柴油机Wiebe模型参数优化及燃烧性能预测

基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、双Wiebe模型.然后,使用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法拟合Wiebe方程得到相应的6个Wiebe参数,实现放热率Wiebe参数化.最后,基于该Wiebe燃烧参数,应用误差反向传播神经网络(back propagation neural network,BP-NN)和随机森林(random forest,RF)算法,开发了实用性更广泛的两种Wiebe燃烧预测模型,研究了不同边界条件下的燃烧规律.结果显示:代数Wiebe方程的线性拟合精度小于等于0.99000时放热率曲线更复杂,此时选用双Wiebe方程可得到高精度的Wiebe燃烧参数,反之选用单Wiebe方程即可;在1200 r/min和2200 r/min时选择双Wiebe方程对放热率进行拟合,拟合精度R^(2)均大于0.99000,误差平方和均小于0.01,通过Wiebe参数重新构建的放热率和实验放热率基本一致.基于LM算法的放热率拟合算法,可以很好地反映柴油机不同工况下的燃烧特征.对比两种不同的燃烧预测模型BP-NN和RF发现:BP-NN模型对一Wiebe形状因子m1和一Wiebe燃烧初始相位φ_(01)的预测精度更高,而RF算法对一Wiebe燃烧比例α和燃烧结束相位φ_(end)的预测精度更高,因此,针对不同燃烧参数选择不同预测模型可以有效提高Wiebe燃烧预测模型的精度.

基于Bayes正则化的柴油机神经网络燃烧预测模型

针对Wiebe燃烧模型需要大量的逐点参数整定、普适性较差、不具备预测性的问题,该文提出一种建立基于Bayes正则化的神经网络燃烧预测模型的多重Wiebe放热率模型标定方法。利用modeFRONTIER对多重Wiebe燃烧模型进行部分工况的预标定,为燃烧预测模型建立提供数据;进行工况边界参数和模型标定参数之间的敏感性分析,并利用基于Bayes正则化的神经网络建立两者之间关系,赋予多重Wiebe燃烧模型预测性,降低燃烧模型标定工作量。结果表明:该燃烧预测模型的平均精度达到93.2%,部分工况点的预测精度达到97%以上,表明该神经网络燃烧预测模型具备较高的模型精度和模型泛化能力。

多重射流气相燃烧反应器内三维流场的数值模拟

采用标准的k-ε湍流模型、EDC(涡耗散)燃烧模型和DO(离散坐标)辐射换热模型对多重射流燃烧反应器内的流动及燃烧状况进行了三维全尺寸数值模拟。研究了不同工艺条件下燃烧反应器内温度、速度以及各反应组分的分布状况,考察了燃烧反应器径向温度分布等参数对最终颗粒尺寸、形貌特征的影响规律,并与同工艺条件下实验结果进行了验证,数值模拟与实验结果吻合良好。所建立的数学模型为燃烧反应器结构设计和工艺条件优化提供了依据,同时模拟结果也为纳米颗粒成核生长过程的研究提供理论依据。