Modélisation du moteur diesel, en vue de sa commande dynamique par réseaux de neurones pour minimiser les émissions PDF Download
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Book Description
Le transport routier est l’un des contributeurs majeurs au réchauffement climatique et à la pollution de l’air. La réduction de ces effets, passe par la minimisation de la consommation de carburant, dans le respect des réglementations imposées. Dans cette thèse, nous proposons une procédure automatique pour déterminer les valeurs optimales des paramètres de contrôle du moteur Diesel, satisfaisant les critères de consommation et émissions minimales, dans toute sa plage de fonctionnement, en régime dynamique. Ce contrôle comprend deux étapes : une recherche préalable « Off Line » des valeurs optimales des paramètres, suivie d’une intégration des valeurs obtenues dans un contrôleur à réseaux de neurones « On Line ». Dans ce but, des modèles sont d’abord élaborés pour décrire le comportement mécanique du moteur et les émissions elles-mêmes (CO2, CO, HC, NOx, PM), en suivant deux approches : les modèles physiques en valeurs moyennes et les réseaux de neurones. Les coefficients de ces modèles sont identifiés à partir des données expérimentales, acquises sur banc d’essais moteur. Ensuite l’optimisation est faite « Off Line » sur un ordinateur puissant dans le but d’obtenir les cartographies dynamiques multidimensionnelles décrivant les valeurs à attribuer aux paramètres de contrôle, sur un cycle (par exemple NEDC) ou sur toute la plage de fonctionnement du moteur. L’exploitation directe des résultats d’optimisation exige cependant un nombre très important de cartographies. Or l’ECU n’a pas actuellement la capacité de mémoriser ni de gérer toutes ces cartes. Les cartographies dynamiques constituent alors la base d’apprentissage permettant de déterminer les valeurs des poids et biais d’un contrôleur à réseaux de neurones. Ce contrôleur a l’avantage de reproduire « On Line » et avec une grande précision les paramètres de contrôle optimaux, dans un temps de calcul très court. Il est donc exploitable dans les applications moteur en temps réel. Nous avons appliqué cette méthodologie, en tout ou partie, à trois moteurs différents. Sur un moteur automobile répondant aux normes Euro 5 et commandé via 12 paramètres de contrôle, nous avons établi et validé un modèle physique du mouvement du vilebrequin et des modèles des émissions à réseaux de neurones. Le modèle physique est basé sur des modèles empiriques de la PMI et de la PMF et sur le calcul de la charge du véhicule (frottements roues-sol, traînée aérodynamique, inertie véhicule) rapportée sur l’axe du vilebrequin. Sur un second moteur automobile répondant aux normes Euro 3 et commandé via 6 paramètres de contrôle, nous avons établi des modèles à réseaux de neurones du mouvement du vilebrequin et des émissions. Les modèles des émissions sont précis et fiables alors que le modèle du vilebrequin manque de précision à cause de l’insuffisance des données d’apprentissage. Ensuite ces modèles sont exploités pour minimiser les émissions du moteur sur le cycle NEDC. Les résultats d’optimisation montrent les effets contradictoires du débit Pilot, des avances à l’injection Main et Pilot et de la pression rail, sur l’émission des NOx et de l’opacité et éventuellement le compromis à faire entre la réduction des NOx et des PM. Sur un moteur de poids lourds commandé via la géométrie variable du turbocompresseur, nous avons établi des modèles physiques en valeurs moyennes du moteur et un modèle semi-empirique de l’opacité. Un contrôleur du débit d’air, à réseaux de neurones, construit d’après les valeurs optimales de la géométrie variable de la turbine et des variables moteur minimisant l’opacité, a été exploité sur des simulations en temps réel du moteur. Sur des trajets dynamiques, l’opacité est réduite jusqu’à 70%, montrant tout l’intérêt de ce contrôleur. Cette méthodologie peut être étendue, sans restriction, à plusieurs variables à commander.
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Le transport routier est l’un des contributeurs majeurs au réchauffement climatique et à la pollution de l’air. La réduction de ces effets, passe par la minimisation de la consommation de carburant, dans le respect des réglementations imposées. Dans cette thèse, nous proposons une procédure automatique pour déterminer les valeurs optimales des paramètres de contrôle du moteur Diesel, satisfaisant les critères de consommation et émissions minimales, dans toute sa plage de fonctionnement, en régime dynamique. Ce contrôle comprend deux étapes : une recherche préalable « Off Line » des valeurs optimales des paramètres, suivie d’une intégration des valeurs obtenues dans un contrôleur à réseaux de neurones « On Line ». Dans ce but, des modèles sont d’abord élaborés pour décrire le comportement mécanique du moteur et les émissions elles-mêmes (CO2, CO, HC, NOx, PM), en suivant deux approches : les modèles physiques en valeurs moyennes et les réseaux de neurones. Les coefficients de ces modèles sont identifiés à partir des données expérimentales, acquises sur banc d’essais moteur. Ensuite l’optimisation est faite « Off Line » sur un ordinateur puissant dans le but d’obtenir les cartographies dynamiques multidimensionnelles décrivant les valeurs à attribuer aux paramètres de contrôle, sur un cycle (par exemple NEDC) ou sur toute la plage de fonctionnement du moteur. L’exploitation directe des résultats d’optimisation exige cependant un nombre très important de cartographies. Or l’ECU n’a pas actuellement la capacité de mémoriser ni de gérer toutes ces cartes. Les cartographies dynamiques constituent alors la base d’apprentissage permettant de déterminer les valeurs des poids et biais d’un contrôleur à réseaux de neurones. Ce contrôleur a l’avantage de reproduire « On Line » et avec une grande précision les paramètres de contrôle optimaux, dans un temps de calcul très court. Il est donc exploitable dans les applications moteur en temps réel. Nous avons appliqué cette méthodologie, en tout ou partie, à trois moteurs différents. Sur un moteur automobile répondant aux normes Euro 5 et commandé via 12 paramètres de contrôle, nous avons établi et validé un modèle physique du mouvement du vilebrequin et des modèles des émissions à réseaux de neurones. Le modèle physique est basé sur des modèles empiriques de la PMI et de la PMF et sur le calcul de la charge du véhicule (frottements roues-sol, traînée aérodynamique, inertie véhicule) rapportée sur l’axe du vilebrequin. Sur un second moteur automobile répondant aux normes Euro 3 et commandé via 6 paramètres de contrôle, nous avons établi des modèles à réseaux de neurones du mouvement du vilebrequin et des émissions. Les modèles des émissions sont précis et fiables alors que le modèle du vilebrequin manque de précision à cause de l’insuffisance des données d’apprentissage. Ensuite ces modèles sont exploités pour minimiser les émissions du moteur sur le cycle NEDC. Les résultats d’optimisation montrent les effets contradictoires du débit Pilot, des avances à l’injection Main et Pilot et de la pression rail, sur l’émission des NOx et de l’opacité et éventuellement le compromis à faire entre la réduction des NOx et des PM. Sur un moteur de poids lourds commandé via la géométrie variable du turbocompresseur, nous avons établi des modèles physiques en valeurs moyennes du moteur et un modèle semi-empirique de l’opacité. Un contrôleur du débit d’air, à réseaux de neurones, construit d’après les valeurs optimales de la géométrie variable de la turbine et des variables moteur minimisant l’opacité, a été exploité sur des simulations en temps réel du moteur. Sur des trajets dynamiques, l’opacité est réduite jusqu’à 70%, montrant tout l’intérêt de ce contrôleur. Cette méthodologie peut être étendue, sans restriction, à plusieurs variables à commander.
Author: P. A. Lakshminarayanan Publisher: Springer Science & Business Media ISBN: 904813885X Category : Technology & Engineering Languages : en Pages : 313
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Phenomenology of Diesel Combustion and Modeling Diesel is the most efficient combustion engine today and it plays an important role in transport of goods and passengers on land and on high seas. The emissions must be controlled as stipulated by the society without sacrificing the legendary fuel economy of the diesel engines. These important drivers caused innovations in diesel engineering like re-entrant combustion chambers in the piston, lower swirl support and high pressure injection, in turn reducing the ignition delay and hence the nitric oxides. The limits on emissions are being continually reduced. The- fore, the required accuracy of the models to predict the emissions and efficiency of the engines is high. The phenomenological combustion models based on physical and chemical description of the processes in the engine are practical to describe diesel engine combustion and to carry out parametric studies. This is because the injection process, which can be relatively well predicted, has the dominant effect on mixture formation and subsequent course of combustion. The need for improving these models by incorporating new developments in engine designs is explained in Chapter 2. With “model based control programs” used in the Electronic Control Units of the engines, phenomenological models are assuming more importance now because the detailed CFD based models are too slow to be handled by the Electronic Control Units. Experimental work is necessary to develop the basic understanding of the pr- esses.
Author: Rene Thygesen Publisher: Logos Verlag Berlin GmbH ISBN: 3832530932 Category : Science Languages : en Pages : 157
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In order to fulfil future emissions legislations, new combustion systems are to be investigated. One way of improving exhaust emissions is the application of multiple injection strategies and conventional or partially premixed combustion conditions to a Diesel engine. The application of numerical techniques as CFD supports and improves the quality of engine developments. Unfortunately, current spray and combustion models are not accurate enough to simulate multiple injection systems, being in this way a topic of research. The goal of this study was the development of a novel simulation method for the investigation of Diesel engines operated with multiple injection strategies and different combustion modes. The first part of this work focused in improving the spray modelling. The inform ation of 3D CFD simulations of the injector nozzle was introduced in the spray simulation as boundary conditions developing coupling subroutines for this issue. The atomisation modelling was also improved using validated presumed droplet size distributions. Moreover, to avoid the simulation of the injector nozzle for every investigated operating point, a novel interpolating tool was developed in order to create spray boundary conditions based on few 3D CFD simulations of the nozzle under certain initial and boundary conditions. The second part of this thesis dealt with the combustion modelling of Diesel engines. For this issue, a laminar flamelet approach called Representative Interactive Flamelet model (RIF) was selected and implemented. Afterwards, an extended combustion model based on RIF was developed in order to take into account multiple injection strategies. Finally, this new model was validated with a wide range of operating points: applying multiple injection strategies under conventional and partially premixed combustion conditions.
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« Ce mémoire porte sur le développement d’un simulateur pour le moteur Diesel en vue d’étudier les performances et le comportement dynamique du moteur Diesel. Il présente les résultats d’une exploration sur l’effet des paramètres de combustion et les paramètres du moteur diesel sur le cycle thermodynamique en vue de développer une approche prédictive intégrée de la pression et la température. L’approche proposée est structurée en plusieurs étapes combinant la modélisation du cycle thermodynamique, la simulation, et les réseaux de neurones artificiels pour aboutir à un modèle prédictif global de la pression et la température. Cette combinaison permet, d’une part de minimiser les coûts des efforts expérimentaux et, d’autre part, de favoriser une meilleure compréhension du comportement du procédé sous différentes conditions pour une modélisation prédictive structurée et efficace. La première étape a permis de développer et valider expérimentalement un modèle de simulation sur GT-power. La seconde étape a permis l’utilisation des réseaux de neurones pour modéliser le cycle thermodynamique afin de réduire le temps de simulation. Finalement, tous les paramètres ayant les effets les plus significatifs sur le cycle thermodynamique ont été intégrés dans un modèle prédictif global en utilisant un modèle neuronique. La validation expérimentale de résultats obtenus a été réalisée sur un moteur Baudouin Diesel 6 cylindres de 331 kW (450 hp) et une vitesse maximale de 1800 tr/min. Les résultats obtenus ont permis de confirmer, la faisabilité et l’efficacité de l’approche. -- Mots clés : Simulateurs Diesel ; Cycle thermodynamique ; GT-power ; Modélisation zéro dimensionnel (0 D) ; Modèle prédictif ; Réseau de Neurones. »--
Author: Dr.-Ing. David Blanco-Rodriguez Publisher: Springer ISBN: 3319067370 Category : Technology & Engineering Languages : en Pages : 197
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The book presents a complete new methodology for the on-board measurements and modeling of gas concentrations in turbocharged diesel engines. It provides the readers with a comprehensive review of the state-of-art in NOx and lambda estimation and describes new important achievements accomplished by the author. These include: the online characterization of lambda and NOx sensors; the development of control-oriented models of lambda and NOx emissions; the design of computationally efficient updating algorithms; and, finally, the application and evaluation of the methods on-board. Because of its technically oriented approach and innovative findings on both control-oriented algorithms and virtual sensing and observation, this book offers a practice-oriented guide for students, researchers and professionals working in the field of control and information engineering.
Author: Basha, J. Sadhik Publisher: IGI Global ISBN: 1799825418 Category : Technology & Engineering Languages : en Pages : 298
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In today’s global context, there has been extensive research conducted in reducing harmful emissions to conserve and protect our environment. In the automobile and power generation industries, diesel engines are being utilized due to their high level of performance and fuel economy. However, these engines are producing harmful pollutants that contribute to several global threats including greenhouse gases and ozone layer depletion. Professionals have begun developing techniques to improve the performance and reduce emissions of diesel engines, but significant research is lacking in this area. Recent Technologies for Enhancing Performance and Reducing Emissions in Diesel Engines is a pivotal reference source that provides vital research on technical and environmental enhancements to the emission and combustion characteristics of diesel engines. While highlighting topics such as biodiesel emulsions, nanoparticle additives, and mathematical modeling, this publication explores the potential additives that have been incorporated into the performance of diesel engines in order to positively affect the environment. This book is ideally designed for chemical and electrical engineers, developers, researchers, power generation professionals, mechanical practitioners, scholars, ecologists, scientists, graduate students, and academicians seeking current research on modern innovations in fuel processing and environmental pollution control.
Author: Michal Pasternak Publisher: Logos Verlag Berlin ISBN: 9783832543105 Category : Combustion engineering Languages : en Pages : 160
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The present work is concerned with the simulation of combustion, emission formation and fuel effects in Diesel engines. The simulation process is built around a zero-dimensional (0D) direct injection stochastic reactor model (DI-SRM), which is based on a probability density function (PDF) approach. An emphasis is put on the modelling of mixing time to improve the representation of turbulence-chemistry interactions in the 0D DI-SRM. The mixing time model describes the intensity of mixing in the gas-phase for scalars such as enthalpy and species mass fraction. On a crank angle basis, it governs the composition of the gas mixture that is described by PDF distributions for the scalars. The derivation of the mixing time is based on an extended heat release analysis that has been fully automated using a genetic algorithm. The predictive nature of simulations is achieved through the parametrisation of the mixing time model with known engine operating parameters such as speed, load and fuel injection strategy. It is shown that crank angle dependency of the mixing time improves the modelling of local inhomogeneity in the gas-phase for species mass fraction and temperature. In combination with an exact treatment of the non-linearity of reaction kinetics, it enables an accurate prediction of the rate of heat release, in-cylinder pressure and exhaust emissions, such as nitrogen oxides, unburned hydrocarbons and soot, from differently composed fuels. The method developed is particularly tailored for computationally efficient applications that focus on the details of reaction kinetics and the locality of combustion and emission formation in Diesel engines.
Author: Thierry Baritaud Publisher: Editions TECHNIP ISBN: 9782710807711 Category : Technology & Engineering Languages : en Pages : 212
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With an increasingly challenging commercial environment, and the need imposed by safety principles to reduce both fuel consumption and pollutant emissions, the development of new engines can now benefit from the advances of computational fluid dynamics. Engine CFD is a most challenging simulation problem. This is caused by the spread of time and space scales, the excursion amplitude of most parameters, the high quasi-cyclic unstationarity of engine flows, the importance of minor geometry details, the number of physical and chemical processes including turbulent combustion and multi-phase flows to model. However, engine CFD has now reached a state where it has become a widely used tool, not only for engine understanding, but also increasingly for engine design. Undoubtedly, laser diagnostics in optical access engines have also brought significant help.Contents: 1. State of the art of multi-dimensional modeling of engine reacting flows. 2. Simulation of the intake and compression strokes of a motored 4-valve SI engine with a finite element code. 3. A parallel, unstructured-mesh methodology for device-scale combustion calculations. 4. Large-eddy simulation of in-cylinder flows. 5. Simulation of engine internal flows using digital physics. 6. Automatic block decomposition of parametrically changing volumes. 7. Developments in spray modeling in diesel and direct-injection gasoline engines. 8. Cyto-fluid dynamic theory of atomization processes. 9. Influence of the wall temperature on the mixture preparation in DI gasoline engines. 10. Simulation of cavitating flows in diesel injectors. 11. Recent developments in simulations of internal flows in high pressure swirl injectors. 12. 3D simulation of DI diesel combustion and pollutant formation using a two-component reference fuel. 13. Modeling of NOx and soot formation in diesel combustion. 14. Multi-dimensional modeling of combustion and pollutants formation of new technology light duty diesel engines. 15. 3D modeling of combustion for DI-SI engines. 16. Combustion modeling with the G-equation. 17. Multi-dimensional modeling of the aerodynamic and combustion in diesel engines. 18. CFD aided development of a SI-DI engine. 19. CFD engine applications at FIAT research centre. 20. Application of a detailed emission model for heavy duty diesel engine simulations. 21. CFD based shape optimization of IC engine.
Author: Rabih Omran
Author: Rabih Omran
Author: P. A. Lakshminarayanan
Author: Rene Thygesen
Author: Mohamed Naceur Zidi
Author: Dr.-Ing. David Blanco-Rodriguez
Author: Basha, J. Sadhik
Author: Song Zhu
Author: Nawateja Siṅgha
Author: Michal Pasternak
Author: Thierry Baritaud