Dizel motorlarda çoklu yakıt püskürtme stratejisinin deneysel belirlenmesi ve modellenmesi
Experimental determination and modelling of the multiple fuel injection strategy in diesel engines
Yazar: ERDOĞAN GÜNER
Danışman: PROF. DR. KADİR BAKIRCI ; PROF. DR. MEHMET AKİF CEVİZ
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Enerji Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Enerji = Energy ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Dünya nüfusunun ve endüstrileşmenin artması ihtiyaç duyulan enerji miktarını artırmış ve dolayısıyla mevcut kaynakları daha verimli kullanmayı ve enerji dönüşümü sırasında da çevreye daha az zararlı gazlar yaymayı zorunlu hale getirmiştir. İçten yanmalı motorlarda yanma olayını ve bağlantılı olarak performans ve emisyonların oluşumunu doğrudan etkileyen en önemli sistem püskürtme sistemidir. Bu çalışmada farklı motor çalışma koşullarında her çevrimde dört püskürtme gerçekleştirilen bir strateji benimsenmiş ve püskürtme açıları ile yakıt miktarlarının motor performans ve egzoz emisyonlarına etkisi incelenmiştir. Etkisi incelenen parametreler ve bu parametrelerin seviyeleri çok sayıda olduğundan deney tasarımı yöntemlerinden olan Taguchi metodundan yararlanılmıştır. Elde edilen sonuçlarla ekserji analizi yapılarak püskürtme stratejisinin değişmesinin ekserjitik verimi ve kayıpları nasıl değiştirdiği incelenmiştir. Ayrıca püskürtme parametrelerinin (açı ve yakıt miktarlarının) giriş parametresi; fren özgül yakıt tüketimi ve NOx, HC ve CO emisyonlarının çıkış parametresi olarak ele alındığı bir yapay sinir ağları modeli oluşturulmuştur. Yapılan deneylerin %80'i modeli eğitmek için kullanılırken %20'si de modeli test etmek için kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar oluşturulan modelin belirtilen çıktıları tahmin etmede başarılı olduğunu göstermiştir. Fren özgül yakıt tüketimi, NOx, HC ve CO emisyonları için ortalama mutlak hata değeri sırasıyla %3,1, %2,5, %2,7 ve %2,4 olarak elde edilmiştir. Doğrulanmış model kullanılarak bir kalibrasyon tablosu oluşturulmuş, bu sayede motor kalibrasyonu için çok sayıda deney yapılmasına gerek kalmadan fren özgül yakıt tüketimi ve NOx emisyonunu minimum tutan giriş parametreleri belirlenmiştir.

Abstract:
The increase in the world population, industrialization and consequently the increase in energy demand made it necessary to use the existing resources more efficiently and to emit less harmful gases to the environment during energy conversion. The most important system that directly affects the combustion event and, thus, the performance and emissions in internal combustion engines is the injection system. In this study, a strategy with four injections per cycle has been used under different engine operating conditions and the effect of injection timing and fuel quantities on engine performance and exhaust emissions have been observed. Since there are large number of parameters and their levels being examined, Taguchi method which is one of the experimental design methods has been used. An exergy analysis as been carried out by using the experimental findings to see how the change of injection strategy changes exergetic efficiency and losses. In addition, an artificial neural network model has been developed in which the injection parameters (injection timing and fuel quantity) are taken as input parameters while brake specific fuel consumption and NOx, HC and CO emissions are output parameters. While 80% of the experiments have been used to train the model , 20% have been used to test the model. The results has showed that the model has succesful in predicting the outputs. Mean absolute errors for brake specific fuel consumption (BSFC), NOx, HC and CO emissions have been observed as 3.1%, 2.5%, 2.7% and 2.4%, respectively.  A calibration table has been created by using the validated model, thus the input parameters minimizing the BSFC and NOx emissions have been determined without performing a large number of experiments for engine calibration.