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基于GT-Suite平臺的排放后處理系統(tǒng)聯(lián)合仿真

2023-10-14 05:13:54王春姬
大眾科技 2023年9期
關鍵詞:后處理發(fā)動機模型

王春姬 

基于GT-Suite平臺的排放后處理系統(tǒng)聯(lián)合仿真

王春姬

(東風柳州汽車有限公司,廣西 柳州 545000)

為建立發(fā)動機原排與整車排放的數(shù)學關聯(lián)模型,文章基于GT-Suite平臺提出一種發(fā)動機原排與整車排放聯(lián)合運行的仿真方法。基于GT-Suite平臺搭建詳細的發(fā)動機模型(含Lambda、原排模型)、整車模型以及后處理模型,針對WLTC工況進行經(jīng)濟性和排放的仿真計算,并基于實測數(shù)據(jù)對模型進行校核,為整車排放部件選型、匹配及優(yōu)化提供參考和驗證。經(jīng)研究表明該仿真方法可實現(xiàn)整車WLTC工況經(jīng)濟性和排放的仿真計算,油耗仿真結果誤差<3%,排放仿真結果誤差<70%。

排放后處理系統(tǒng);仿真模型;整車性能仿真

引言

法規(guī)對排放要求的提高,導致了整車后處理貴金屬的含量不斷增加,整車制造成本也大幅提高。為尋求更經(jīng)濟、高效的整車后處理設計方案,本文基于GT-Suite平臺,提出一種發(fā)動機原排和整車排放的聯(lián)合運行仿真方法。以WLTC工況時整車經(jīng)濟性和排放的仿真為例,通過整車經(jīng)濟性仿真模型和后處理仿真模型的聯(lián)合仿真,建立后處理仿真模型,并與整車進行耦合,縮短后處理零部件開發(fā)和標定的周期,降低后處理開發(fā)成本,實現(xiàn)整車成本的降低。

1 整車性能仿真

本文利用GT-Suite中的各類模塊分別搭建發(fā)動機、離合器、變速箱、剛性輪胎、半軸、剎車片和車身模型,并模擬路面情況,對行車環(huán)境、駕駛員駕車模式、發(fā)動機怠速控制以及相關控制信號等進行設置,通過各模塊鏈接后得到整車仿真模型。搭建好整車仿真模型后,設置整車WLTC運行工況參數(shù),仿真計算出油耗結果,后與實測結果校核,仿真模型精度滿足3%的要求。

1.1 仿真參數(shù)輸入

整車性能仿真結合了整車、發(fā)動機主要技術參數(shù)和變速器換擋策略等部件參數(shù)進行聯(lián)合性能仿真。本文的仿真計算以某品牌七座款MPV和缸內直噴發(fā)動機為例。

1.1.1 整車參數(shù)

某品牌七座款MPV參數(shù)如表1所示。

表1 某品牌七座款MPV參數(shù)

1.1.2 發(fā)動機參數(shù)

某款缸內直噴發(fā)動機參數(shù)如表2所示。

表2 某款缸內直噴發(fā)動機參數(shù)

除以上發(fā)動機參數(shù)外,模型還需輸入發(fā)動機油耗MAP數(shù)據(jù)。

1.1.3 變速器參數(shù)

變速器擋位及速比如表3所示。

表3 變速器擋位及速比

1.2 整車仿真模型搭建

根據(jù)輸入的仿真參數(shù),在GT-Suite上搭建好發(fā)動機、離合器、變速器、輪胎、離合器、主減速器和車身等模型,同時搭建駕駛員、臺速控制、信號控制、環(huán)境和路面的仿真模型并進行參數(shù)設置。本文以發(fā)動機、變速器和駕駛員模型的設置為例。

1.2.1 發(fā)動機模型搭建

利用EngineState模塊搭建發(fā)動機模型,并對發(fā)動機排量、最低轉速、轉動慣量、燃油密度、熱值、轉速、油門、扭矩Map和油耗Map等參數(shù)進行設置。

1.2.2 變速器模型搭建

利用Transmission模塊搭建變速器模型,并對初始擋位、輸出轉速、初始輸入/輸出扭矩、各擋速比、效率、轉動慣量、換擋時間和擋位傳動效率進行設置。

1.2.3 駕駛員仿真模型搭建

利用VehDriverAdvanced模塊搭建駕駛員仿真模型,并對駕駛模式、目標車速、啟動時間、設置啟動、換擋策略和換擋中的踏板動作進行設置。

1.2.4 整車仿真模型搭建

搭建完并設置完發(fā)動機、變速器和駕駛員等模塊參數(shù)后,按整車運行邏輯將各個模塊連接,輸入整車運行的工況后便可得出整車對應工況的平均油耗,本文以WLTC工況為例,對整車油耗進行仿真。

1.3 整車WLTC仿真計算

1.3.1 WLTC工況仿真油耗結果

完成整車模型搭建后,進行WLTC工況的仿真,并對比實測和仿真,得出誤差率。

搭載本文缸內直噴發(fā)動機的MVP實測WLTC綜合油耗7.372 L/100 km,仿真WLTC工況平均油耗7.485 L/100 km,誤差率1.53%,滿足仿真模型精度3%的要求。

1.3.2 WLTC工況仿真工作點分布結果

導出仿真模型中發(fā)動機在各擋工作點的分布示意圖,從各擋位的工作分布可以發(fā)現(xiàn)4、5、6擋的工作轉速可以適當提高,以提高發(fā)動機高效區(qū)的利用率,即適當提高3升4、4升5、5升6的換擋線車速;不同油門對應的換擋時刻也有一定的優(yōu)化空間。

本節(jié)完成了基于GT-Suite平臺的整車性能仿真模型的搭建,并基于實測數(shù)據(jù)完成了模型的校核。從校核結果來看:平均油耗仿真誤差小于3%,小于瞬穩(wěn)態(tài)誤差范圍(約4%),滿足模型校核目標。提高3升4、4升5、5升6的換擋車速,可以提高發(fā)動機高效區(qū)的利用率。

2 整車后處理仿真

現(xiàn)常規(guī)的后處理方案為三元催化器(TWC)+顆粒捕集器(GPF)的技術方案,其中貴金屬(Pt/Pd/Rh)載體轉化的效率為關鍵。對于汽油發(fā)動機,現(xiàn)常用的尾氣后處理系統(tǒng)為三元催化轉化器(Three-way catalytic converter,3WCC),可大大減少污染物NOx、HC和CO的排放,其最高效率達90%甚至以上[1]。利用GT-Suite聯(lián)合整車和后處理進行仿真,可比較不同排氣金屬方案的效果,優(yōu)化排氣方案,降低開發(fā)成本。

2.1 后處理機理

2.1.1 三元催化轉化器

催化轉換器,又叫催化凈化器。排氣系統(tǒng)內,其主要作用是將發(fā)動機排放物中的CO、HC和NOx在催化器的作用下快速轉化為CO2、H2O和Nx[2]。三元催化轉換器由一個金屬外殼、一個網(wǎng)底架和一個催化層(含有鉑、銠等貴重金屬)組成。當廢氣經(jīng)過凈化器時,鉑催化劑就會促使HC與CO氧化生成水蒸汽和二氧化碳;銠催化劑會促使NOx還原為氮氣和氧氣。

TWC關鍵表面反應及化學方程如下:

CO氧化:

CO+0.5O2=>CO2(1)

HC(未燃和部分燃燒產(chǎn)物)氧化:

CH4+0.5O2=>CO2+H2O (2)

C3H6+4.5O2=>3CO2+3H2O (3)

C3H8+5O2=>3CO2+4H2O (4)

NO氧化:

CO+NO=>CO2+0.5N2(5)

NO+0.5O2=>NO2(6)

NO2=>NO+0.5O2(7)

H2O的生成:

H2+0.5O2=>H2O (8)

其中每個反應方程的反應速率遵循仿真速率方程:

式(9)中,k是反應速率;A是前置因子;是溫度(℃);是溫度指數(shù);是氣體常數(shù),8.314 J/(mol·k);E是活化能。

一般通過控制活化能(E)、溫度指數(shù)()以及前置因子(A)來控制反應速率。

2.1.2 顆粒捕集器

顆粒捕集器是一種安裝在發(fā)動機排放系統(tǒng)中的陶瓷過濾器,它可以在微粒排放物質進入大氣之前將其捕捉。尾氣在通過顆粒捕集器時,對顆粒的捕集工作主要通過攔截、擴散、慣性碰撞、重力和靜電等捕集機理來完成[3]。

模型需要輸入GPF的幾何參數(shù)、材料屬性和發(fā)動機排氣的流量、溫度、壓力等參數(shù)。模型包括三個部分:溫度模型、催化反應模型、壓損模型。模型將預測出排氣的質量流量、溫度和壓力輸出。

2.1.2.1 顆粒捕集器離散模型

排放物將逐級進入離散單元。氣體進入第一個離散單元,該離散單元計算輸出廢氣的組分、并將結果作為第二個離散單元輸入,同樣第二個離散單元計算出下一級排氣組分輸入,直到最后一個離散單元,其離散模型示意圖如圖1所示。

圖1 顆粒捕集器離散模型示意圖

模型的前提假設:氣體濃度、溫度等參數(shù)沿載體橫截面均勻;載體的每個孔道都是完全一致的;載體與環(huán)境的輻射換熱忽略不計;孔道內的流動是充分發(fā)展的層流。

模型的熱流量供給源包括:與環(huán)境的對流換熱和外界熱源直接加熱;相鄰離散單元的熱傳導獲取或散失的熱;氣體和固體的對流換熱;化學反應放熱。

2.1.2.2 催化反應機理

催化反應模塊的傳值方程如下:

由于氣相的時間常數(shù)遠小于表面響應的時間常數(shù),故:

則簡化方程為:

方程兩邊同時乘以橫截面積A,及單元長度L:

采用摩爾流量而不是質量流量作為單位,則:

2.1.2.3 壓損模型

壓損方程如下:

2.1.3 對流換熱

第一步:求解氣體溫度在一個切片長度L的長度平均值:

第三步:求解對流換熱量及氣體溫度:

聯(lián)合以上三步計算得出:

其中:

聯(lián)合式(27)、式(28)、式(29)、式(30)和式(31)計算得出一個時間步長總換熱量和熱流量:

根據(jù)公式:

得出:

2.2 原排模型的搭建

2.2.1 原排基礎數(shù)據(jù)

根據(jù)實測數(shù)據(jù),整理出不同轉速、負荷下對應的排氣流量及排放物的質量,填入發(fā)動機模塊對應位置。進行整車循環(huán)工況計算,即可實時輸出對應的排氣流量及各排放物質量流量。

2.2.2 原排氣體及組成

根據(jù)轉速和負荷插值法得到排溫、NOX、HC、CO、CO2、soot以及排氣流量,分別計算得到不同原排氣體的組分后,將以上參數(shù)以信號的方式,分別賦值給EndFlowInletSpecies模塊,作為后處理系統(tǒng)的輸入邊界。

2.3 三元催化器模型的搭建

基于GT-Suite平臺,搭建三元催化器的模型并設置結構模型、表面反應和轉化效率等進行設置。

2.3.1 結構模型

結合設計方案TWC的本體結構,搭建結構模型并對基

本結構的體積、載體、涂層材料及換熱等參數(shù)進行設置。

2.3.2 表面反應

三元催化器的表面反應分為反應物質、反應速率、濃度和擴散模型等模塊。表面反應的模型需要進行表面物質、表面涂層、表面反應方程和表面反應基本設置。

2.3.3 轉化速率

分別獲取TWC前后排放物組分濃度信號,從而計算TWC的CO、HC、NO和H2轉化效率并實時顯示監(jiān)控。

2.4 顆粒捕集器模型

2.4.1 結構模型

GPF的交錯封堵結構,使排氣由一個孔道流入后通過多孔性過濾壁面由相鄰孔道流出,使PM沉淀在GPF內,達到降低PM排放的效果[4]。

結合設計方案顆粒捕集器的本體結構,搭建模型并對結構參數(shù)、滲透系數(shù)及流阻相關參數(shù)和材料及換熱進行設置。

2.4.2 過濾屬性

搭載碳加載模型后,對碳加載對象和碳加載壓降校準進行設置,其中Filtration對象中許多參數(shù)無法獲取,采用def默認設置,Particulate Matter Name選擇def,新鮮的DPF中沒有soot,Number of Filter Wall Discretization Interval推薦值為5,Soot Filtration Calibration主要校準壓降。

2.4.3 排放物監(jiān)控及計算

該模塊的作用是監(jiān)控CO2和CO濃度的同時計算CO、HC、NOX和CO2的累計排放量。

2.5 聯(lián)合仿真模型

2.5.1 原排模型

將整理出來的不同轉速、負荷下對應的排氣流量及排放物的質量填入發(fā)動機模塊對應的位置進行整車WLTC循環(huán)工況計算,即可實時輸出排氣流量及各排放物質量和流量。

2.5.2 原排組分計算

根據(jù)轉速、負荷,插值得到排溫;根據(jù)發(fā)動機轉速、負荷插值得到NOx、HC、CO、CO2、soot,以及排氣流量,然后分別計算得到不同原排氣體的組分;再將上述參數(shù)以信號的方式,分別賦值給EndFlowInletSpecies模塊,作為后處理系統(tǒng)的輸入邊界。

2.5.3 聯(lián)合仿真模型

完成三元催化器模型、原排模型和顆粒捕集器模型設置后連線完成整車聯(lián)合仿真模型。

2.6 整車WLTC排放仿真計算結果

設置工況,對整車循環(huán)工況、原排、三元催化器表面反應、顆粒捕集器壓降和碳加載等功能進行計算,得出WLTC工況下整車車速、累計油耗、TWC轉化效率和累計排放的仿真結果。

仿真計算結果較實測值來看:累計油耗趨勢一致,仿真誤差小于3%;排放趨勢合理,誤差較大,但誤差均<70%。

2.7 小結

本節(jié)先對三元催化器和顆粒捕集器進行了機理分析,然后基于GT-Suite平臺從結構、流阻、換熱及表面反應等角度進行了三元催化器和顆粒捕集器模型搭建。接著對原排模型的排放和原排map進行設置,對NOx、HC、CO、CO等原排組分進行設置并計算,最后聯(lián)合三元催化器模型、原排模型和顆粒捕集器模型進行整車WLTC工況的排放仿真,并導出累計油耗、TWC轉化效率和累計排放等數(shù)據(jù)與對應整車實測數(shù)據(jù)進行校核。

從功能來看,整車循環(huán)工況計算、原排計算、三元催化器表面反應、顆粒捕集器壓降和碳加載等功能都已能正常計算,滿足功能分析目的。

從計算結果來看,油耗仿真誤差<3%滿足要求,排放誤差均<70%。

總體來看,模型在后處理方面,滿足趨勢分析要求,但仿真精度還有較大提升空間,可用來進行定性分析。

3 結論

本文基于GT-Suite平臺完成了對某品牌七座款MVP整車WLTC工況下經(jīng)濟性仿真模型、排放后處理模型,及聯(lián)合仿真模型的搭建,為整車經(jīng)濟性和后處理仿真模型的搭建、計算以及后處理分析提供參考和指導。從仿真結果來看,7擋變速器的換擋線還有一定的優(yōu)化空間,即提高發(fā)動機運行點與經(jīng)濟區(qū)的重合度。從后處理模型的計算來看,需求的功能基本實現(xiàn),但與實測結果還存在較大差異,可通過以下方面進行優(yōu)化:(1)研究換擋線的生成及優(yōu)化功能,對整車的換擋線進行優(yōu)化分析;(2)研究詳細發(fā)動機模型,以及整車與詳細發(fā)動機聯(lián)合仿真計算,考慮發(fā)動機瞬態(tài)響應對整車油耗及排放的影響;(3)研究原排神經(jīng)網(wǎng)絡模型,提高原排計算精度;(4)收集小樣測試數(shù)據(jù),研究化學反應方程的標定,提高后處理模型的計算精度。

[1] 代鵬,王建平,周陸俊,等. 汽油機尾氣后處理系統(tǒng)的優(yōu)化設計[J]. 井岡山大學學報(自然科學版),2020,41(4): 58-64.

[2] 呂軍. 汽車汽油機排氣后處理技術[J]. 民營科技,2016(7): 43.

[3] 李配楠. 滿足國六標準的汽油機顆粒捕集器(GPF)的試驗研究[D]. 合肥: 合肥工業(yè)大學,2017.

[4] 盧俊宇. 基于國六標準的汽油車后處理系統(tǒng)及整車匹配研究[D]. 武漢: 武漢理工大學,2021.

Co-Simulation of Post Discharge Treatment System Based on GT-Suite Platform

In order to establish a mathematical correlation model between engine original emission and vehicle emissions, this paper proposes a simulation method for the joint operation of engine emissions and vehicle emissions based on GT-Suite platform. Based on the GT-Suite platform, the detailed engine model (including Lambda and original platoon model), vehicle model and post-processing model are built, and the simulation calculation of economy and emission is carried out according to the WLTC working condition, and the model is checked based on the measured data, so as to provide reference and verification for the selection, matching and optimization of vehicle emission components. This paper shows that the simulation method can realize the simulation calculation of the economy and emission of vehicle WLTC operating condition , the error of the fuel consumption simulation result is less than 3%, and the error of the emission simulation result is less than 70%.

post discharge treatment system; simulation model; vehicle performance simulation

TP3

A

1008-1151(2023)09-0006-05

2023-06-13

王春姬(1997-),女,東風柳州汽車有限公司新能源動力總成工程師,從事發(fā)動機、混合動力總成等新能源動力總成研究工作。

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