某柴油發(fā)動機缸內流場和燃燒的數值模擬分析.pdf

1、目前人們對柴油發(fā)動機的燃燒性能和排放的控制越來越嚴格，柴油發(fā)動機燃燒過程的好壞直接影響到發(fā)動機的性能及排放。數值模擬方法能有效的降低成本，縮短研發(fā)周期，得到的信息量大且便于進行優(yōu)化等一系列的優(yōu)點。因此，這種方法被廣泛的應用在柴油發(fā)動機的燃燒過程研究中。鑒于此，本論文通過數值模擬的方法對某柴油發(fā)動機的瞬態(tài)燃燒過程進行了數值計算仿真，對其缸內流場特性進行了宏觀分析，并對碳煙和氮氧化合物的排放進行了的研究。
　　本文采用CFD(Comp

2、utational Fluid Dynamics)數值分析軟件——Fluent，建立了計算模型并將燃燒室關鍵參數參數化。將邊界條件確定以后，對缸內工質的流動狀態(tài)、溫度分布、壓強分布、速度分布以及碳煙和NOx排放物的產生過程進行數值計算，然后對有害排放物的形成機理及主要原因進行了分析。另外，研究了不同轉速對柴油發(fā)動機燃燒過程、碳煙和氮氧化合物排放的影響。為柴油發(fā)動機的動力性能和排放性能的改善和優(yōu)化提供指導。
　　在燃燒室形狀部分，采

3、用了基于克里精（Kriging）代理模型的混合多目標梯度優(yōu)化算法（HMGE算法）對燃燒室關鍵參數尺寸進行了優(yōu)化并進行了定性和定量分析。采用混合多目標梯度優(yōu)化算法（MHGE）快速而精準地進行全局尋優(yōu)并得到帕累托最優(yōu)解集，得到的解集為設計方案的篩選提供了有效的參考和空間。數據挖掘出的結果有效地評估了4個設計變量以及它們自身之間的相互作用對四個設計目標的影響程度，反應出設計變量對設計目標影響的規(guī)律，與此同時也揭露出設計目標之間相互矛盾和相互促

4、進的關系。數據挖掘（Data Mining）的意義在于非常直觀地展現出設計變量和設計目標這類高維度數據之間的關系，有助于找到對影響目標函數的主要因素和提高設計空間的理解，解決了對柴油發(fā)動機燃燒室形狀的優(yōu)化問題，并對隱藏在大量數據中的知識進行了挖掘，積累了這方面的優(yōu)化經驗。通過以上研究得出以下結論：較少的碳煙排放需要較大的余隙高度，較低氮氧化合物排放量需要較小的凸臺高度和較小的縮口率；缸內壓力與碳煙及氮氧化物排放成矛盾關系，缸內溫度與NO