2024年, 第0卷, 第4期　
刊出日期：2024-08-25

  

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  稀燃缸内直喷氢内燃机NH₃-SCR后处理系统工作特性研究

  邹凯翔，孙柏刚，罗庆贺

  车用发动机. 2024, 0(4): 1-8.

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  氢内燃机具有零碳排放的特点，是实现低成本碳中和的重要手段。但是缸内燃烧的高温环境会生成大量的氮氧化物(NO_x)排放，在日益严苛的排放法规要求下，利用选择性催化还原（SCR）NO_x的后处理技术是拓展氢内燃机大规模应用、不断提升其动力性和经济性的必要手段。首先通过试验验证了Cu基分子筛的NH₃-SCR后处理系统是一种高效的针对直喷氢内燃机的NO_x净化方案，接着使用简化反应机理对NH₃-SCR反应过程进行了建模仿真，并研究了反应温度、空速和氨氮比对氢内燃机边界下NH₃-SCR还原NO_x的影响。研究结果表明：在稀燃缸内直喷氢内燃机边界下，NH₃-SCR低温活性仍保持良好，后处理系统起燃温度（T₅₀）为110 ℃，活性窗口（T₉₀）范围为150~425 ℃；在空速大于25 000 h^－1时， NOx转化效率都大于95%；当控制氨氮比为0.5，并保持反应温度在350~400 ℃时可保证最高的NOx转化效率，实现直喷氢内燃机的近零NOx排放。
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  重型柴油机匹配双喷SCR系统实现超低排放的研究

  朱敏霖，王辉，高建宾，赵令猛，李明星，王晓辉

  车用发动机. 2024, 0(4): 9-16.

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  以一款满足国六b排放标准的重型柴油机为研究对象，探索匹配双喷铜基SCR系统实现超低排放的潜力。研究表明：匹配双喷SCR系统的柴油机通过排气热管理优化、氨存储和当量喷射策略的协同优化，具有满足欧七排放草案限值的能力。同时发现，尿素喷射会大幅度增加PN排放，对PN₁₀的影响远大于对PN₂₃的影响，其中ufSCR的尿素喷射对PN₁₀排放影响较大，可通过优化SCR混合器降低PN₁₀排放。发动机本体的N₂O排放较低，N₂O主要在催化器产生，特别是SCR和ASC单元；在不同温度区间NO₂的生成机理和速率有较大区别，与尿素喷射量有较大关联性。
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  预燃室点火式汽油机稀薄燃烧特性试验研究

  尹丛勃，申小雨

  车用发动机. 2024, 0(4): 17-23.

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  基于测试试验台架对被动预燃室增压直喷汽油机在不同工况下的效率特性、燃烧特性、燃油经济性以及排放特性进行了研究。采用3次喷射策略形成稀薄燃烧环境（过量空气系数为1.3），发动机转速为2 800 r/min，2 000 r/min。结果表明：同一转速条件下，增压预燃室发动机在负荷增加时，有效热效率和有效机械效率呈上升趋势，但超过一定范围，有效热效率下降；CA10，CA50，CA75，CA90和最大爆震指数随负荷增大呈上升趋势，同时燃烧循环变动率也可以控制在0.35%以下；发动机转速为2 800 r/min，较小负荷时的燃油消耗率最低可达242.1 g/(kW·h)；NO_x，HC和CO排放与发动机运行工况密切相关，随负荷增加呈现减少趋势，Soot排放可控制在0.13 mg/m³。
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  台阶型和斜锥型燃烧室对高强化柴油机燃烧过程影响的试验研究

  臧建淋，马强，陈实，张伟民

  车用发动机. 2024, 0(4): 24-30.

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  为了提高高强化单缸柴油机燃烧室内空气利用率、优化油气混合过程，设计了台阶型和斜锥型缩口燃烧室，通过试验方法得到喉口直径对燃烧过程的影响规律。口径为72 mm的台阶型缩口燃烧室能够在过量空气系数1.5~1.7条件下达到平均有效压力（BMEP）为2.6 MPa的目标，并具有较低的油耗、排温和烟度，燃烧持续期短；在相同BMEP（2.6 MPa）下，斜锥型缩口燃烧室比台阶型缩口燃烧室具有更低的油耗、排温和最高燃烧压力，放热速率更快、燃烧持续期更短。
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  试验数据驱动的MSRFC系统分析与仿真

  鹿瑶，蒋兆晨，何志霞，沈建跃

  车用发动机. 2024, 0(4): 31-37.

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  甲醇重整高温质子交换膜燃料电池（MSRFC）是一种以甲醇为燃料的清洁高效能源转换装置。建立了目标功率为3.5 kW的MSRFC试验平台，系统测量和分析了高温燃料电池（HT-PEMFC）电堆功率阶跃期和稳定期甲醇燃料供给、重整气组分、电堆性能以及重整器、燃烧器和电堆温度等动态响应特征。基于试验数据研究了样本空间和不同机器学习方法对HT-PEMFC电堆性能预测的准确性和适用性，最终训练了高斯过程回归HT-PEMFC电堆电压预测模型。通过Simulink构建了耦合机器学习电压预测模型和MSRFC子系统能量守恒方程的系统仿真方法，可以准确预测MSRFC系统阶跃期和稳定期的功率、温度和响应时间，相对误差分别控制在1%和3%以内。试验结果和系统仿真模型可以为MSRFC系统优化和放大提供数据支撑。
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  离心式压气机变工况模拟及轴向力变化机理分析

  李晓杰，王亚明，董小瑞，王军，门日秀，韩少剑

  车用发动机. 2024, 0(4): 38-45.

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  在相继增压系统切换过程中增压器轴向力的变化会严重影响其稳定性，以Garrett TBP4增压器的压气机端为研究对象，建立了压气机全流道计算域并划分多面体网格，设计7个工况，利用CFD研究了相继增压系统切换过程中的切换时间、切换转速、切换出口压力变化对压气机轴向力的影响规律，同时结合内部流场分析轴向力变化机理。结果表明：切换时间主要影响轴向力的突增时刻，切换转速幅值主要影响最终轴向力的大小，切换出口压力幅值主要影响轴向力突增与否；叶片轴向力受流场影响最大。
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  基于Strohmeyer模型的金属材料P-S-N曲线表征方法研究

  王增全，刘烨，陶帅，景国玺，彭海雄，张丽强

  车用发动机. 2024, 0(4): 46-53.

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  基于Strohmeyer模型提出一种考虑置信度的金属材料P-S-N曲线通用表征方法，利用非线性最小二乘法(NLS)拟合得到高精度P-S-N曲线。考虑金属材料寿命及测试应力分散性，提出单一寿命模型和改进三参数分散度模型，结合对数寿命标准差与应力的相关性分析数据离散度，分别利用 2A12铝合金和BSM590钢材料验证了可行性。研究结果表明：利用所提出的表征方法预测疲劳极限，误差小于10%，分散度模型调整系数提高超过0.4，拟合精度显著提高，对结构件的精细化可靠性设计提供了技术支撑。
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  直喷汽油机高效颗粒捕集器技术及控制策略研究

  马标，钟秋月，胡帅，孙豫，滕勤

  车用发动机. 2024, 0(4): 54-60.

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  为了适应国家排放法规对汽油直喷发动机颗粒物监测粒径逐渐减小的要求，根据汽油直喷发动机排放开发目标，设计不同的汽油机颗粒捕集器（GPF）技术方案，通过发动机台架试验、转毂试验的测试选型确定捕集效率高、背压小的最优方案。建立了基于发动机原排和压差的GPF控制策略，结合GPF测试选型数据标定GPF碳载量模型、再生效率模型等，实现再生工况识别并协调再生控制。通过WLTC排放循环验证GPF控制策略，最优方案的捕集效率满足排放开发目标，有效降低了汽油直喷汽油机的颗粒物排放。
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  基于反动度的增压器涡轮设计方法

  陈钢，闫健菲，姜承赋，张卓沛，冀翼

  车用发动机. 2024, 0(4): 61-70.

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  通过分析涡轮叶轮叶片角与反动度的关系，设计了叶片角分布控制参数，构建了3种不同反动度的增压涡轮，匹配不同尺寸的涡轮壳，在相同流量条件下，研究了不同反动度涡轮对涡轮级的性能影响规律。最终，应用基于涡轮反动度特征叶片角分布控制方法，实现了增压器涡轮的全参数化设计。结果表明，采用基于反动度的增压器涡轮叶轮的设计方法是可行的，可以满足增压器涡轮叶轮性能优化设计需求。
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  基于多视角数字全息的微尺度液滴表面结构三维测量研究

  宗子建，伍岳

  车用发动机. 2024, 0(4): 71-78.

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  数字全息技术在发动机燃烧、喷雾、排放中产生的微尺度液滴的三维结构测量中有着广泛的应用，但是过去的数字全息技术仅能获得椭球形假设下的液滴大致形状，难以获得完整的三维表面形状信息。针对毫米级液滴的三维表面形状开展测量，开发了一种新型的多角度共轴全息系统，使用7台相机从不同方向上同步拍摄毫米级液滴的全息图，通过将不同方向上获得的全息图耦合，获得较为完整的物体表面点云阵列，从而得到较精确的物体表面形状。该系统可以较为准确地测量毫米级物体的三维表面形状，在发动机内部过程诊断工作中有一定应用潜力。
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  基于声发射的缸套珩磨网纹磨损深度检测

  许乃山，王北军，杨晓帆，尤建国，韦宏，李国兴

  车用发动机. 2024, 0(4): 79-84.

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  珩磨网纹对维持活塞-缸套间润滑状态至关重要，磨损造成的网纹深度变浅会引起润滑恶化并加剧摩擦磨损，甚至造成拉缸等重大机械事故。提出一种基于声发射的缸套珩磨网纹磨损深度检测方法，从声发射信号中识别提取了网纹深度有关特征变量，通过构建卷积神经网络模型建立了声发射特征信号与网纹深度的映射关系。基于长行程往复式摩擦试验机，对不同网纹简约谷深的缸套试样在变转速、变载荷工况下实测的声发射信号进行采集分析，发现网纹简约谷深与声发射信号低频和高频段存在较强相关性。基于所建模型对早期缸套网纹磨损进行了检测评估，结果表明：珩磨网纹深度识别平均准确率达94%，证实了基于声发射技术进行缸套网纹磨损深度非介入式检测的可行性。
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  基于1DCNN-GWO-SVM的柴油机喷油系统故障诊断方法研究

  冯海波，毛玉欣，孔祥鑫，张探军，刘峰春，叶俊杰

  车用发动机. 2024, 0(4): 85-92.

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  准确、有效的故障诊断是柴油机安全可靠运行的重要保障。基于热工参数诊断的方法存在测点多、专业性强等问题,传统机器学习结合振动信号诊断方法存在人为影响因素过高、不确定性大等问题，因此提出了一种基于1DCNN-GWO-SVM的柴油机喷油系统故障诊断方法。首先利用一维卷积神经网络（one-dimensional convolutional neural network,1DCNN）对时域下的柴油机振动加速度信号进行自学习特征提取，然后利用提取到的特征向量训练支持向量机（support vector machine,SVM）分类模型，并利用灰狼优化算法（grey wolf optimization,GWO）对SVM的C，g等超参数进行寻优，以此来实现对柴油机的“端对端”故障诊断。在实例验证中，1DCNN-GWO-SVM在测试集上能达到99.10%的诊断准确率，优于传统的机器学习故障诊断方法，并且在信噪比为分别10 dB，20 dB，30 dB的干扰环境下，依然能保持90%以上的诊断准确率。结果表明：1DCNN-GWO-SVM是一种预测精度高、泛化能力强、抗干扰能力强的柴油机“端对端”喷油系统故障诊断方法，具有实际工程应用价值。