聯合神經與遺傳算法的發動機進氣管參數優化

張袁元,陳 丹,韋思航

(南京工程學院 汽車與軌道交通學院,南京 211167)

0 引言

發動機進氣系統用來控制和調整進氣流量和速度,使氣缸中充入新鮮工質并具有一定氣流運動,從而促進燃燒。影響進氣質量流量的重要參數除了進氣管幾何形狀外,也受到活塞下行和進排氣門運動中產生的壓力波動干擾。因此,合理的進氣管和氣體動態效應的有效結合,可以有效提高發動機充氣效率,改善發動機的性能[1]。

Hadjkacem等[2]基于進氣系統的波動動力學,研究了進氣室長度對發動機性能的影響,結合實驗數據確定了轉速對應的最佳進氣長度。李玉龍等[3]給出了氣動發動機進排氣管路系統設計的一般要求,從而確保了對進氣量的精準控制,降低了氣體損耗,使兩級式氣動發動機能夠穩定運轉。楊帥等[4]通過提高進氣增壓壓力、合理優化進氣管幾何結構,減少柴油機在進氣過程中出現的進氣分配不均勻現象。文獻表明,進氣管結構參數改變對充氣效率的改善帶來有益效果,從而提升發動機性能。

程雪利等[5]以增程式發動機為研究對象,利用實驗設計技術對氣門升程曲線、進氣歧管及進氣道結構進行優化研究,提高了低速段扭矩和平均滾流。Bhatt等[6]和Herawan等[7]利用神經網絡和遺傳算法,確定配氣相位對發動機性能和燃油經濟性的影響并進行優化;Ahmed等[8]提出了一種結合人工神經網絡的發動機排氣能量回收方法;Syed等[9]研究了建立高效人工神經網絡(ANN)模型的可行性,將其作為進一步研究雙燃料柴油機的工具;Lu等[10]提出了基于最優算法對發動機電磁閥控制參數進行優化。張鵬等[11]研究了實驗設計(design of experiment,DOE)和人工神經網絡構建排氣溫度預測模型。DOE技術、神經網絡算法、遺傳算法、響應面等智能優化算法在發動機領域的運用,為發動機系統參數優化提供了新的途徑。但采用多種方法集成對進氣管結構進行參數優化鮮有研究。

本文搭建發動機一維系統仿真模型,通過外特性實驗曲線修正,分析進氣管結構參數對發動機的性能影響,集成神經網絡和遺傳算法,對進氣管參數進行設計,以獲得最優發動機性能,為可變進氣管的結構優化設計提供理論依據和方向。

1 一維系統仿真模型的建立

1.1 發動機技術參數

高速汽油機為單缸四沖程,具體參數如表1所示,適用于摩托車、發電機、ATV等。

表1 發動機技術參數

1.2 發動機系統仿真模型構建

發動機工作過程復雜,涉及多學科耦合,工作時需要考慮管道壁面以及壁面與外界環境之間的熱傳導、熱輻射、燃燒放熱過程、放熱速率、管道內摩擦、氣缸內摩擦、爆震、熵變等一系列因素。

發動機系統仿真模型包括進氣、排氣、氣缸、曲軸箱、空氣濾清器、噴油器等模塊。進排氣管道氣流簡化為一維非定常流動模型;管道摩擦損失、壓力損失采用Chen-Flynn的關系式,即摩擦損失壓力為活塞速度和峰值壓力的函數[3-4];燃燒模型為點燃式湍流火焰燃燒模型,以準三維可預測模型SI-Turb為基礎建立,滿足在優化模擬過程中對進氣管多參數調控要求;發動機摩擦損失采用Chen-Flynn總結出的經驗公式進行計算,即EngFrictionCF模型;壁面熱傳導數學模型依據Colburn的相似理論;缸內熱傳導模型采用Woschni于1987年提出的半經驗模型;噴油器使用InjAFSeqConn模型,其燃油噴射率(噴油脈寬)和空燃比通過實驗獲取。單缸發動機一維仿真模型基于GT-POWER搭建,如圖1所示。

圖1 發動機系統GT-Power仿真模型

1.3 系統仿真模型驗證

選取發動機全負荷工況下,轉速4 000～9 000 r/min的11個工況點(均勻間隔500 r/min),根據實驗中進氣溫度、平均有效壓力、點火提前角等數據校正模型后,通過仿真計算出發動機的外特性數據,并與臺架實驗外特性實驗數據進行比較,如圖2、圖3所示。結果表明,功率和扭矩的性能特征最高誤差不超過3%,燃油消耗率誤差小于2%,證明系統模型可靠,能夠表征和模擬發動機的工作過程,可將該模型作為發動機動力性能優化的基礎。

圖2 發動機外特性功率扭矩對比

圖3 發動機外特性油耗對比

2 進氣管結構參數對發動機性能的影響分析

進氣管結構參數包括長度、直徑,在不同工況下,對發動機性能影響效果不同。

2.1 進氣管長度對發動機性能的影響

進氣系統長度包括進氣管、空氣濾清器以及其他進氣附設結構,其長度引起的氣流動態效應,會帶來充氣效率變化,主要包括慣性和波動效應。

q=0.5,1.5,2.5,…

(1)

式中：φse為進氣行程曲軸轉角,°;a為發動機進氣管氣流音速,m/s;n為發動機轉速,r/min;Lgx為滿足慣性效應建議進氣系統長度;Lbd為滿足波動效應建議進氣系統長度。

根據慣性效應和動態效應公式(1),考慮進氣管適用于發動機轉速1 000～9 000 r/min,推薦最長和最短進氣長度相差8倍,綜合考慮空濾、氣缸行程等尺寸,參考原進氣管長度40 mm,結合進氣管空間尺寸約束,系統模型中將進氣管長度變化范圍設置為40、80、150、320 mm,其他結構參數和配氣相位不變。圖4—7為不同長度的進氣管對發動機性能影響。

圖4 進氣管長度變化對充氣效率的影響

圖5 進氣管長度變化對扭矩的影響

圖6 進氣管長度變化對功率的影響

隨進氣管長度的增加,發動機充氣效率峰值向低速區移動,整體呈現向左平移,發動機中速區充氣效率改善作用明顯;反觀高速區域,進氣管長度增加,進氣摩擦損失增加,充氣效率急劇下降(圖4)。扭矩隨著進氣管長度的變化情況與充氣效率趨勢一致,即扭矩峰值隨長度增加向低速移動(圖5)。結合充氣效率和扭矩影響,發動機功率呈現高速峰值下降,中低速增加,整體曲線隨進氣管長度增加其陡峭特征減小(圖6)。比油耗隨進氣管長度增加在中低轉速小幅下降、高速小幅增加,其長度變化對比油耗整體影響較小。總的來說,150 mm長度進氣管兼顧的轉速范圍更大一些。

圖7 進氣管長度變化對比油耗的影響

2.2 進氣管管徑對發動機性能的影響

進氣系統等效管徑越大,摩擦損失越小,但氣流波動幅度減小,進氣諧振效果下降。因此,合理的進氣管徑可以促進進氣波動效果,增加充氣效率。Kastner給出了最小管徑的經驗估算公式(2)：

(2)

式中：d為氣缸管徑;S為發動機沖程;n為發動機轉速。

原機進氣管管徑26 mm(依據常用轉速3 000～6 000 r/min設置),依據管徑計算公式,管徑設置范圍約為22～33 mm,因此設置23、26(原機)、29和32 mm 4個定常參數,研究管徑變化對發動機性能影響。其他結構參數和配氣相位以原機的基本技術參數為準,圖8—11為不同管徑的進氣管對發動機功率、扭矩、充氣效率以及比油耗的影響。

進氣管管徑越小,發動機轉速越高,進氣氣流流速和流動阻力越大,充氣效率和進氣質量流量越低(圖8);扭矩影響與充氣效率影響一致(圖9)。因此在發動機高轉速區間,可以采用更大管徑的進氣管。在發動機低轉速區間,不同管徑的進氣管對動力性能參數的影響不顯著,高轉速時曲線隨進氣管管徑增加其陡峭特征略有增加(圖10)。增加進氣管的管徑對比油耗的影響較小(圖11),然而減小管徑會對提升高轉速下的比油耗,降低經濟性能。與原機管徑為26 mm的進氣管相比,采用32 mm管徑的進氣管在7 000、7 500、8 000、8 500和9 000 r/min時,功率和扭矩分別提升了4.6%、1.6%、0.5%、2.1%、6.5%。

圖8 進氣管管徑變化對充氣效率的影響

圖9 進氣管管徑變化對扭矩的影響

圖10 進氣管管徑變化對功率的影響

圖11 進氣管管徑變化對比油耗的影響

3 進氣管結構參數優化

以7 000 r/min為例,綜合考慮發動機的經濟性能和動力性能,聯合遺傳算法對未知系統非線性函數的擬合能力、神經網絡算法對未知系統非線性函數尋找極值,對進氣管的長度和管徑進行參數優化。神經網絡采用BP網絡模型,其具有并行性、冗余性、自適應性優點,且網絡只需要少量試驗數據,經網絡訓練后就能反映發動機的特性,從而保障輸出結果與實際過程的一致性。

3.1 神經網絡遺傳算法原理

神經網絡遺傳算法對進氣管參數響應值尋優過程分為BP神經網絡訓練擬合和遺傳算法搜索全局最優解[9]。其中,BP神經網絡訓練擬合包括BP神經網絡構建、利用系統的輸入輸出數據對網絡的處理功能進行訓練和學習、實際響應值比油耗和扭矩的適應度函數輸出的預測;遺傳算法尋優的本質是進行有方向性且受概率引導的啟發式計算。

對進氣管結構參數進行拉丁超立方抽樣,獲取500組輸入、輸出數據值。BP神經網絡的訓練和擬合性能的測試需要在拉丁超立方抽樣數據里再進行抽樣,抽樣方式為隨機抽樣,其中,用于網絡訓練的數據為450組。訓練之后的BP神經網絡可以代替與二階響應面模型耦合的適應度函數,對該非線性函數模型的輸入進行輸出預測,并將神經網絡預測的結果作為遺傳算法中的染色體適應度值,適應度值越大,即目標性能越高,染色體越優秀。按照設置的中止條件對適應度值進行判斷,若不滿足迭代終止的條件,則根據選擇操作決定下一代染色體。以初始化設置步驟中的概率,對染色體進行交叉策略、變異策略操作,再進行適應度判斷。隨著迭代次數的增加,目標性能較差的配氣參數組合逐漸被淘汰,保留下來的配氣參數組合個體目標性能優秀,配氣參數組合逐漸向目標性能的最優方案收斂,迅速高效地搜尋到函數的全局近似最優解及對應的輸入參數組合。

BP神經網絡結構為2-5-1,即2個輸入參數層、5個隱含層、1個輸出參數層的網絡結構設計。由于采用實數編碼,個體長度為2;遺傳算法中初始種群規模設置N=100,仿真程序迭代次數T=2 500,交叉概率Pi=60%,變異概率Pm=10%。當進化迭代數達到最大時,運算結束,輸出優化目標結果,在仿真計算動態過程中完成進化。計算過程如圖12所示。

圖12 神經網絡遺傳算法優化流程

3.2 針對優化目標構建適應度函數

基于神經網絡遺傳算法對進氣管結構參數優化,同時考慮進氣管長度和管徑對經濟性能和動力性能的影響。設計優化適應度函數由代表動力性能和經濟性能的扭矩和比油耗2個性能指標以不同權重構成,如式(3)所示。扭矩最大化、比油耗最小化的優化目標轉換為求適應度函數的區間極大值。

(3)

式中：T0和BSFC0分別為扭矩和比油耗性能指標的對比目標值,取前述抽樣仿真實驗結果的平均值作為對比目標值,其中T0為9.15 N·m,BSFC0為301.80 g·(kW·h)-1;L、D為進氣管結構參數取值向量組;λ1和λ2為分配給2個響應目標的權重因子,不同的權重因子分配的值影響最終的優化結果。針對不同發動機的設計和工作要求,對發動機的性能取向要求不一致。文中使用的小排量高速汽油機在低轉速時主要考慮其動力性能,而在高轉速區間對經濟性能有相對更高的要求,故此時分配給λ1、λ2兩個權重因子值分別為20、5,不同轉速下的權重因子可以重新分配取值。

3.3 神經網絡遺傳算法優化結果分析

BP神經網絡輸出預測和誤差如圖13—15所示,期望輸出與預測輸出的誤差小,預測值可以近似成二階響應面模型實際輸出值。收斂結果如圖16所示,適應度值在500代左右基本收斂至最優值。

圖13 BP網絡預測輸出

圖14 BP網絡預測輸出的誤差

圖15 BP網絡預測輸出的誤差百分比

圖16 適應度函數優化曲線

神經網絡遺傳優化過程是建立在抽樣取值的基礎上,與實際結果相比有一定偏差,因此需要驗證預測優化結果。在發動機2 500、4 000、5 500、8 500 r/min分別進行算法應用,對不同轉速設定不同扭矩和比油耗權重因子來滿足不同的設計要求。采用優化后的配氣參數,代入模型重新計算,表2為進氣管參數優化后相應轉速點的仿真實驗值和實際優化效果值。采用新的進氣管參數后,能夠有效的提升動力性能和經濟性能,同時也驗證了模型的擬合程度、預測精度高。圖17和圖18為優化前后比油耗和扭矩的對比圖。表2表明,在發動機4 000～5 500 r/min轉速區間,扭矩的提升效果最明顯,在發動機5 000～7 000 r/min轉速區間,比油耗的提升效果明顯。值得注意的是,發動機轉速在2 500 r/min和8 000 r/min附近時,比油耗反而比原機的水平更高,扭矩提升效果較弱,這主要是因為這些轉速下原機的進氣管幾何結構的經濟和動力性能表現優異,原機的進氣管尺寸較小適用于怠速區間和高轉速區間,進一步降低進氣管的長度和管徑受到實際限制,因此優化空間也較小。

圖17 比油耗優化對比圖

圖18 扭矩優化對比圖

表2 優化結果對比和驗證

4 結論

結合某款高速汽油發動機為原型分析發動機進氣管長度和管徑參數對動力和經濟性能的影響。在仿真系統模型的基礎上,聯合擬合函數遺傳優化算法和神經網絡遺傳算法,設計外特性時不同轉速時對應的最佳進氣管結構參數,并得出如下結論。

1) 性能參數波動的幅度與進氣系統結構參數、發動機轉速有關。在中低轉速下,適度增加進氣管的長度可以使壓力波的頻率減小,波動的振幅提升,動態效應增強,改善充氣效率;而在高轉速下正好相反。

2) 進氣管的管徑對不同轉速下的扭矩、功率和充氣效率有較為顯著的影響,進氣管的管徑變化主要通過影響進氣氣流的流速,進而對進氣阻力以及沿程摩擦和能量損失產生影響。

3) 基于仿真系統模型,聯合神經網絡和遺傳算法的應用,可實現發動機4 000～5 500 r/min轉速區間扭矩的提升,發動機5 000～7 000 r/min轉速區間比油耗的提升。在文中設定的優化設計目標下,扭矩優化率最高可達12.08%,比油耗優化率最高可達1.51%。

4) 針對進氣管結構參數,通過集成一維仿真模型、神經網絡遺傳算法,并結合模型實驗對比,可以獲得發動機性能最優的進氣管結構參數;集成方法的應用,對可變結構參數提供機理參考,可以為下一步可變結構設計提供依據。