作為計算工況點，即1 900 r/min（記為 A）、2 300 r/min（記為 B）、2 700 r/min（記為 C）轉(zhuǎn)速下 25%、50%、75%負荷工況，用 A25、A50、A75、B25、B50、B75、C25、C50、C75 來表示。

通過計算發(fā)現(xiàn)增壓柴油機采用高壓循環(huán)EGR系統(tǒng)時，在部分工況下EGR引出點氣體壓力低于引入點壓力，從而產(chǎn)生負EGR率，最大負EGR率可達-5.4%。引入點與引出點的壓差及EGR率如圖4所示。

為了解決該問題，在EGR引入位置安裝文丘里管進行增壓氣體的減壓，以保證必要的正EGR率[2]。

4 基于DoE的結(jié)構(gòu)布置優(yōu)化

為提高EGR系統(tǒng)的工作能力，并使EGR技術(shù)對發(fā)動機動力性和燃油經(jīng)濟性造成的不利影響最小化，采用DoE技術(shù)對文丘里管式高壓循環(huán)EGR系統(tǒng)結(jié)構(gòu)布置方案進行多目標優(yōu)化設(shè)計。DoE優(yōu)化設(shè)計流程如圖5所示。

4.1 因素定義

4.1.1 設(shè)計參數(shù)定義

文丘里管式高壓循環(huán)EGR系統(tǒng)的主要結(jié)構(gòu)參數(shù)有：

a. 文丘里管喉口直徑D；

b. 文丘里管漸縮段錐角S；

c. 文丘里管漸擴段錐角K；

d. 文丘里管混合段長度L；

e.EGR閥到引入點的距離E。

通過2水平析因設(shè)計[3]，利用優(yōu)化軟件SPSS對設(shè)計參數(shù)進行敏感性分析。基于顯著性t檢驗的結(jié)果，綜合分析上述結(jié)構(gòu)參數(shù)對新鮮空氣進氣量和EGR率的影響效應(yīng)，最終選取D、L和E作為主要設(shè)計因素進行優(yōu)化設(shè)計。設(shè)計參數(shù)定義如表2所列。

表2 設(shè)計參數(shù)定義 mm

4.1.2 優(yōu)化目標定義

定義優(yōu)化目標為發(fā)動機9個工況下的新鮮空氣進氣量和EGR率（即共18個目標），使各工況下的新鮮空氣進氣量和EGR率盡可能大，并以提高中高轉(zhuǎn)速及中高負荷的新鮮空氣進氣量和EGR率為主要目的[4]。

4.2 試驗方案設(shè)計

3個設(shè)計參數(shù)均選取5個水平 （最大，3/4，1/2，1/4，最小）進行方案設(shè)計，若進行全因子試驗，則需進行5×5×5=125次計算，為減少仿真次數(shù)，選取田口試驗設(shè)計法[5]進行試驗設(shè)計。

4.3 模擬計算

按照設(shè)定的試驗方案，在BOOST軟件中完成模擬計算，計算結(jié)果將作為后續(xù)數(shù)學(xué)建模工作的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

4.4 建立數(shù)學(xué)模型

基于BOOST軟件的仿真試驗數(shù)據(jù)，在優(yōu)化軟件OPTIMUS中建立設(shè)計參數(shù)D、L、E與優(yōu)化目標各轉(zhuǎn)速下的新鮮空氣進氣量FA、EGR率之間的數(shù)學(xué)模型。

在OPTIMUS中分別建立RBF模型、Kriging模型、泰勒多項式模型和用戶多項式模型，分析對比各模型的回歸系數(shù)R2[6]，發(fā)現(xiàn)泰勒多項式模型與計算數(shù)據(jù)擬合度最好，故采用泰勒多項式模型。

4.5 基于泰勒多項式模型的優(yōu)化

4.5.1 全局優(yōu)化

首先采用非支配排序遺傳算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithms，NSGA）進行基于數(shù)學(xué)模型的全局尋優(yōu)，根據(jù)目標權(quán)重選擇最優(yōu)的Pareto解：D=27.6 mm，L=43 mm，E=519 mm。

4.5.2 局部優(yōu)化

局部尋優(yōu)算法是將全局尋優(yōu)算法的最優(yōu)值作為迭代計算起點值進行尋優(yōu)設(shè)計，在起點值附近進行更加精確的尋優(yōu)，并提升優(yōu)化工作效率，減小工作量[6]。在全局尋優(yōu)的基礎(chǔ)上，基于泰勒多項式模型，利用NSGA算法進行局部尋優(yōu)。通過對全局尋優(yōu)Pareto解集分析，確定局部尋優(yōu)區(qū)間如表3所列。

表3 局部尋優(yōu)區(qū)間 mm

對局部尋優(yōu)的Pareto解集進行分析，根據(jù)目標權(quán)重，選取最優(yōu)的Pareto解：D=28.4 mm，L=46 mm，E=510 mm。

4.5.3 優(yōu)化結(jié)果分析

全局優(yōu)化和局部優(yōu)化結(jié)果如圖6所示。

由優(yōu)化結(jié)果可知，基于泰勒多項式模型的NSGA全局尋優(yōu)對全工況內(nèi)的新鮮空氣進氣量和EGR率都有提升，尤其是對中高轉(zhuǎn)速、中高負荷的EGR率提升最為明顯。

通過兩種尋優(yōu)算法的結(jié)果對比，可得出如下結(jié)論：

a. 局部尋優(yōu)算法與全局尋優(yōu)算法得出的新鮮空氣進氣量與EGR率基本一致。

b. 局部尋優(yōu)算法由于定位更加準確，因而得出的最優(yōu)值比全局尋優(yōu)算法的稍好。局部尋優(yōu)相對于全局尋優(yōu)，在大多數(shù)工況內(nèi)EGR率有小幅度的提升，提升率為0.1%～3.0%，低負荷工況的EGR率有小幅度的降低；在全工況內(nèi)，新鮮空氣流量有小幅度上升，上升幅度在1%以內(nèi)。

c. 相對于初始方案，局部尋優(yōu)的新鮮空氣進氣量和EGR率均有較大程度的改善，新鮮空氣進氣量上升1%～4%，EGR率絕對值上升1%～5%。

因此，以局部尋優(yōu)方案作為該高壓循環(huán)EGR系統(tǒng)最終的結(jié)構(gòu)設(shè)計方案。

4.6 仿真驗證

將局部尋優(yōu)優(yōu)化結(jié)果代入BOOST軟件中和泰勒多項式模型中進行計算，結(jié)果如圖7所示。

由圖7可知，數(shù)學(xué)模型所計算的優(yōu)化結(jié)果數(shù)據(jù)與發(fā)動機流動分析計算的數(shù)據(jù)誤差很小，各工況的新鮮空氣進氣量和EGR率相對誤差值均在5%以內(nèi)，從而驗證了基于數(shù)學(xué)模型優(yōu)化結(jié)果的正確性，進而也證明了DoE優(yōu)化過程的正確性。

5 優(yōu)化方案對發(fā)動機性能的影響

對初始方案下、未采用文丘里管EGR系統(tǒng)條件下、優(yōu)化方案（最優(yōu)解）下的發(fā)動機流動特性數(shù)據(jù)進行對比，具體數(shù)據(jù)如圖8所示。

由圖8可知：

a. 未采用文丘里管的高壓循環(huán)EGR系統(tǒng)，在低轉(zhuǎn)速區(qū)域由于負EGR率的存在，使發(fā)動機充氣效率大幅下降，發(fā)動機動力性和燃油經(jīng)濟性相對原機惡化嚴重；中高轉(zhuǎn)速時壓差較小，EGR率較低。

b. 初始方案喉口直徑過小，文丘里管內(nèi)流速接近當?shù)芈曀俣l(fā)生氣體壅塞現(xiàn)象，進氣阻力過大，影響發(fā)動機新鮮空氣進氣量。采用基于數(shù)學(xué)模型的尋優(yōu)計算后，EGR系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計方案可以降低發(fā)動機動力性和燃油經(jīng)濟性的損失。相對于初始設(shè)計方案，在全工況范圍內(nèi)，優(yōu)化方案動力性指標提升約在1%～3%，燃油經(jīng)濟性指標改善約在1%～5%。相對于未采用文丘里管的EGR發(fā)動機，在低轉(zhuǎn)速工況內(nèi)，優(yōu)化方案的發(fā)動機充氣效率、動力性和燃油經(jīng)濟性指標提升2%～6%；在高轉(zhuǎn)速區(qū)域，由于文丘里管的節(jié)流損失，發(fā)動機充氣效率、動力性和燃油經(jīng)濟性指標有2%以內(nèi)的下降。

6 結(jié)束語

a. 通過2水平析因設(shè)計，得出文丘里管喉口直徑對EGR系統(tǒng)流動狀態(tài)影響最為顯著的結(jié)論。

b.采用DoE，技術(shù)通過科學(xué)合理的設(shè)計EGR系統(tǒng)仿真計算方案，正確分析模擬計算結(jié)果，能夠高效準確地實現(xiàn)EGR系統(tǒng)最優(yōu)結(jié)構(gòu)方案的設(shè)計。

c.文丘里管的采用大大提升了EGR系統(tǒng)的工作能力，優(yōu)化方案的EGR率絕對值提高了5.5%～11.5%。

d. 結(jié)構(gòu)設(shè)計優(yōu)化方案相對于初始方案，其全工況下新鮮空氣進氣量上升1%～4%，EGR率絕對值上升1%～3%，實現(xiàn)了發(fā)動機動力性、燃油經(jīng)濟性和排放性能的最優(yōu)組合。

1 AddyMajewski W，Mafdi K Khair.Diesel Emissions And Their Control.SAE International，2006.

2 高征.車用增壓中冷柴油機4氣門及EGR系統(tǒng)流動過程的研究:[學(xué)位論文].上海：同濟大學(xué)，2005.

3 葉年業(yè),劉潔,倪計民，等.車用汽油機流動過程模擬及基于DoE的配氣相位優(yōu)化.內(nèi)燃機工程.2011（04）.

4 倪計民.汽車內(nèi)燃機原理.上海：同濟大學(xué)出版社，1997.

5 TaguchiG.,YokoyamaY.Taguchimethods.design of experiments，1993.

6 杜倩穎.DoE理論及在發(fā)動機優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用研究:[學(xué)位論文].上海：同濟大學(xué)，2010.