基于DOE與遺傳算法相結合的共軌柴油機噴射參數優化＊

（海軍工程大學船舶與動力學院 武漢 4300033）

0 引 言

共軌燃油系統設計中，影響共軌燃油系統性能的參數眾多，且各參數之間存在復雜的相互影響和制約關系，即某個參數對柴油機工作過程及性能的影響并不是孤立的，而是跟其他參數共同影響．因此，要得出最優的燃油系統參數需要進行大量的方案試制和配試工作，費時費力且代價很高［1－3］．即 使采用 CFD 設計技術［4－5］，也需要極大的計算成本．因此，基于統計學理論發展出的計算量小、在一定程度上可以保證設計準確性的代理模型方法開始得到關注，在CFD優化設計過程中，用該模型取代耗時的高精度的計算流體動力學分析，可以加速設計過程，降低設計成本，有效地平衡了CFD計算成本和計算準確性這一矛盾．

本文運用試驗設計方法（DOE）設計燃油系統參數的試驗計算矩陣，利用FIRE軟件對不同燃油系統參數的影響進行計算，再以響應面近似模型技術構造燃燒和排放的優化目標函數，利用遺傳算法對該近似模型進行尋優［6－7］，結合燃燒分析并對優化結果進行了仿真研究以及試驗驗證．

1 噴射系統參數優化

1.1 燃油系統參數DOE優化

對燃油系統噴射參數的優化目的是使柴油機的NOx排放，顆粒物排放，燃油消耗率以及燃燒噪聲在額定負荷時達到較優的水平［8－10］．噴射系統參數主要包括噴油參數（噴射壓力、噴射始點等）、噴嘴結構參數以及噴油器安裝位置．本文選取優化的噴射系統參數主要有：噴油提前角、噴孔個數、噴孔直徑、噴射夾角、噴孔長徑比、噴嘴伸出高度．根據TBD234V6柴油機的結構，6個參數的選取范圍見表1．

表1 燃燒系統參數選取范圍

本文對噴射系統參數優化的主要目標是降低油耗，提高效率，同時保持較低的NOx和soot排放以及燃燒噪聲．這樣根據多變量處理方法中的 目標達到法設計的目標函數為

式中：（NOx）0，（顆粒物）0分別為NOx，顆粒物，壓力升高比和燃油消耗率的目標值．

在參數范圍內，利用中心復合法（CCD）進行了方案設計，選取了77種設計方案進行優選．根據試驗設計方案應用Pro／Engineer進行不同噴嘴結構噴油器內部流通區域的三維幾何造型，再生成．stl文件導入FIRE軟件生成計算網格并進行兩相流計算，得到各噴孔的流量系數、噴油規律以及nozzle文件，與噴霧和燃燒模型進行耦合計算，在FIRE軟件2Dresult中可以得到NOx，Soot和缸內壓力隨曲柄轉角的變化曲線，對p－φ圖進行處理可以得出壓力升高率和油耗率．

1.2 響應面近似模型結合遺傳算法的優化

通過DOE分析，可以進行噴射系統參數與柴油機燃燒和排放性能的優化匹配，但是優化結果為試驗水平范圍內的近似解而非全局最優解，優化參數是一些離散的點，而不是連續的空間．為了彌補這個缺陷，本文利用iSIGHT軟件的Approximation模塊來構造了目標函數與多變量間的響應曲面近似模型．根據優化目標函數，構造的二階多項式響應面近似模型公式為

式中：δ為噴射夾角，（°）；d 為噴孔直徑，mm；h為噴嘴伸出高度，mm；l／d為噴孔長徑比；n為噴孔數；φ為噴油提前角，℃A．

根據柴油機燃燒系統結構特點確定了噴射始點、噴孔個數、噴孔直徑、噴射夾角、噴孔長徑比和噴嘴伸出高度的約束條件，定義共軌系統噴射參數的優化問題的數學表達式如下：

在此模型基礎上采用多島遺傳算法結合順序二次規劃算法優化方案，對噴射系統參數進行了優化．表2為以f為優化目標的噴射系統參數全局優化結果．

表2 噴射系統參數優化結果

2 燃燒分析

針對優化方案，利用燃燒分析軟件進行了缸內燃燒分析．圖1為優化方案在0℃A，10，20和30℃4個時刻缸內溫度分布的切片圖．由于優化方案的噴射始點較大，噴孔直徑小，在上止點時已噴入缸內霧化混合的燃油較多，且混合氣形成均勻，因此燃燒迅速，溫度較高，最高溫度達2 755．8 K，并且高溫區已向余隙區擴展，缸內平均溫度已達1 050K．在上止點后10°時，缸內已充分燃燒，高溫區域較大，且在燃燒室內分布均勻，具有更高的燃燒效率．

圖1 優化方案不同時刻缸內溫度分布切片圖

圖2 優化方案不同時刻缸內碳煙分布切片圖

圖3 優化方案不同時刻缸內NOx分布的切片圖

圖2 、圖3為優化方案在0，10，20和30℃A 4個時刻缸內缸內碳煙和NOx分布的縱向切片圖．從圖2中可以看出，優化方案燃油與空氣的混合良好，碳煙的生成量較少，而且其燃燒溫度較高，氧化速度更快，在390℃A時，除在燃燒室軸線上還有部分碳煙外，其余已基本氧化，因而其碳煙的排放較低，但由于其燃燒時刻早，缸內溫度高，增大了NOx的生成量．

3 試驗驗證

為驗證優化仿真結果，對優化方案的燃油系統進行了試制，并安裝于柴油機上進行了測試，圖4－圖6為優化方案的仿真結果與配機試驗結果的缸內壓力、缸內溫度以及累積放熱率的對比，從圖中可以看出缸內壓力、溫度以及累積放熱率曲線都取得了較好的一致，證明了仿真模型的準確性．表3為原機測試結果與優化方案試驗結果部分參數的對比．柴油機燃油消耗率為192g／（kWh），比原機降低了5%，NOx和碳煙排放分別比原機降低10%和18%，空氣噪聲略高，但也在允許范圍內．由此說明本文利用遺傳算法結合順序二次規劃算法的優化方法進行噴射系統參數的優化設計是正確的，它能夠快速的進行優化空間的全局尋優，且能得到可信的優化結果．

表3 優化方案與原機的測試數據對比

圖4 優化方案缸內壓力試驗與仿真結果對比

圖5 優化方案缸內溫度試驗與仿真結果對比

圖6 優化方案累積放熱率試驗與仿真結果對比

4 結 論

通過運用中心復合法設計了燃油系統參數的試驗計算矩陣，用響應面近似模型技術構造了以經濟性為主的綜合優化目標函數，以遺傳算法結合順序二次規劃算法對該近似模型進行了尋優，確定了燃油系統參數的優化組合，對優化結果進行了仿真計算，并在試驗臺架上進行了優化方案的配機試驗驗證，可以得到主要結論如下．

1）用響應面近似模型技術構造綜合優化目標函數，以遺傳算法結合順序二次規劃算法對該近似模型進行了尋優的研究方法是可行的．

2）通過試驗可以看出，柴油機缸內壓力、溫度以及累積放熱率曲線與仿真結果取得了較好的一致，證明了仿真模型的準確性．

3）通過優化，柴油機燃油消耗率比原機降低了5%，NOx和碳煙排放分別比原機降低10%和18%，證明了優化結果的正確性．

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