稀燃CNG发动机燃烧稳定性的数值模拟研究

利用三维燃烧模型对稀燃CNG发动机的燃烧过程进行数值模拟,研究在引入过量空气系数的循环变动情况下,发动机转速对稀燃CNG发动机燃烧循环变动程度的影响。通过对比计算和试验结果,验证了模型的可靠性,并且分析了燃烧过程中不同时刻下的缸内温度分布情况。根据多个循环的计算结果,定量分析了发动机转速对燃烧循环变动的影响,转速的提高将使燃烧循环变动减弱。计算还得出,转速的改变对燃烧循环变动的影响程度大于对燃烧峰值压力均值的影响。     

Atkinson循环发动机性能改进研究

本文中利用理论计算、结构及参数改进和试验标定相结合的方法,将某自然吸气Otto循环汽油机改为Atkinson循环混合动力发动机。首先通过减少活塞顶部凹坑容积将压缩比从10.5提高到13以克服Atkinson循环中由于进气门晚关所带来的有效压缩比的降低;然后利用AVL Excite Timing Drive软件重新设计了满足Atkinson循环要求的进、排气凸轮型线;最后通过发动机台架试验标定了Atkinson循环发动机万有特性下的过量空气系数、配气相位和点火正时等参数。试验结果表明:在保证动力性满足要求的前提下,改型后Atkinson循环发动机的燃油消耗率在整体上比原Otto循环发动机低得多,尤其在中低转速中大负荷时。另外,改型后Atkinson循环发动机的低油耗区域范围比原Otto循环发动机大得多,且低油耗区向低转速和较小负荷区域移动。改型后的Atkinson循环发动机最低燃油消耗率由原来的250g/(kW·h)降低到234.5g/(kW·h),达到了目标要求。     

米勒循环发动机缸内气体流动与燃烧分析

在某1．6L发动机的基础上进行纵向开发,以此来实现高压缩比米勒循环发动机。利用大型三维计算流体动力学（CFD）软件STAR‐CD对采用进气门晚关策略的高压缩比米勒循环发动机进行数值模拟,对比分析了采用两种几何形状活塞的米勒循环发动机的缸内气体流动模式及燃烧过程。计算结果表明：经过结构优化的活塞方案相对于原方案可以获得较优的缸内流动及燃烧特性。计算结果将为实际开发中的高压缩比米勒循环发动机的活塞选型及燃烧室优化提供理论及数据支撑。     

Atkinson循环发动机配气机构改进分析

基于发动机燃油经济性升级需求,将传统的Otto循环发动机改为阿特金森(Atkinson)循环发动机,其中,配气机构的改进是完成循环改型的关键。对某汽油机配气机构建立模型,并进行运动学和动力学计算分析,进而对凸轮型线进行优化设计,对配气正时进行再设计研究。利用进排气凸轮轴的双VVT机构,在不同转速和负荷下对改型后的发动机进行了双VVT的优化控制设计。台架试验结果表明,发动机成功地完成了Atkinson循环的转换,最低燃油消耗率由原机的250g/(kW·h)降低到232g/(kW·h),且低油耗区向常用发动机工况移动,验证了配气机构设计方法的正确性和有效性。     

491QE汽油机涡轮增压系统设计及模拟计算

为了提高491QE汽油机的性能,进行了增压系统的开发工作。通过计算确定了增压参数,并在原发动机基础上设计了定压排气管和脉冲转换排气管两种增压系统。利用循环模拟程序计算了491QE汽油机增压以后的性能。结果表明,脉冲转换系统在发动机废气能量的利用方面优于定压系统。     

四冲程汽油机循环模拟的研究

介绍了以一维不定常流动的特征线法为基础的四冲程汽油机循环模拟程序，讨论了边界条件的处理方式。使用摹心程序对ＡＶＵＸＨＡＬＬ汽油机进行了计算验证。并将该模拟程序应用于４６５型４气门发动机的波动分析，初步探索利用管系中的谐振效应改善发动机的换气过程。     

柴油机燃油喷油量的试验计算方法研究

本文介绍了一种根据外卡式传感器测量的电压波和几何供油规律计算循环喷油量的新方法,并在12150L发动机用喷油泵试验台上进行了验证。试验表明该方法能实现对喷油量的不解体测量。     

大缸径天然气发动机几何压缩比与米勒度协同优化

利用GT-Power建立了某大缸径天然气发动机的一维热力学循环仿真模型,用原机台架试验数据标定,使仿真模型计算准确后,研究了发动机设计参数几何压缩比以及米勒度对发动机性能的影响.以提高发动机热效率和降低排气温度为目标,利用神经网络建模与遗传算法对发动机设计与控制参数进行协同优化.优化结果表明,在保证发动机扭矩输出的条件...     

整车循环工况模拟计算中的瞬态问题研究

运用商业软件计算整车循环工况燃油消耗时,计算值与道路实测值之间存在较大的偏差,通过对软件的功能原理进行分析,指出了软件计算中存在不足的原因,并提出了将瞬态数据纳入计算以减少计算误差的方法。分别用基于发动机万有特性数据和稳态万有特性结合瞬态特性数据的两种方法,对整车循环工况燃油消耗进行了数值模拟计算,并与整车道路测试数据进行比较。结果表明,采用发动机瞬态特性与整车循环工况计算关联的方法,可减小模拟计算结果与实测结果间的偏差。     

基于本征正交分解的缸内流场仿真校核方法探究

由于直喷式发动机缸内流场具有高湍流和循环变动等特性,因此,发动机三维模型的流场校核显得尤为重要。基于某光学发动机,利用高速粒子图像测速,对发动机缸内流场进行采集,同时利用大涡模拟对其进行三维建模仿真计算,将试验结果用于发动机模型的校核。并基于本征正交分解的方法,提取主要模态,分别从模态和能量的角度,全面对流场进行校核。在校核的基础上,分析了发动机的特征模态和循环变动。通过分析主要模态能量系数的波动,阐述包含大部分能量的流场和局部小涡团上分别的特征差异,提出了基于模态相关性系数的缸内流场仿真校核方法,通过相关性系数体现试验和仿真的主要流场模态占混合本征正交分解的流场模态的权重,进而显示了试验和仿真结果的客观差异,对流场校核的全面性进行了补充。     

单缸摩托车发动机动平衡计算的探讨

现代科技的发展使摩托车发动机获得了更简洁的设计和计算方法。利用二维和三维(UG)绘图技术与三维造型的结合,使得摩托车发动机的设计更加得心应手。下面介绍单缸摩托车发动机平衡机构的设计计算方法。1 给定的基本条件 缸径为39mm、行程为41.5mm、排量为50mL的     

行驶中发动机冷却液温度过高的应急处理办法

汽车发动机的冷却系统是保持发动机正常工作的重要组成部分,如果它出现故障,发动机的整体工况就会受到影响,甚至引起发动机其他部件的损坏。在冷却系统中有两个冷却液循环的散热路线,分别是冷却发动机的主循环和车内取暖循环。这两个循环都以发动机为中心,使用的是同一冷却液。本文对汽车发动机冷却系统的原理做出简单介绍并加以分析,通过实例给出解决故障的简易排除方法。     

欧Ⅵ天然气发动机关键技术研究

利用GT‐SUITE软件建立天然气发动机湍流火焰预测燃烧模型,结合试验数据验证了模型的计算精度,基于该模型对实现欧Ⅵ排放的当量燃烧路线关键技术,包括增压器匹配、米勒循环、瞬态参数优化进行了分析。研究表明：非对称流道增压器在实现相同EGR率前提下泵气损失最小;米勒循环可以抑制爆震,提升发动机经济性和可靠性,适当减小油门响应速度和增加放气阀响应速度可以降低发动机瞬态超负荷率。研究结果对欧VI天然气发动机开发具有一定指导意义。     

电控发动机喷油控制MAP的建模与仿真

在求解进气压力及发动机循环喷油量时运用了数学模型算法。通过改建发动机试验台架、采用试验和参数模型相结合的方法,建立了初始喷油脉宽数学模型。仿真计算得到发动机电控喷射系统的初始MAP图,其结果与国产汽油发动机的台架试验结果基本一致。     

电容放电连续多次点火装置的研究

介绍一种利用多电容放电方法实现连续多次点火的点火装置,该装置使得发动机每个循环内火花塞可多次放电。其结构简单,不需要任何新工艺新技术。它既保留了电容放电点火装置的优点,又克服了放电时间短的缺点,可用于稀混合气点火及多种燃料转子发动机的点火。     

发动机冷却水套CFD分析

发动机冷却水套的CFD分析是目前发动机开发过程中必不可少的计算分析手段，其计算准确性高、速度快。利用该计算分析技术可保证在发动机热负荷较高的燃烧室及排气道周围有良好的冷却液流动，而压力损失相对较低。介绍了利用CFD分析发动机冷却水套的过程，成功分析并优化了发动机缸体、缸盖及机油冷却器箱的水套结构，确定出了流动性较好且压降低的水套，确保了发动机有良好的机内冷却。     

新型发动机轴瓦的材料选择及其软件Sabre

根据发动机对轴瓦材料的要求,以及动载荷轴承的载荷计算原理,利用数值方法计算分析,介绍如何使用MAHLE自主开发的轴瓦计算软件Sabre推荐合理的轴瓦材料。     

发动机散热器压力载荷失效分析

汽车发动机冷却模块是发动机子系统之一。其主要部件,发动机散热器的作用是保持发动机运转在合适的温度范围内、保证运动机构正常摩擦并减少污染物排放。文章以散热器压力循环试验作为研究工况,阐述了研究纯压力载荷疲劳失效的流程,构建了散热器数字模型,介绍了由散热器数字模型转化为有限元模型的前处理过程,详细分析了仿真计算结果,完成了失效分析。     

确定发动机可调气门的最佳方法

本文介绍了一种确定调整气门的简易方法——工作顺序法。本文结合工作间隔角为等角的偶数缸、奇数缸发动机和工作问隔角为不等角的发动机(包括偶数缸和奇数缸),详细介绍了确定可调气门的方法,并用工作循环表给予证明其正确性。     

Atkinson循环发动机人工神经网络模型的研究

用GT-Power软件建立了压缩比为10.6的1.8L的Otto循环发动机仿真模型,并在此基础上建立用于Atkinson循环发动机设计和优化的人工神经网络模型.应用拉丁超立方采样算法进行实验设计,用GT-Power对各实验点进行计算,得到用于神经网络训练和测试的实验数据集.通过MATLAB/GT-Power耦合的自动化平台进行训练和测试数据的采集以及神经网络建模和优选.结果表明,建立的Atkinson循环发动机神经网络模型具有较高的预测精度,可用于Atkinson循环发动机的进一步设计和优化工作.