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Autor(en): Wenig, Markus
Titel: Simulation der ottomotorischen Zyklenschwankungen
Sonstige Titel: Simulation of cycle-to-cycle variation of SI engines
Erscheinungsdatum: 2013
Dokumentart: Dissertation
URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-89505
http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/4578
http://dx.doi.org/10.18419/opus-4561
Zusammenfassung: In dieser Arbeit wird ein phänomenologisches Zyklenschwankungsmodell zur Wiedergabe der ottomotorischen Zyklenschwankungen vorgestellt. Die Untersuchungen ergaben zwei Haupteinflussfaktoren auf die Zyklenschwankungen, zum einen den Grad der Ladungsverdünnung und zum anderen die Lage der Verbrennung, in Abhängigkeit derer sich die stochastischen Schwankungen der Verbrennung unterschiedlich stark auswirken. Für die simulative Darstellung der Zyklenschwankungen waren zwei Parametervariationen (SF- und EP-Variation) notwendig, um die Schwankungen der Verdünnung bzw. der Gemischzusammensetzung an der Zündkerze und die Schwankungen des Entflammungsphase wiederzugeben. Zur motorspezifischen Modellanpassung der SF- und EPVariation müssen in erster Linie drei Modellparameter abgestimmt werden. Da der Einfluss beider Variationen allerdings mit unterschiedlichen Phänomenen einhergeht und sich diese meist auch über unterschiedliche Kennfeldbereiche erstrecken, können SF- und EP-Variation getrennt voneinander abgestimmt werden. Für die Berechnung der Zyklenschwankungen sind 15 Variationsrechnungen (5 SF-Rechnungen, 3 EP-Rechnungen) notwendig, was auf einem aktuellen Desktop-PC einer durchschnittlichen Rechendauer von etwa 2 bis 8 Sekunden pro Betriebspunkt entspricht. Die Modellentwicklung fand anhand von vier Versuchsträgern statt, welche durch die Vielfalt ihrer Messdatenbereiche (Teillast/Volllast, komplettes Kennfeld) und Betriebskonzepte (Magerbetrieb, hochaufgeladener Downsizingbetrieb, interne AGR, Ventilhub- und Steuerzeitenvariationen) eine äußerst umfangreiche Ausgangsbasis boten – insgesamt standen somit mehr als 1300 Betriebspunkte zur Verfügung. Die Belastbarkeit des Modells wurde anschließend durch Validierungsrechnungen an drei weiteren Versuchsträgern belegt, deren Messdaten nicht in die Modellentwicklung mit einflossen. Im Weiteren sollte der Einfluss des Informationsgewinns aus der Zyklenschwankungssimulation – mit anderen Worten der Einfluss von einzelarbeitsspielaufgelösten Druck- und Temperaturverläufen – auf die Vorhersagefähigkeit aktueller Klopfmodellansätze näher betrachtet werden. Für die Untersuchungen stand ein Versuchsträger mit 44 Volllastbetriebspunkten über ein Drehzahlband von 1000 bis 6000 U/min zur Verfügung. Es ergab sich allerdings für die untersuchten Klopfmodelle durch die Berücksichtigung der Zyklenschwankungen keine Verbesserung der Simulationsgenauigkeit.
In this thesis a phenomenological ccv model approach is presented which enables the prediction of ccv using a quasi-dimensional combustion model within the framework of a real working process calculation. The ccv model was developed by reference to four test engines which, thanks to the great variety of their measurement data ranges (part load/full load, complete map) and operation concepts (lean operation, highly supercharged downsizing operation, internal EGR, valve lift and timing variations), provided an extremely extensive measurement data basis of over 1300 operating points. Subsequently, the ccv model was validated by means of three further test engines which were not part of the actual development process. The ccv model approach bases on the assumption that cyclic fluctuations can be represented by a variation of parameters available in the combustion model (e.g. turbulence level, inflammation parameters, etc.). For each of these variation values a simulation calculation is then carried out, from which the corresponding pressure trace or indicated mean effective pressures can be obtained. Thereby, the input variables of the simulation are weighted by means of a distribution function (Gaussian distribution). This in turn makes it possible to determine the incidence with which the simulated indicated mean effective pressures are finally incorporated in the calculation of the standard deviation of IMEP (as a measure of cyclic variability). The investigations showed that there are primarily two influences which determine the gasoline engine cyclic fluctuations – charge dilution and the combustion position (50% MFB timing). To consider these influences various model parameters – concerning among others the turbulence (Ck, uturb), inflammation (aZZP, start of burn), residual gas and leaning influences (xR, AFR) – were analyzed extensively. Finally, a double variation of laminar flame propagation (SF-variation) and inflammation phase (EP-variation) proved to be worthwhile. The ccv are thus modeled by means of two separate parameter variations with altogether 15 variation values which lead to an average computation time of 2-8 seconds per operating point on a conventional desktop PC. The above mentioned parameter variations can be adjusted by three or less model parameters which furthermore can be adapted separately from each other depending on the operation range. For that reason the ccv model is easy-to-handle and user-friendly. The principle idea of improving knock prediction when considering ccv is based on the exponential temperature dependency of the Arrhenius integral which defines the simulated knock affinity. Therefore, zero-dimensional knock model approaches were implemented in the ccv model in order to be applied to the fluctuating pressure and temperature profiles. However, an improvement in predictive accuracy with ccv – using the mentioned knock models – could not be achieved. But it would be overhasty to rule out the ccv as an influencing factor. In correspondence with the measurement data analysis of knocking single cycles, it comes to a conclusion that extending the Arrhenius formulation to include effects not yet taken into consideration in combination with the simulation of ccv could satisfy the desired accuracy requirements for predicting knock.
Enthalten in den Sammlungen:07 Fakultät Konstruktions-, Produktions- und Fahrzeugtechnik

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