WLTC工況下的能量流分解及仿真優化

姜宏霞，林 歡，何 潤

（上汽通用五菱汽車股份有限公司，廣西 柳州 545007）

隨著政府管理方式不斷變革、汽車市場和技術的快速發展以及跨產業融合態勢日益深化，汽車節能與環保工作面臨新的形勢和挑戰，是汽車行業可持續發展的必由之路。同時，國家法規對汽車的節能與環保要求越來越嚴格，企業面臨的雙積分壓力也越來越大，綜合油耗申報從歐盟提出的新歐洲駕駛循環周期（New European Driving Cycle, NEDC）切換到全球輕型汽車統一測試循環（World Light-car Testing Cycle, WLTC）后，行業預估WLTC平均油耗較NEDC增加7%～15%，至2025年目標值放寬系數為1時，企業傳統車負積分會進一步加劇，且傳統車油耗下降緩慢導致油耗負積分呈現不斷增長的態勢。與此同時，“3060碳目標”即2030年實現全國碳達峰，2060年實現碳中和的推出，加劇汽車行業的壓力。

油耗作為使用階段碳排放考核的重要因子，在此背景下，傳統車降油耗迫在眉睫，基于能量流的傳統車能耗分析手段也顯得非常重要。

能量流分析是識別燃料中熱能能量傳遞路徑，確定技術或策略對發動機、變速器、冷卻系統等各子系統運行過程影響的有效工具。此前，使用能量流方法對內燃機效率提升改進有明顯的效果，對氫燃料渦輪增壓發動機中不同參數對能量分布的影響進行分析。結果表明，隨著點火時間接近上止點（Top Dead Center, TDC），點火當量比的增加，冷卻系統能量所占比例降低，而排氣能量所占比例增加，很多學者僅停留在對于穩定工況下發動機本體的能量流分解及研究，對于瞬時工況的整車能量流研究甚少。

本文基于WLTC研究某機械式無級自動變速器（Continuously Variable Transmission, CVT）整車狀態下的能量損失，建立Amesim能量流仿真模型，通過試驗數據對模型進行校對，并根據能量流方法計算整車子系統的能耗分布，提出改進措施通過仿真手段預估節油率，從而達到整車降油耗目的，提出實車驗證優化方向，為節能降耗提供可靠的理論支撐和分析驗證工具。

1 能量流計算原理

整車驅動的總能量來源于液體燃料即燃油，燃油進入缸內后燃燒產生的能量，能耗分解共分為10級，能量平衡關系為

式中，為整車驅動的總能量；為未燃化學能；為排氣焓增；為散熱器換熱能量；為暖通系統換熱能量；為增壓器系統換熱能量；為泵氣損失；為發動機摩擦及附件功耗；為半軸有效功；為傳動效率損失；為余項損失。

燃油總能為

式中，˙為汽油燃油質量（可采用燃油流量計測試值或者碳平衡計算值）；為汽油燃油的低熱值，一般取44 MJ/kg。

未燃化學能為

式中，為過量空氣系數；和分別為排氣中未燃組分（碳氫THC、一氧化碳CO）質量及低熱值。

排氣焓增為

冷卻系統傳熱為

泵氣損失為

式中，為泵氣損失壓力；為發動機每缸的工作容積；為發動機轉速；為發動機缸數；τ為沖程數。

發動機摩擦及附件功耗為

式中，為摩擦損失壓力。

半軸有效功率為

式中，為半軸轉速（通過車速計算得到）；為半軸扭矩。

傳動系統損失為

式中，為傳動系統損失，為傳動系統效率。

以上能耗均得出后，余項損失通過式（1）計算，主要包括機體儲熱、機艙內的對流換熱、熱輻射。

2 試驗方法及能耗分解

2.1 試驗工況

整車試驗選用的道路循環工況為WLTC，工況時間為1 800 s，包含低速、中速、高速、超高速四個階段。WLTC工況運行如圖1所示。

2.2 傳感器布置

為了分析評估整車能耗分布，在測試過程中全面監測整車運行狀態，在氣路、水路、油路等關鍵位置布置溫度、壓力、流量計等傳感器，圖2為水路傳感器安裝示意圖。

2.3 能耗分解

該整車能量流測試中將能量流分解為9項，其中的余項損失為非直接測量值，即燃油總能減去其他8項測試結果之和，主要包括發動機機艙內的表面對流、輻射換熱以及循環過程中的系統儲熱（機體、冷卻水、機油）。

將研究車型實測能量流測試數據代入上述能量流理論計算公式，即可得到瞬態能量分布，如圖3所示。

結合WLTC循環實測半軸有效功率占比可知，該車型輪端有效功率占比為19.92%，其余的能量以不同形式的能量消耗，結合發動機的工作狀態、熱效率及發動機摩擦損失占比來看，發動機的熱效率為25.90%，余項損失占比和排氣損失（排氣焓增+燃燒損失）分別為19.08%和31.21%。根據能耗分布情況，排氣焓增（26.6%），余項損失（19.1%），換熱損失（14.4%）占比較大，其主要影響的性能指標為發動機水溫溫升、變速器油溫溫升、起燃過程、怠速油耗、傳熱損失、未燃化學能、附件功耗優化方向。

3 整車系統仿真模型的建立及優化

3.1 整車系統參數輸入

本次樣車選用前置前驅自動變速器CVT車型，搭載增壓發動機，配有傳統的機械水泵、節溫器、風扇等傳統的冷卻系統，試驗樣車的主要參數如表1所示。

3.2 整車系統模型建立

基于Amesim軟件建立模型，該模型由整車模型、熱管理系統、電器附件三部分組成，如圖4所示。整車模型主要為整車縱向動力學模型，包括駕駛員模塊、發動機及其控制模塊、傳動系統模塊（包括液力變矩器、CVT、主減等）以及整車模塊。熱管理系統主要提供水、油管理，為發動機提供正常運行邊界，包括缸體/缸蓋換熱模塊、冷卻系統（包括節溫器、散熱器、暖風、油冷器等）、空調系統（壓縮機、冷凝器、蒸發器、膨脹閥、乘員艙等）。電器附件主要模擬整車用電負荷以及電池狀態相關場景（主要包括發電機、電池、相關用電器負載以及控制等）。

3.3 整車系統模型仿真結果分析

主要從發動機轉速、扭矩、出水溫度、瞬時油耗進行對比，仿真與測試數據基本一致，如圖5—圖8所示。

3.4 仿真優化

根據能耗分解占比及可實施性，對發動機溫升、怠速油耗兩個方向進行詳細分析，并提出中期改進優化方向。

3.4.1 優化發動機水溫溫升歷程

通過加快發動機水溫溫升速率來提高發動機的熱效率，無采暖需求時，切斷暖風流量。優化前累計油耗約1 449 g，優化后累計油耗約1 434 g，油耗改善了15 g，改善率約1%，優化前后差異如圖9—圖11所示。

3.4.2 優化怠速油耗

通過增加怠速空擋，降低整車怠速油耗，仿真時，在變速器前增加離合器，怠速時脫開，切斷發動機動力輸出。優化前累計油耗約1449 g，優化后累計油耗約1 420 g，油耗改善29 g，改善率約2%，優化前后差異如圖12所示，結果顯示，在怠速位置瞬時油耗明顯低于優化前。

3.4.3 其他優化方向

其他優化方向節油率如表2所示。

4 結論

基于能量流理論分析整車能耗分布，對整車能耗進行分解，并建立整車能量流模型，用于指導能耗優化。分別從整車行駛需求、工況歷程、傳熱損失、未燃化學能以及發動機附件功耗幾個方面對整車能耗提出了相關優化建議，并對各優化方案進行了優化仿真分析。

結合各單變量優化結果，進行組合優化方案仿真分析，最終可得到約10%的油耗改善率。

能量流理論及仿真分析方法，為后續的實車降油耗驗證環節提供降油耗方向及明確的工程實施建議，并可以針對項目不同階段提出不同的優化方向。