压力对柴油/生物柴油混合燃料喷雾特性影响数值模拟

环境污染及能源短缺对当前动力机械的应用提出更高要求,研究替代燃料是一种有效途径。基于CONVERGE软件搭建了定容弹喷雾计算模型,研究柴油/生物柴油混合燃料在不同工况下的喷雾燃烧特性,为其在发动机中的实际应用提供一定的理论依据。模拟计算了体积比20%生物柴油和柴油混合燃料的喷雾特性,根据仿真结果,分析了混合燃料在喷射压力120~150 MPa,背压3.0~5.0 MPa变化下,喷雾贯穿距、索特平均直径(SMD)、速度变化的分布情况。仿真计算结果表明,混合燃料的喷雾贯穿距随着喷射压力的增大而增大、SMD减小、喷雾中心速度增大,增大喷射压力可以改善雾化;随着背压升高,喷雾贯穿距减小、SMD略微增大、喷雾中心区域速度降低,背压增加增大了气液之间作用力,不利于燃料雾化。

基于分数阶模型与IEKF的锂离子电池SOC估计研究

针对整数阶模型及EKF估算SOC过程中电池极化特性描述不足以及线性化误差累计的问题,提出基于分数阶微分的2阶RC等效电路模型,利用多倍率放电实验测得电池动态容量曲线,通过电压实测值和预测值的均方根误差自适应判断IEKF算法迭代步数,进行SOC估算。试验和仿真结果表明,基于分数阶模型的IEKF,在UDDS工况下SOC最大估计误差为1.24%,平均误差为0.85%,相比于整数阶EKF算法,分数阶IEKF算法在全局鲁棒性以及SOC估算精度上具有一定优势。

IPSO-EKF融合算法的SOC估算研究

利用扩展卡尔曼滤波算法对磷酸铁锂电池进行SOC估算时,系统噪声和观测噪声的噪声协方差矩阵多为随机给出,无法对噪声问题进行针对性的优化。基于上述问题,提出了一种基于IPSO-EKF的融合算法,在动态工况下优化噪声协方差矩阵,提高SOC估算精度。试验和仿真结果表明:相对于EKF算法,所提出的IPSO-EKF算法在准确性和适应范围上有更好的表现;收敛速度较快,在5次左右的迭代过程中迅速收敛到全局最优位置,并且在随后的迭代过程中,最佳适应度值趋向于稳定;通过RMSE和MAPE值评价算法的可靠性,在DST、UDDS及NEDC工况下,RMSE值分别为0.2244、0.1980和0.3684,MAPE值分别为0.6050、0.6680和0.7067。此外,还提供了通过噪声寻优提高SOC估算精度的思路。