CC BY
49
МАШИНОСТРОЕНИЕ
УДК 621.436
В.С. Кукис, В. А. Синицын, В. П. Босяков
ОПТИМИЗАЦИЯ КОНСТРУКТИВНЫХ И РЕГУЛИРОВОЧНЫХ ПАРАМЕТРОВ ДИЗЕЛЯ С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
В статье изложены возможности искусственной нейронной сети для оптимизаций конструктивных и регулировочных параметров дизеля с целью снижения количества вредных выбросов с отработавшими газами, описана методика построения искусственных нейронных сетей и основные их виды. Математическое моделирование; рабочий процесс; нейронная сеть; метод обучения; двигатель внутреннего сгорания; токсичность отработавших газов; экспериментальные данные
Наибольшее влияние на выбросы вредных веществ (ВВ) с отработавшими газами (ОГ) дизелей оказывает: способ смесеобразования, тип камеры сгорания, рабочий объем цилиндра, степень сжатия, уровень форсирования двигателя, параметры воздушного заряда и системы охлаждения, конструкция и регулировочные параметры системы топливоподачи, воздухоснабже-ния, газораспределения, рециркуляции ОГ, наличие устройств и систем очистки ОГ после выпуска их из цилиндра дизеля и др. Задача исследователей и инженеров-конструкторов - найти оптимальные конструктивные и регулировочные параметры двигателей внутреннего сгорания (ДВС), которые позволяют снизить выбросы ВВ с ОГ с сохранением экономичности и надежности. Такая задача может решаться двумя путями: первыйпроведение ряда необходимых моторных испытаний при различных регулировочных и конструктивных параметрах, при оценке весомости принятых изменений и нахождение оптимальных значений. Данный метод обладает большой достоверностью результатов, но отрицательной чертой является-высокая стоимость испытаний, связанная с ре-сурсоемкостью метода [1]. Второй путь основан на применении математических моделей, которые позволяют расчетным путем прогнозировать влияние вносимых изменений [2, 5]. Такой путь становится актуальным в наше время в связи с развитием электронной техники, облегчающей расчеты и повышающей их точность. Расчеты обладают сравнительно меньшей стоимостью, занимают гораздо меньше времени, чем испытания, но требуют повышенного внимания к достоверности результатов.
В математическом моделировании различают три основных подхода: феноменологический
Контактная информация: 8(951) 817-70-29
(«белый ящик»), формальный («черный ящик») и полуэмпирический («серый ящик») [2].
Феноменологический подход описывает математическим языком суть явления на основе законов природы (например, уравнения химической кинетики горения топлива в системном анализе). Главным недостатком этого подхода является большая трудоемкость подготовки модели, что делает их непригодными для предварительных оценок, связанных с перебором большого числа параметров, а также решения сопряженных задач, включающих различные физические модели нескольких элементов.
С помощью формального подхода описывается поведение объекта на основе данных об отклике системы на внешние возмущения без анализа физической сущности внутренних процессов. В основу формального подхода заложены экспериментальные данные, при обработке которых получаются частные математические модели. Они не учитывают всего комплекса физических свойств элементов исследуемой технической системы, а лишь устанавливают обнаруживаемую в процессе эксперимента связь между отдельными параметрами системы, которыми удается варьировать и (или) осуществлять их измерение. Положительным в таких моделях можно назвать простоту модели, что придает доступность и несложность в расчетах; возможность создания модели при неизученных до конца процессах, происходящих в системе, на основании входящих и исходящих данных. Если неизвестен физический процесс явления, факторная модель может заметно минимизировать затраты, связанные с доводкой или совершенствованием двигателя. Большим потенциалом при создании формальных моделей обладают искусственные нейронные сети (ИНС).
Использованию нейронных сетей в двигате-лестроении посвящены труды различных иссле-
дователей, в которых рассмотрены вопросы анализа рабочего цикла, параметров надежности, транзиентных режимов ДВС, создания алгоритмов управления и др. В качестве исходных для обучения ИНС используются экспериментальные данные, получение которых связано с большими затратами времени и материальных ресурсов, что является серьезным недостатком существующих методик применения ИНС. В настоящей работе предложена методика оптимизации, основанная на обучении ИНС с использованием как экспериментальных, так и расчетных данных, полученных с применением математической модели рабочего процесса на основе системы дифференциальных уравнений энергетического и массового балансов рабочего тела, что позволяет значительно сократить затраты времени и материальных ресурсов на доводку ДВС. Также комплексная математическая модель позволяет производить расчеты для обоснования вносимых изменений в конструкцию двигателей с целью их доводки и модернизации для повышения мощностных, экономических характеристик и снижения выбросов ВВ с ОГ.
Математическая модель рабочего процесса построена на основе системы дифференциальных уравнений энергетического баланса рабочего тела, которая включает динамические модели состояния рабочего тела в камере сгорания (1), во впускном и выпускном коллекторах, необходимые параметры турбокомпрессора, цилиндропоршневой группы, газораспределительного механизма и топливной аппаратуры.
Изменение массы воздуха и продуктов сгорания в цилиндре описывается с использованием дифференциальных уравнений массового баланса газов (2).
В качестве независимой переменной использовано время, а не угол поворота коленчатого вала (ПКВ), так как для динамических систем длительность процессов (например, периода задержки воспламенения топлива) удобнее задавать в единицах времени, которое, в отличие от угла ПКВ, не зависит от частоты вращения коленчатого вала.
ёТ
ёх ёд„
— =(ни +
+
+ -
, ёв
(1)
„ёв ёЬ. — и------I----)
С (в+о")’
в=о—— ёх,
ёх ёх ёх 0 ц ёх'
ёв ёв ёв"
ёх ёх ёх (О + в" )ЯТ
+ (О0 + 1)«ц £,
Р =
V
где
ёх
элементарное количество энергии,
подведенное к рабочему телу (или отведенное от него) в процессе теплообмена со стенками цилиндра;
ёап
ёх
элементарное количество энергии,
подведенное к рабочему телу (или отведенное от него) в процессе наполнения цилиндра;
ёат
ёх
элементарное количество энергии,
подведенное к рабочему телу (или отведенное от него) в процессе очистки цилиндра; ёЬ
—— элементарное количество энергии, отведенное от рабочего тела в форме работы (элементарная работа цикла);
О'п - количество свежего заряда, поступившего в цилиндр через впускные органы;
вт - количество свежего заряда, вошедшего в цилиндр через впускные органы;
т - количество продуктов сгорания, вышедших из цилиндра через выпускные органы;
Су - удельная массовая изохорная теплоемкость смеси воздуха и продуктов сгорания; ёх
----скорость выгорания топлива;
ёх
Я - индивидуальная газовая постоянная рабочего тела.
ёв" = —Опёрх + г'ёвп — г'ёвт,
О ох п п т т’
(2)
ёв = (во + 1^х + гЩёвп — Сёвт
где в0 - теоретически необходимая масса воздуха для полного сгорания 1 кг топлива;
gx- масса сгоревшего топлива, кг;
/
гп - массовая доля воздуха на впуске, кг;
№
Гп - массовая доля продуктов сгорания на
впуске, кг;
/
Гт - массовая доля воздуха на выпуске, кг;
№
Гт - массовая доля продуктов сгорания на выпуске, кг;
вп - масса воздуха, поступающая в цилиндры через впускные органы, кг;
П
1
вт - масса газов, выходящих из цилиндров через выпускные органы, кг.
Уравнения (1) и (2) составляют методологическую основу синтеза рабочего цикла двигателя. Скорость выгорания топлива определяется по закону И. И. Вибе [4].
Элементарное количество теплоты, подведенное к рабочему телу (или отведенное от него) в процессе теплообмена со стенками цилиндра, находится из уравнения теплоотдачи с использованием уравнения Вошни.
Элементарный расход воздуха и газов через проходные сечения впускных и выпускных органов (клапанов) определяются из уравнения:
(1)
йО V1000 _р1
йі
к
6
ЯТ,
к -1
. .(к+1), ГР/} А
V Р1 У
(3)
где /- эффективное проходное сечение клапана;
Т - температура газов перед сечением; р1 - давление газов перед сечением; р/ - условное давление в минимальном сечении;
к - показатель адиабаты.
Система уравнений (1-3) решается численными методами, например, Эйлера или Рунге-Кутта.
Сравнительную простоту математической модели несет формальный подход, моделью которого является ИНС. Распространенными моделями ИНС чаще всего бывают однослойная линейная нейронная сеть, многослойная нейронная сеть, ИВБ-сети.
Простейшая однослойная линейная ИНС может быть описана векторно-матричным соотношением:
д = Ж(К )г1 + w0r0 = Ж(К V, (4)
где д = оо1(чь.., ч/,., чк ) - вектор выхода; г = оо1(гь..., Г], ., гп) - вектор входа;
К0 - матрица весовых коэффициентов. Такие сети обладают простотой и могут хорошо описать линейную закономерность.
Структура многослойной нейронной сети отличается тем, что выходы базовых элементов каждого слоя поступают на входы всех базовых элементов следующего слоя. В векторной форме выход /-го слоя сети равен:
ч(/} = / (К1} Ч?—1) + ^> д01—1)), (5)
0,...,^Д)- вектор весовых ко-
(1 -1)
где ^0 ; = ео1^|
эффициентов сигнала инициализации д в слое /; д(/) = ео1(ч1(г},..., ) и д(!—11) =
= оо1(д(г—1),...,Чп—1)) - векторы выходов базовых процессорных элементов слоя I и выходов предыдущего (1-1)-го поступающих на входы базовых элементов слоя I. Такие сети считаются универсальным инструментом для точной многократной аппроксимации непрерывных функций.
Выбор используемой структуры сети основан на эмпирических рекомендациях [6], а также опыте исследования.
Для работы ИНС (распознавания, оптимизации, управлений и др.) необходима настройка весовых коэффициентов w/j ее базовых процессорных элементов. Такой процесс называется обучением ИНС. В настоящее время существует множество стратегий обучения ИНС, из них различают три основных: «с учителем», «без учителя» и смешанную.
Схематично расчетная схема ИНС представлена на рис. 1.
^- входные сигналы; П - нейроны;
О -
выходные сигналы
Рис. 1. Структура ИНС
Возможности разработанной комплексной математической модели показаны на примере дизеля типа 4ЧН13/15 при оптимизации угла опережения впрыскивания топлива (УОВТ) с целью снижения выбросов ВВ с ОГ на режимах, определенных ГОСТ Р 41.96, так как дизель предназначен для промышленных тракторов и специальной техники.
Расчет рабочего процесса моделировал методику 8-и режимных испытаний по ГОСТ Р 41.96.
В расчетную модель рабочего процесса были заложены основные конструктивные и регулировочные характеристики дизеля: тип двига-
теля - четырехтактный дизель с непосредственным впрыскиванием топлива с жидкостным охлаждением и с газотурбинным наддувом, число цилиндров - 4 шт., расположение цилиндров -рядное, порядок работы цилиндров - 1-3-4-2, диаметр цилиндра - 130 мм, ход поршня 150 мм, фазы газораспределения и конструкция газораспределительного механизма аналогичны прототипу.
Для получения обучающей выборке ИНС были взяты данные испытаний дизеля типа 4ЧН13/15 при различной нагрузке и частоте вращения коленчатого вала от 800.2000 мин-1 (всего 45 режимов). Параметрами входа были выбраны такие показания как: частота вращения коленчатого вала двигателя, крутящий момент, часовой расход воздуха, цикловая подача топлива, максимальное давление в цилиндре ДВС. Параметрами выхода являлись: удельные выбросы нормированных ВВ.
Архитектура ИНС представлена в виде трехслойного персептрона. Каждый скрытый слой содержит 60 нейронов, в качестве оценивающего метода был применен двухэтапный Квази-Ньютоновский метод. В нем вычисляются асимптотические оценки (частных) производных второго порядка функции потерь, которые затем используются для определения направления перемещения параметров от итерации к итерации. В случае, когда вторые производные определены (а обычно это так), этот метод обладает большой эффективностью. Метод обучения ИНС использовался «с учителем» по заранее известным данным, полученными в ходе экспериментов.
В качестве критерия оптимизации для оценки эффективности проводимых изменений и нахождений наилучших значений параметров выбрана минимальная величина показателя токсичности ОГ р, рассчитанного с учетом относительного коэффициента агрессивности А1 и требований ГОСТ Р 41.96 к выбросам ВВ с ОГ для дизеля типа 4ЧН13/15.
р = gCOA/CO + gNOxA/NOx + gCHA/CH + gPMA/PM g СО g NOx g CH g РМ
(6)
где gco, gNOx, gcн и gpм - удельный выброс компонента (г/(кВт-ч)); Л1Ш, А1мох, Л1сн и Л1рм -относительный коэффициент агрессивности компонента. Для дизелей коэффициенты агрессивности СО, NOx, СН и РМ имеют соотношения 1; 41,1; 3,16; 200 соответственно^, 7]; §'СО, g'NOx, 8'сн и §*рм - предельно допустимые вы-
бросы токсичного компонента согласно требованиям ГОСТ Р 41.96 к содержанию ВВ в ОГ. Для дизеля 4ЧН13/15, вновь проектируемого и модернизируемого, предельно допустимые выбросы соответственно равны 5; 6; 1;
0,3 (г/(кВт-ч)).
Показатель токсичности р является комплексным критерием оптимизации, помимо нормированных удельных выбросов ВВ с ОГ дизеля, он включает в себя агрессивность компонента и требования нормативно-технической документации к данному двигателю.
Границами оптимизации из соображений экономичности и низкой тепломеханической напряженности деталей цилиндропоршневой группы были выбраны следующие параметры: на режиме номинальной мощности удельный эффективный расход топлива с учетом допускаемого отклонения - не более 224,54 г/(кВт^ч), максимальное давление сгорания - не более
11 МПа, максимальная температура сгорания -не более 2000 К.
Наименьшее значение показателя токсичности р, не ограниченного тепловой напряженностью и топливной экономичностью, достигнуто при УОВТравным 24 град ПКВ до верхней мертвой точки (ВМТ). Перенастройка топливной аппаратуры согласно рекомендациям позволит получить следующие результаты: показатель токсичности р по сравнению с исходными настройками (УОВТ равен 21 град ПКВ до ВМТ) будет снижен с 365,88 до 341,50 (процентная разница 6,66 %), суммарные удельные выбросы вредных частиц снижены с 0,43 до
0,39 г/(кВт-ч) (процентная разница 8,62 %), суммарные удельные выбросы углеводородов снижены с 0,51 до 0,49 г/(кВт-ч) (процентная разница 8,62 %), суммарные удельные выбросы оксида углерода II снижены с 1,75 до 1,71 г/(кВт-ч) (процентная разница 2,02 %), суммарные удельные выбросы оксида азота повышены с 11,44 до 11,49 г/(кВт-ч) (процентная разница 0,42 %).
ВЫВОД
1. В ходе исследования была разработана комплексная математическая модель на основе системы дифференциальных уравнений энергетического и массового балансов рабочего тела и ИНС, обучаемых с использованием как экспериментальных, так и расчетных данных. Комплексная математическая модель позволяет определять удельные выбросов ВВ с ОГ дизеля 4ЧН13/15 и другие параметры (экономичность,
тепломеханическую напряженность). Проверка адекватности полученной комплексной математической модели показала, что погрешности расчетных данных лежат в допустимых пределах.
2. На основе комплексной математической модели разработана методика оптимизации конструктивных параметров ДВС. Режимами оптимизации служили стандартные режимы определения выбросов вредных ВВ с ОГ для дизеля 4ЧН13/15 по ГОСТ Р 41.69. В качестве критерия оптимизации выбран комплексный критерий -показатель токсичности ОГ р, рассчитанный с учетом относительного коэффициента агрессивности А1 и требований нормативно-технической документации к выбросам ВВ с ОГ для дизеля типа 4ЧН13/15.
3. С использованием разработанной методики был оптимизирован УОВТ для дизеля типа 4ЧН13/15, оптимальное значение которого составляет 24 град ПКВ до ВМТ. Показатель токсичности р по сравнению с исходными настройками будет снижен с 365,88 до 341,50. При этом параметры надежности и экономичности будут сохранены.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Кульчицкий А. Р.Токсичность автомобильных и тракторных двигателей. Владимир: Влади-мирск. гос. ун-т, 2000. - 266 с.
2. Разработка методов и технических решений по улучшению экологических параметров транспортных дизелей / А. А. Малаземов [и др.]. Отчет о
НИОКР. Челябинск: ООО «ФУМНПЦ», 2006, код ВНТИЦ 03 4000 6830332.
3. Тарасик В.П. Математическое моделирование технических систем. Минск, 2004. С. 29-28.
4. Вибе И. И. Новое о рабочем цикле. Свердловск: Машиностроение, 1962. 271 с.
5. Малоземов А. А. Математическая модель
двигателя на основе системы дифференциальных уравнений энергетического и массового балансов // Повышение эффективности силовых установок колесных и гусеничных машин: науч. вестник
ЧВВАКИУ. Челябинск, 2006. № 18. С. 8-15.
6. Терехов В. А. Нейросетевые системы управления: учеб. пособие для вузов. М.: Высш. шк, 2002. 183 с.
7. Марков В. А., Баширов Р. М. Токсичность отработавших газов дизелей. М.: Изд-во МГТУ, 2002. 376 с.
ОБ АВТОРАХ
Кукис Владимир Самойлович, проф. каф. КГМ ЮурГУ. Дипл. инженер (Алт. политехн. ин-т, 1959). Д-р техн. наук по тепл. двигателям (1991). Иссл. в обл. ДВС, утил. тепл. потерь теплоэнергетич. уст-к.
Синицын Владимир Александрович, проф. АлтГТУ. Дипл. инженер (Алт. политехн. ин-т, 1979). Д-р техн. наук по тепл. двигателям (1995). Иссл. в обл. мат. моделир. теплообмена в ДВС.
Босяков Владимир Петрович, асп. каф. ДВС АлтГТУ. Дипл. инженер (ЧВВАКИУ, 2008). Иссл. в обл. токсичности ОГ ДВС.
