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.
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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: 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.
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LES TRAVAUX PRESENTES DANS CE MEMOIRE DE THESE CONCERNENT LA MODELISATION ET LA COMMANDE DES SYSTEMES DE PRODUCTION A L'AIDE DES RESEAUX DE NEURONES. LES SYSTEMES CONSIDERES SONT DES ATELIERS D'ASSEMBLAGE-DESASSEMBLAGE ET D'USINAGE QUI NE PRESENTENT PAS DE PROBLEMES D'ORDONNANCEMENT. ILS SONT SUPPOSES TRAITER DE GRANDS ENSEMBLES DE PIECES CE QUI PERMET DE LES CONSIDERER A COMPORTEMENT DYNAMIQUE CONTINU. L'OBJECTIF DE CE TRAVAIL EST DE PROPOSER UNE NOUVELLE APPROCHE DE MODELISATION PERMETTANT DE REPRODUIRE AVEC UNE PRECISION SATISFAISANTE, LE FONCTIONNEMENT DYNAMIQUE D'UN SYSTEME DE PRODUCTION SOUS CERTAINES HYPOTHESES. CETTE MODELISATION EST COMPLETEE PAR UNE ARCHITECTURE GARANTISSANT UNE COMMANDE SOUPLE ET EFFICACE DU SYSTEME MODELISE. DIFFERENTES COMMANDES, PROPORTIONNELLE, EXPONENTIELLE ET A RESEAU CONTROLEUR SONT DEVELOPPEES. LES RESULTATS DE MODELISATION ET DE COMMANDE OBTENUS, SONT ENSUITE APPLIQUES SUR UN EXEMPLE CONCRET D'UN SYSTEME INDUSTRIEL. IL S'AGIT D'UN ATELIER DE MONTAGE DU FAISCEAU DE SORTIE DE SILENCIEUX D'ECHAPPEMENT D'UNE 205 A MOTEUR DIESEL TEL QU'IL SE TROUVE DANS L'ENTREPRISE ECIA A BELFORT. L'ENSEMBLE DES RESULTATS OBTENUS PAR SIMULATION DEMONTRE L'EFFICACITE DES APPROCHES UTILISEES.
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Les moteurs à combustion interne alternatifs sont soumis aujourd'hui à de très fortes contraintes relatives à la séverisation des normes de pollution et à la diminution de la consommation. Parmi les technologies concurrentes pour y satisfaire en moteur Diesel, le turbocompresseur à géométrie variable (T.G.V.) représente une solution réaliste au plan de la réalisation technique. Dans ce travail, est étudiée l'incidence de son introduction sur les émissions et la consommation du moteur afin de pouvoir réaliser ultérieurement une commande basée sur un critère combiné de pollution et de consommation. Après avoir inventorié les diverses méthodes de modélisation, on élabore, dans une première étape, un modèle du moteur Diesel suralimenté en régime transitoire. Ce modèle non-lineaire est simple, mais suffisamment précis et rapide en temps de calcul pour permettre l'élaboration de la commande ultérieure, II utilise des sous-modèles soit corrélatifs, soit de connaissance, pour décrire à la fois les évolutions des variables internes telles que la vitesse de rotation du moteur et la pression de suralimentation, et aussi les variables caractérisant la pollution telles que les hydrocarbures imbrûlés et l'opacité des fumées. Des essais ont été réalises sur un moteur Diesel de puissance 250 kW, suralimente par T.G.V. pour diverses positions des aubages du distributeur. lis ont permis, d'une part de mettre en évidence l'influence de cette technique de suralimentation sur les divers polluants émis par ce moteur, et d'autre part de comparer les réponses simulées, grâce au modèle proposé, aux mesures faites sur le banc d'essai-moteur. L'erreur relative moyenne reste inférieure a 5%. La seconde étape constitue une introduction pour la commande du moteur Diesel. Cette commande est basée sur la pression de suralimentation comme variable de retour avec comme entrées la position du cran du combustible, le régime moteur et la position de la géométrie variable. Quelques consignes de poursuite ont été déduites a partir de l'experience et finalement un modèle de commande linéarisé de la pression de suralimentation est proposé.
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LA REDUCTION A LA SOURCE DES EMISSIONS POLLUANTES DEVIENT UN OBJECTIF PRIMORDIAL LORS DE LA CONCEPTION ET DE L'OPTIMISATION DES MOTEURS DIESEL DE FORTE PUISSANCE, NOTAMMENT POUR LES ENSEMBLES UTILISES EN PROPULSION NAVALE. LE TRAVAIL PRESENTE DANS CE MEMOIRE EST CENTRE SUR CE POINT IMPORTANT, ET SUR LES CONSEQUENCES ENGENDREES SUR LE FONCTIONNEMENT GENERAL DES MOTEURS. COMPTE TENU DE LA TAILLE DES ENSEMBLES CONSIDERES, LA SIMULATION APPARAIT COMME UN MOYEN D'ETUDE ET D'ANALYSE PRIVILEGIE. L'ETUDE BIBLIOGRAPHIQUE REVELE L'EXISTENCE DE DEUX MODELES INTERESSANTS (UN MODELE DEUX-ZONES ET UN MODELE PHENOMENOLOGIQUE MULTIZONES) MAIS AUSSI LA NECESSITE DE LES ADAPTER A L'ETUDE DES MOTEURS DIESEL DE FORTE PUISSANCE, EN CONSIDERANT PRINCIPALEMENT DEUX POLLUANTS : LES NO#X ET LES FUMEES. LA PROCEDURE DE VALIDATION MENEE SUR DEUX MOTEURS DIESEL SEMI-RAPIDES PRESENTANT DES NIVEAUX DE PUISSANCE DISTINCTS (320 KW/CYL ET 615 KW/CYL) PERMET D'OBTENIR, POUR LES DEUX POLLUANTS RETENUS, UN ACCORD SATISFAISANT, SUR TOUTE L'ETENDUE DU DOMAINE D'EXPLOITATION. LA PRISE EN COMPTE DE MODIFICATIONS VISANT A LIMITER LES EMISSIONS DE NO#X, RELATIVES A L'AVANCE A INJECTION, AU DIAMETRE DES TROUS DES INJECTEURS, AU TAUX DE COMPRESSION, ET A L'ADAPTATION DE LA SURALIMENTATION, TRADUIT EGALEMENT UN BON ACCORD ENTRE LES CALCULS ET LES RELEVES EXPERIMENTAUX. LA SIMULATION DES PRINCIPAUX MOYENS DE DEPOLLUTION A LA SOURCE (DIMINUTION DE L'AVANCE A INJECTION, DIMINUTION DE LA TEMPERATURE D'ADMISSION, RECYCLAGE DES GAZ D'ECHAPPEMENT, ET INJECTION D'EAU) EN REGIME STATIONNAIRE MET EN EVIDENCE LE POTENTIEL DE CHACUNE DE CES TECHNIQUES, NOTAMMENT POUR REPONDRE AUX IMPERATIFS DES REGLEMENTATIONS EN VIGUEUR. MAIS ELLE FAIT EGALEMENT RESSORTIR LES AVANTAGES ET LES INCONVENIENTS LIES A LEUR MISE EN UVRE, PAR RAPPORT A D'AUTRES ASPECTS DU FONCTIONNEMENT DU MOTEUR (CONSOMMATION ET LIMITES D'EXPLOITATION NOTAMMENT). LA COMPARAISON DES RESULTATS FOURNIS PAR LES DEUX MODELES AVEC CEUX DES TRAVAUX EXPERIMENTAUX DISPONIBLES DANS LA LITTERATURE, ETABLIT UNE ASSEZ BONNE CORRESPONDANCE. ENFIN, LE MODELE DEUX-ZONES EST RETENU, EN RAISON DE SA PLUS GRANDE SOUPLESSE, POUR ETUDIER LES EMISSIONS LORS DES PHASES DE FONCTIONNEMENT TRANSITOIRES DES MOTEURS DIESEL, ET EVALUER L'EFFICACITE DES TECHNIQUES DE DEPOLLUTION POUR DEUX CAS TESTS : ECHELON DE CHARGE ET PRISE DE CHARGE SUIVANT UNE LOI HELICE. LES MOYENS DE DEPOLLUTION HABITUELLEMENT UTILISES EN REGIME STATIONNAIRE ONT ICI UNE EFFICACITE LIMITEE. EN REVANCHE, L'ASSISTANCE PNEUMATIQUE DES TURBOCOMPRESSEURS, UTILISEE POUR MAINTENIR UN EXCES D'AIR ELEVE, CONDUIT A DES REDUCTIONS D'EMISSIONS SIGNIFICATIVES, ET A UNE AMELIORATION DES PERFORMANCES DU MOTEUR EN REGIME TRANSITOIRE.
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.
Author: Mohamed Ali Djemal Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages :
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« Ce mémoire porte sur le développement d’un simulateur pour le moteur Diesel en vue d’étudier l’impact de la pression à l’admission sur les performances et le comportement dynamique du moteur. L’approche proposée est structurée en plusieurs étapes combinant la modélisation du cycle thermodynamique, la création du modèle sur le logiciel Gt-Power, la simulation, et enfin, l’analyse des résultats et l’influence de la pression de l’air à l’admission sur les performances du moteur. Cette combinaison permet, d’une part de minimiser les coûts des efforts expérimentaux et, d’autre part, une modélisation prédictive structurée et efficace qui permettra de définir les conditions nécessaires pour obtenir un fonctionnement optimal de notre modèle. Le premier chapitre présente une introduction générale, le principe de fonctionnement du moteur Diesel, et les caractéristiques fondamentales du cycle thermodynamique. Dans le deuxième chapitre, on présentera les principaux sous-systèmes du moteur diesel, ensuite, une étude bibliographique sur les différentes techniques de détection de défauts. Le troisième chapitre est consacré à la modélisation du cycle thermodynamique dans la chambre de combustion. Pour cela, on a utilisé l’approche de modélisation zéro dimensionnel (0D) qui est une méthode très utile pour prédire les caractéristiques de fonctionnement d’un moteur. Dans la quatrième partie, une présentation du logiciel GT-Power, les spécifications techniques du banc d’essai, la construction et la validation du modèle, et enfin les configurations des paramètres nécessaires pour la simulation. Le dernier chapitre présente une comparaison entre les résultats obtenus après la simulation. La validation expérimentale des 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 du modèle. -- Mot(s) clé(s) en français : Simulateurs Diesel ; Cycle thermodynamique ; GT-power ; Modélisation zéro dimensionnel (0 D) ; Modèle prédictif. »--
Author: Rabih Omran
Author: Rabih Omran
Author: Mohamed Naceur Zidi
Author: P. A. Lakshminarayanan
Author: MADJID.. HAOUANI
Author: Xavier Dovifaaz
Author: Rafic Younes
Author: Xavier Tauzia
Author: Rene Thygesen
Author: Marc Lucea
Author: Mohamed Ali Djemal