针对四冲程高速柴油机活塞热负荷问题,建立了基于两相流振荡换热的活塞热流固耦合模型,该模型考虑了活塞往复运动造成机油无法填满冷却内腔的问题,通过设定气相、液相的多相流方法,模拟出机油在冷却内腔中填充率的变化曲线,并对各转角的瞬态传热系数及温度求平均值,从而进行热流固耦合分析。通过与硬度塞测量法的试验结果进行对比,可知该模型的误差较小,可以较好地用于活塞温度场的仿真模拟及关键位置热负荷的评估分析。在此基础上进行活塞热负荷影响因素的规律性分析,得到满足热负荷要求的发动机运行区间。
利用CFD软件Converge进行数值计算,研究分析了燃烧室结构参数对共轨柴油机排放特性的影响规律,并进行了各结构参数对柴油机排放性能的灵敏度分析。结果表明:NOx排放受口径比影响最大,敞口角是影响Soot排放的关键参数,上止点间隙和碗底圆弧半径是影响排放的次要因素。适当减小口径比以及增大敞口角可以减少Soot与NOx的排放;碗底圆弧半径为15 mm时NOx排放量最少,上止点间隙为6.5 mm时NOx排放量最少,上止点间隙与碗底圆弧半径对Soot排放量影响均很小。
为了深入了解海拔对增压中冷柴油机综合性能的影响,以一款电控增压中冷柴油机为试验对象,采用大气模拟综合测控系统模拟不同海拔下的大气压力,对柴油机的动力性、经济性以及排放特性进行了试验研究。试验结果表明:在低转速时海拔对动力性、经济性、排放特性的影响程度比在高转速时的大;增压柴油机获得理想动力输出、保持经济运行的转速范围随着海拔的升高逐渐缩小,并且向高转速区域偏移。动力性方面:标定功率在海拔1 900 m时比海拔100 m时下降了6.3%;1 000 r/min和2 200 r/min外特性工况点最大扭矩在海拔1 900 m时比海拔100 m时分别下降了23.6%和3.8%。经济性方面:1 000 r/min和2 200 r/min外特性工况点有效燃油消耗率在海拔1 900 m时比海拔100 m时分别升高了9.2%和2.1%。排放方面:1 000 r/min的外特性工况点,海拔1 900 m时CO生成量和烟度分别是海拔100 m时的4.55倍和4.06倍。在低速时,随着负荷的变化,海拔对NOx,炭烟、HC和CO排放有显著影响。
为研究柴油机燃用不同替代燃料排气颗粒的微观形貌和氧化特性,通过柴油机台架试验,采集了生物柴油、F-T柴油、0号柴油的排气颗粒,运用透射电镜、热重分析仪对3种燃料燃烧产生的颗粒进行研究。结果表明:燃用生物柴油、F-T柴油的颗粒粒径均小于0号柴油颗粒,生物柴油、F-T柴油、0号柴油颗粒的平均粒径分别为23.65 nm,19.32 nm,26.47 nm;生物柴油、F-T柴油、0号柴油颗粒的计盒维数分别为2.013 9,1.967 5,1.990 2,生物柴油颗粒的计盒维数最大,颗粒堆叠严重;生物柴油、F-T柴油、0号柴油的可溶有机物含量分别为23.4%,12.7%,17.6%,炭烟含量依次为73.4%,84.6%,79.5%。氧化特性的分析结果表明:与0号柴油相比,生物柴油颗粒的起燃温度、燃尽温度和活化能更小,F-T柴油的氧化特性参数更大,表明生物柴油颗粒更易被氧化,而F-T柴油颗粒不易被氧化。
分析了26辆国六轻型汽油车在NEDC、WLTC循环工况与RDE工况下的排放试验结果。结果表明:在不同工况下,国六轻型车CO与THC的符合性因子基本低于0.6;NOx排放在RDE工况下的符合性因子可适当降低;RDE工况下的PN排放成为目前国六轻型车需要关注的重点,其中直喷汽油车PN排放较高;直喷汽油车在实际道路行驶工况下的PN排放与车速、加速度存在较强的相关性,PN排放主要集中于车速高于50 km/h且加速度大于0.5 m/s2的加速工况内;RDE工况下冷起动过程中车辆的CO与PN排放较高,是否包含冷起动过程,对RDE试验结果产生的影响较大。
为研究高原地区双燃料汽车分别燃用天然气和汽油时的温室气体CO2排放特性,参考实际行驶污染物排放试验(RDE)要求,在海拔为1 110 m,1 330 m,1 960 m的3个城市分别使用天然气与汽油进行道路排放测试,并使用移动平均窗口法处理数据。结果表明:使用天然气在1 100~2 000 m的高原环境下行驶时,CO2排放因子与海拔呈较好的线性关系,海拔每上升100 m,CO2排放因子升高3.38 g/km,总行程CO2排放因子比使用汽油时平均降低20.33%。海拔较低时,发动机负荷随节气门打开提升更为迅速,随着海拔上升,负荷提升变缓。车速低于50 km/h时,随着车速升高使用挡位的传动比下降,单位行驶里程中的发动机工作循环次数减少,使CO2排放因子随车速升高迅速降低。车速高于50 km/h时,CO2排放因子主要随负荷升高而上升。
柴油机发生拉缸故障时,其振动信号较为复杂,而且伴有较强的背景噪声。为实现柴油机拉缸故障诊断,提出了基于加窗和卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的方法,实现了端到端的故障模式识别。首先将已产生拉缸故障的活塞缸套装入6-135柴油机,进行拉缸故障试验,测取典型工况下机体表面的加速度信号;然后根据柴油机的结构和配气相位分布,分析确定加速度信号的加窗位置并进行加窗处理,得到加窗后信号样本,分为训练集和测试集;再将训练集输入到CNN中不断学习,更新模型参数;最后将训练好的CNN模型应用于测试集,输出故障识别结果。结果表明:基于加窗和CNN的方法可以有效地实现柴油机拉缸故障的诊断。