4190船用柴油机的研制与开发

随着我国海洋渔业的不断发展,渔船对配套柴油机性能的要求越来越高,4190船用柴油机正是为了满足这一需求而研发的近海渔船用柴油机。本文简要地介绍了4190船机的主要特点、性能指标、试验研究及应用情况。

4190Z_LC-2型船用柴油机燃油系统电控化改造

阐述了4190ZLC-2船用柴油机喷油系统电控化改造的实验方案.通过改变喷油泵柱塞直径的大小、喷油器喷孔直径的大小及喷油定时参数来分析影响柴油机经济性(耗油率)、排放性能(NOx,CH浓度的排放)和燃烧性能的相关因素.并分别在负荷特性和推进特性下,对该柴油机改造前后的燃烧性能和排放性能进行分析对比.从而给后续柴油机燃油系统改造提供理论和试验依据.

4190Z_LC-2型船用柴油机燃油喷射系统参数匹配

利用AMESim液压仿真软件建立电控柴油机喷油系统仿真模型,在此基础上,以喷油压力为优化目标,喷油量为约束条件,运用正交试验设计方法进行喷油系统参数仿真计算,再通过方差分析方法分析各参数对喷油压力的影响规律。研究结果表明,对喷油压力影响程度由强到弱依次为柱塞直径、油管直径、凸轮型线速度、喷孔数×喷孔直径(流通面积不变)、油管长度。通过方差分析得出最优参数组合方案为:喷油器喷孔数×喷孔直径为10×0.22 mm;凸轮型线速度0.46 mm/℃A;柱塞直径15 mm;高压油管长度800 mm;高压油管直径1.5 mm。此参数组令方案可以将喷油压力提高到154.3 MPa。

基于RBF神经网络的船用柴油机NOx排放的预测

依据4190Z_LC-2型船用四冲程增压柴油机实际试验测得的数据,利用MATLAB中的神经网络工具箱,建立了基于径向基函数神经网络(RBF)的柴油机氮氧化物(NOx)排放浓度的预测模型。在预测模型建立过程中选取柴油机油耗率(SFOC)、功率、转速等参数数值作为输入矩阵,柴油机的氮氧化物排放浓度作为输出矩阵。仿真结果表明:该方法预测精度高,可为控制氮氧化物的排放提供依据。

基于GMDH网络的船用增压柴油机性能预测及仿真

采用数据分组处理(Group Method of Data Handing,GMDH)的神经网络分类方法,建立4190ZLC船用四冲程增压柴油机性能预测的数学模型.针对船用中速柴油机运行状况,考虑到其影响运行状态的因素,结合实验数据进行4190ZLC船用柴油机性能的预测及仿真分析.该模型解决了神经网络结构较大,计算耗时较长的问题.将该模型与BP(Back-Propagation,BP)前馈神经网络仿真结果进行比较,结果表明其仿真效果好于BP神经网络模型,并且该神经网络能较好地满足柴油机性能预测仿真的需求.

4190船用增压四冲程柴油机进排气系统建模

基于MATLAB/Simulink仿真平台,构建4190型船用增压四冲程柴油机的非线性仿真模型,进行进、排气系统的仿真计算.以4190 ZLC-2型船舶中速柴油机为例,并将仿真结果与实验结果进行对比,验证了柴油机仿真模型的正确性.利用该仿真模型进一步研究进、排气系统对4190ZLC-2型柴油机功率、扭矩、燃油消耗率、充气效率等参数的影响.结果表明:柴油机进气总管直径偏移+20mm与排气歧管直径为65mm时,4190型柴油机经济性和排放性达到最优,为190系列船用中速柴油机性能优化设计提供了依据.