Diesel motorlarında pilot püskürtmenin performans ve emisyon açısından optimizasyonu
Optimisation of pilot injection strategies in diesel engines from the perspective of performance and emissons
Yazar: ORKUN ÖZENER
Danışman: DOÇ. DR. MUAMMER ÖZKAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Enerji Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: Enerji = Energy ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Dizel motorlar = Diesel engines ; Modelleme = Modelling ; Yanma = Combustion ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Modern diesel motorlarında, püskürtmenin fazlandırılabilmesi emisyonların kontrolü açısından üreticilere esneklik sağlamıştır. Ana püskürtmeden önce püskürtülen pilot püskürtme NOx emisyonlarının ve yanma gürültüsünün azaltılmasında etkin biçimde kullanılmaktadır. Tez çalışmamın birinci aşamasında 1.8 lt, bir diesel motorda tek püskürtme stratejisinde referans deneyler gerçekleştirilmiş, daha sonra seçilen referans deneyeler için toplam püskürtülen yakıt miktarının %5, 10%, 15%'si pilot püskürtme olarak çeşitli avans açılarında sisteme sokularak deneyler gerçekleştirilmiştir. İkinci aşamada deney motoru AVL Boost programı ile modellenmiş ve model silindir içi basınç verilerini doğrulayacak şekilde kalibre edilmiştir. Üçüncü aşamada deney düzeneğinde denenmemiş noktalar için simülasyon programı kalibrasyon parametreleri Yapay Sinir Ağları yöntemi ile tahmin edilmiş ve program yeni parametre grupları ile çalıştırılmış ve sonuçlar analiz edilmiştir. Çalışmanın son aşamasında, Yapay Sinir Ağları (YSA) metodu ile motor performans çıktı parametrelerini tahmin eden çok katmanlı algılayıcı tipinde YSA'lar geliştirilmiştir ve geliştirilmiş olan bu YSA'lar ile yeni noktalardaki performans parametreleri araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde; pilot püskürtmenin uygun miktarda ve avansla yapıldığında NOx emisyonlarının azaldığı, kullanılmış olan deney motorunda pilot püskürtmenin NOx emisyonlarını azaltmada etkin olarak kullanılabilmesi için pilot püskürtme miktarının ~1.5 mg/çevrimi geçmemesi gerektiği, pilot püskürtme miktarını uygun olarak seçildiği stratejilerde is emisyonlarındaki artış görüldüğü, püskürtme basıncının arttırılmasının is emisyonunu düşürebildiğini ancak daha iyi yanma nedeni ile ve NOx artışına sebep olduğu, model kalibrasyon parametrelerinin belirlenmesinde YSA metodunun kullanılabilir olduğu, YSA'nın tek başına kullanımı durumunda ise, metodun yeterli deney matrisleri ile eğitildiği durumlarda ara parametre tahmininde kullanılabileceğini ancak çok düşük sayıdaki deney matrisi sonuçları ile motor performans parametrelerini tahmin etmede yetersiz olduğu görülmüştür.

Abstract:
Inof injection pressure has the modern diesel injection systems, injection phasing gives high flexibility to manufacturers considering to emission control. The pilot injection which injected before the main injection, is used effectively for reducing NOx and combustion noise. In PhD thesis work, experiments were realized with 1.8 l diesel engine. First, single injection events are realized, then 5%, 10% ,15% of total injected fuel was extracted and injected at different crank angles as pilot injection. The experimental data was used to model the engine at AVL Boost programme. The results was validated considering to the in-cylinder pressure. Then, new test points were made run at programme. New programme parameters were identified with artificial neural network (ANN). At third stage, ANN was used to predict performance data solely.The results showed that appropriate mass of pilot injection at appropriate injection advance will reduce the NOx emissions, for this test engine the mass of pilot injection should be maximum at ~1.5 mg/stroke, the soot emissions are increased when using pilot injection, increasing capability of decreasing of soot, but it increased the NOx emission because of better combustion, in this study it is showed that the ANN method can be used for identifying of the new calibration parameters of the thermodynamic simulation programme which these points are not tested at test bench, ANN method with huge experimental data training could be used solely at performance parameter interpolation, but the lack of experimental data showed lower prediction capability.