Bir dizel motorda CMA-ES metodu kullanılarak NOx-PM emisyonlarının optimizasyonu
NOx-PM emissions optimization of a diesel engine using CMA-ES method
Yazar: SEYFULLAH BERK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ERTAN ALPTEKİN
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Doğrusal olmayan optimizasyon = Non-linear optimization ; Egzoz emisyonları = Exhaust emissions

Özet:
Bu çalışmada, motor kalibrasyonu geliştirme sürecinde gerçekleşen dinamometre testlerinin otomatik olarak yürütülmesi için, test otomasyon sistemine entegre olarak çalışan eş zamanlı optimizasyon algoritmasının geliştirilmesi amaçlanmıştır. Literatürde, eş zamanlı optimizasyon için yalnızca partikül sürü optimizasyonu ve genetik algoritma gibi kısıtlı türdeki yöntemlerin uygulandığı çalışmalar mevcuttur. Bu nedenle, yüksek parametreye sahip problemler için uygunluğu kanıtlanan kovaryans matris adaptasyonu algoritmasının, bu çalışmada uygulanmasına karar verilmiştir.
Eş zamanlı optimizasyon uygulamalarında test süreleri önemli bir kriter olması nedeniyle, optimizasyon algoritması dinamometre testlerine göre güncellenerek, yakınsamanın kontrollü ve hızlı biçimde olması sağlanmıştır. Optimizasyon işlemi, NEDC testinde 2 litre dizel motorun NOx emisyonunda en çok artışa neden olan 3 çalışma noktasında gerçekleşmiştir. Optimizasyon işleminde ana enjeksiyon zamanı, yakıt hattı basıncı, ön enjeksiyon zamanı ve miktarı, emme manifold basıncı ve temiz hava miktarı kontrol edilmiştir. Optimizasyon işlemindeki hedef değerler, her çalışma noktası için çıkarılan NOx-PM Pareto eğrileri ile belirlenmiştir. Pareto eğrilerinin çıkarılmasında da kovaryans matris adaptasyonu algoritmasından faydalanılmıştır.
Optimizasyon hedefleri belirlendikten sonra, her çalışma noktasında optimizasyon işlemi uygulanmıştır. Sabit çalışma noktalarında, yakıt tüketimi ve PM emisyonunda artış yaşanmadan NOx emisyonunda düşüş sağlanarak, NEDC testinde oluşan toplam NOx emisyonunda %3,8 azalma meydana gelmiştir. Optimizasyon işlemi nokta başına ortalama 65 ölçümde gerçekleşmiştir. Güncellenmiş kovaryans matrisi adaptasyonu ile eş zamanlı optimizasyonun, kalibrasyon geliştirme sürecinde etkin bir yaklaşım olması beklenmektedir.

Abstract:
In this study, it is aimed to develop an online optimization algorithm to conduct automated dynamometer tests in calibration development process. Optimization algorithm is designed to be integrated within test automation system. There are only limited optimization methods applied in online optimization technics, such as particle swarm optimization and genetic algorithm. For this reason, covariance matrix adaptation, which is effective in high degree optimization problems, was decided to be used in the study.
Since the testing duration is critical in online optimization, algorithm is modified to enable convergance to occur faster and in a controlled way. Optimization was conducted in 3 different operating points of 2 liter diesel engine, where NOx emission impacts NEDC results mostly. Main injection timing, rail pressure, pilot injection quantity and timing, manifold pressure and mass air flow were controlled in optimization process. Optimization targets were determined according to NOx-PM Pareto curve of each operating point. Covariance matrix adaptation was used to generate Pareto curves.
Once optimization targets were determined, optimization took place in each operating point. By decrease of NOx while fuel consumption and PM remains same in steady-state operating points, 3.8% of total NOx emission reduction was obtained in NEDC test. 65 measures were taken for each operating  point in optimization process. The modified CMA–ES algorithm is expected to be an efficient method for online calibration optimization.