v. Bố cục của luận án
3.4. Kết quả mô phỏng vòi phun CRI2.2
90
phun theo diễn biến ET và prail trong cả trường hợp PC1GĐ và PCNGĐ. Do đó, có thể xác định được chính xác QLCCNL cho động cơ như: áp suất phun, thời điểm bắt đầu phun, thời gian phun, thời điểm kết thúc phun, giãn cách giữa các lần phun ở các chế độ vận hành khác nhau của động cơ. Hình 3.13 và Hình 3.14 biểu diễn một số kết quả đầu ra cơ bản của MHMP vòi phun CRI2.2 khi PC1GĐ và PC2GĐ ở áp suất prail = 1400 bar.
Để nâng cao độ chính xác cho MHMP CTCT động cơ, việc cung cấp dữ liệu đầu vào về QLCCNL cho động cơ cần đáp ứng yêu cầu về độ chính xác và phù hợp với toàn bộ dải vận hành của động cơ. Phần mềm GT-Suite cho phép liên kết trực tiếp MHMP vòi phun chi tiết (GT-Fuel) với MHMP CTCT động cơ (GT-Power) để tạo thành một MHMP động cơ hoàn chỉnh. Tuy nhiên, khi sử dụng mô hình vòi phun chi tiết, toàn bộ hoạt động phun nhiên liệu sẽ được điều khiển thông qua dòng điện điều khiển vòi phun. Điều này sẽ gây khó khăn cho việc nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của PC2GĐ, bởi vì do ảnh hưởng của sóng áp suất gây ra bởi lần phun 1 nên tỉ lệ phun thực tế (V’1/V’2) bị thay đổi so với tỉ lệ phun tính toán (V1/V2) khi DT thay đổi (chi tiết về sự tác động này đã được trình bày trong mục 2.3.5, Chương 2). Do tỉ lệ phun thực tế thay đổi, dẫn đến không xác định được chính xác tỉ lệ phun khi nghiên cứu PC2GĐ, trong khi tỉ lệ phun là một thông số ảnh hưởng trực tiếp và có tính quyết định đến hiệu quả của PC2GĐ.
đi ện đ iề u kh iể n vò i p hu n, [ A ]; D òn g 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0 -10
Dòng điện điều khiển vòi phun Tốc độ phun
Lượng phun
0.5 1 1.5 2 2.5 3
Thời gian, [ms]
Hình 3.13. Kết quả mô phỏng vòi phun CRI2.2 khi PC1GĐ ở prail = 1400 bar và ET = 1,1 ms
đi ện đ iề u kh iể n vò i p hu n, [ A ]; D òn g 10 0 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0
Dòng điện điều khiển vòi phun Tốc độ phun
Lượng phun
-10 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3
Thời gian, [ms]
Hình 3.14. Kết quả mô phỏng vòi phun CRI2.2 khi PC2GĐ ở prail = 1400 bar và ET1 = ET2 = 0,55 ms
Bên cạnh đó, theo Gamma Technologies [93], việc tích hợp thêm mạch “thủy lực” (vòi phun) vào trong mạch khí (động cơ) sẽ làm gia tăng đáng kể thời gian mô phỏng cho mỗi điểm thử (case). Vì thế, phần mềm GT-Suite cho phép lựa chọn một trong những cách sau để tích hợp mô hình vòi phun vào mô hình động cơ:
(1) - Sử dụng mô hình kỹ thuật mạch (Circuits technology): với lựa chọn này, GT-Suite cho phép liên kết hai mạch (thủy lực và khí) lại với nhau tuy nhiên mỗi mạch sẽ có thời gian mô phỏng riêng. Tức là thời gian mô phỏng của mô hình hoàn chỉnh sẽ gần bằng tổng thời gian mô phỏng của mỗi mạch thành phần. Động cơ Hyundai 2.5 TCI-A có 4 vòi phun nên thời gian mô phỏng sẽ bằng tổng thời gian mô phỏng “mạch khí” động cơ cộng với 4 lần thời gian mô phỏng 1 vòi phun. Do đó, thời gian mô phỏng cho mỗi điểm thử khi sử dụng MHMP đồng bộ khá dài (khoảng 90 phút tùy thuộc vào cấu hình của máy tính). Điều này gây khó khăn cho quá trình hiệu chỉnh MHMP động cơ và việc nghiên cứu ảnh hưởng của PC2GĐ đến các thông số công tác của động cơ do số lượng điểm thử cần mô phỏng khá lớn. Tùy chọn này là phù hợp khi nghiên cứu sự khác nhau về lượng phun trong quá trình vận hành của các vòi phun ở các xi lanh khác nhau.
(2)- Sử dụng mô hình vòi phun phụ thuộc (Slave Injectors): Trong trường hợp hoạt động của các vòi phun ở các xi lanh động cơ coi như không khác nhau, 4 mô hình vòi phun chi tiết có thể được thay thế bằng một mô hình vòi phun chi tiết đại diện cộng với 3 mô hình vòi phun sao chép của mô hình vòi phun đó, có xét đến thứ
92
tự làm việc của các vòi phun (tương ứng với thứ thự công tác của động cơ). Khi đó, riêng thời gian mô phỏng cho các vòi phun được giảm đi 4 lần so với trường hợp sử dụng 4 mô hình vòi phun chi tiết, dẫn đến thời gian mô phỏng cho cả mô hình ứng với mỗi điểm thử giảm xuống (còn khoảng 65 phút tùy theo cấu hình của máy tính).
(3)- Sử dụng mô hình MAP vòi phun (Injection Rate Map): là MHMP vòi phun thu gọn sử dụng một số thông số cơ bản của vòi phun (như: đường kính lỗ phun, số lỗ phun, chiều dài lỗ phun,…) kết hợp với MAP vòi phun. MAP vòi phun là bản đồ dữ liệu thể hiện sự phụ thuộc của diễn biến tốc độ phun (lượng phun) theo ET và prail. Mỗi điểm trong MAP vòi phun chứa một xung phun duy nhất ứng với phun một giai đoạn. Mỗi xung được trích xuất độc lập từ MAP vòi phun khi mô phỏng trường hợp PNGĐ/PCNGĐ. Điểm trung gian giữa hai xung phun gần nhau sẽ được nội suy theo hai xung phun đó. Việc sử dụng mô hình MHMP vòi phun thu gọn (dùng MAP vòi phun) cho phép giảm đáng kể thời gian mô phỏng cho mỗi điểm thử (còn 35 đến 40 phút); phù hợp tốt với động cơ diesel điều khiển điện tử do các chế độ vận hành của động cơ đều được thực hiện theo các MAP dữ liệu xây dựng trong ECU; cho phép giảm sai số tích lũy của MHMP động cơ do dữ liệu đầu vào (MAP vòi phun) cho MHMP động cơ là kết quả cuối cùng (về lượng phun, thời điểm bắt đầu phun, thời gian phun, áp suất phun). Tuy nhiên, mô hình sử dụng MAP vòi phun chưa cho thấy mối liên hệ giữa xung điện điều khiển vòi phun và xung phun.
Dựa vào những phân tích trên, do sự khó khăn trong việc kiểm soát tỉ lệ phun khi sử dụng mô hình vòi phun chi tiết và do số lượng điểm thử cần mô phỏng là lớn, nghiên cứu sinh lựa chọn MHMP động cơ sử dụng MAP vòi phun để thực hiện các nghiên cứu về PC2GĐ vì các lý do sau:
(i) - Mô hình này cho phép giảm đáng kể thời gian mô phỏng và hạn chế sai số tích lũy.
(ii) - Mô hình này cho phép kiểm soát trực tiếp các thông số phun như: lượng phun, thời điểm bắt đầu phun, thời gian phun, tỉ lệ phun và thời gian dừng giữa hai lần phun mà không phải thông qua dòng điện điều khiển vòi phun.
(iii) - Việc phối hợp đồng thời MHMP động cơ sử dụng MAP vòi phun và MHMP vòi phun chi tiết có thể coi là lựa chọn khả thi nhất (do hiện nay vẫn chưa có biện pháp hiệu quả để kiểm soát tỉ lệ phun theo tín hiệu điều khiển khi thay đổi thời gian dừng DT) để xác định nhanh bộ thông số điều khiển phù hợp với bộ thông số của QLCCNL khi nghiên cứu PC2GĐ. Ví dụ: MHMP động cơ tích hợp MAP vòi phun có thể được sử dụng để nghiên cứu PC2GĐ. Sau khi tìm được QLCCNL phù
hợp nhất ở từng chế độ vận hành của động cơ có thể sử dụng MHMP vòi phun chi tiết để xác định ngược lại quy luật điều khiển cho vòi phun. Đây là một phương án hỗ trợ tích cực cho bài toán nghiên cứu PC2GĐ bằng thực nghiệm vì cho phép xác định nhanh bộ thông số điều khiển phù hợp với các thông số của QLCCNL. Bảng 3.3 trình bày kết quả xây dựng MAP vòi phun từ dữ liệu đo thực nghiệm trên bệ thử UniPg STS kết hợp với dữ liệu từ MHMP vòi phun CRI2.2.
Bảng 3.3. Đặc điểm MAP vòi phun CRI2.2 dùng cho MHMP CTCT của động cơ diesel Hyundai 2.5 TCI-A
X - Thời gian cấp điện, [ms]; Y - Áp suất phun, [bar]; CaseInj - Tốc độ phun, [mm3/ms] X
Y 400 600
800 CaseInj15 CaseInj16 CaseInj17 CaseInj18 CaseInj19 CaseInj20 CaseInj21
1000CaseInj22 CaseInj23 CaseInj24 CaseInj25 CaseInj26 CaseInj27 CaseInj28
1200CaseInj29 CaseInj30 CaseInj31 CaseInj32 CaseInj33 CaseInj34 CaseInj35
1400 CaseInj36
1600 CaseInj43
3.5. Kết luận Chƣơng 3
Để nghiên cứu ảnh hưởng của phun chính hai giai đoạn đến các chỉ tiêu công tác của động cơ diesel Hyundai 2.5 TCI-A, nghiên cứu sinh đã tiến hành xây dựng mô hình mô phỏng vòi phun CRI2.2 trong phần mềm GT-Suite 7.5 và hiệu chỉnh mô hình theo kết quả đo thực nghiệm tại phòng thí nghiệm SprayLab, Khoa Kỹ thuật, Đại học Perugia, Italia. Với các kết quả chính như sau:
(1) - Khi phun chính một giai đoạn, các đường diễn biến tốc độ phun bám khá sát nhau, sai số ở vùng thời gian cấp điện (ET) lớn có giá trị nhỏ trong khi vùng ET nhỏ lại có sai số khá lớn. Sai số thời điểm bắt đầu phun đều nhỏ hơn 15 µs, sai số về lượng phun nhỏ hơn 10% khi ET ≥ 0,6 ms và từ 0,3% đến 34,4% khi ET < 0,6 ms. Khi phun chính hai giai đoạn, các đường diễn biến tốc độ phun tương đồng nhau giữa mô phỏng và thực nghiệm về thời điểm bắt đầu và kết thúc phun cũng như IR
94
lớn nhất. Như vậy mô hình vòi phun CRI2.2 đã xây dựng đảm bảo độ tin cậy cho các nghiên cứu tiếp theo.
(2) - Mô hình mô phỏng vòi phun CRI2.2 đã xây dựng cho phép xác định đồng thời diễn biến tốc độ phun, lượng phun theo ET và prail ở các mọi chế độ phun, cả phun một giai đoạn và phun nhiều giai đoạn.
(3) - Kết quả mô phỏng ở các chế độ phun khác nhau kết hợp với dữ liệu đo thực nghiệm cho phép xây dựng bộ dữ liệu MAP (bản đồ dữ liệu) vòi phun CRI2.2 với độ chính xác cao, cung cấp dữ liệu đầu vào cho mô hình mô phỏng động cơ diesel Hyundai 2.5 TCI-A. Giúp giảm đáng kể thời gian mô phỏng của mô hình động cơ (xuống còn 35 đến 40 phút cho mỗi điểm thử).
CHƢƠNG 4: KHẢO SÁT ẢNH HƢỞNG CỦA PHUN CHÍNH HAI GIAI ĐOẠN ĐẾN CÁC CHỈ TIÊU KINH TẾ, KỸ THUẬT CỦA ĐỘNG CƠ HUYNDAI 2.5 TCI-A KHI SỬ DỤNG NHIÊN
LIỆU DIESEL SINH HỌC 4.1. Đặt vấn đề
Trong PC2GĐ, do ảnh hưởng của sự dao động và truyền sóng áp suất của lần phun 1 đến lần phun thứ 2, nên diễn biến IR, lượng phun cũng như thời điểm bắt đầu và kết thúc phun lần 2 đã có sự thay đổi theo thời gian dừng giữa các lần phun. Điều này gây ảnh hưởng đáng kể đến QLCCNL của động cơ, từ đó ảnh hưởng đến các chỉ tiêu kinh tế, kỹ thuật của động cơ. Các thông số quan trọng trong PC2GĐ là tổng lượng phun, thời điểm bắt đầu phun, tỉ lệ phun và thời gian dừng giữa hai lần phun. Vì vậy, để đánh giá chính xác sự ảnh hưởng của PC2GĐ đến các chỉ tiêu kinh tế, kỹ thuật của động cơ, tổng lượng phun và tỉ lệ về lượng phun giữa hai lần phun cần phải được duy trì theo đúng giá trị xác định ban đầu và cần đảm bảo chúng không phụ thuộc vào thời gian dừng giữa hai lần phun.
Trong Chương 4, việc nghiên cứu ảnh hưởng của PC2GĐ đến các chỉ tiêu kinh tế, kỹ thuật của động cơ diesel Hyundai 2.5 TCI-A sẽ được tiến hành bằng cách sử dụng MHMP, được xây dựng trong phần mềm GT-Suite (GT-Power). MHMP cho phép nghiên cứu các quá trình nhiệt động bên trong xi lanh của động cơ; sự ảnh hưởng của PC2GĐ đến công suất, mô men, suất tiêu hao nhiên liệu và mức phát thải các chất ô nhiễm của động cơ. Để xác định quy luật điều khiển vòi phun (theo ET) nhằm đạt được tỉ lệ lượng phun và tổng lượng phun như đã khảo sát trong MHMP động cơ (GT-Power), nghiên cứu sinh sử dụng kết hợp MHMP động cơ (GT-Power) và MHMP vòi phun (GT-Fuel).
4.2. Xây dựng mô hình mô phỏng CTCT động cơ diesel Hyundai 2.5 TCI-A
4.2.1. Cơ sở lý thuyết
4.2.1.1. Phương pháp tính toán chu trình công tác của động cơ
Có nhiều phương pháp tính toán CTCT cho ĐCĐT nói chung và động cơ diesel nói riêng như: phương pháp lý thuyết gần đúng, phương pháp cân bằng thể tích và phương pháp cân bằng năng lượng. Dựa trên các phương pháp này, một số mô hình tính toán CTCT cho động cơ đã được các chuyên gia phát triển như mô hình Vôlôđin, mô hình Grinhevesk - Mading, mô hình Vibe, mô hình Hiroyasu, mô hình Xelenhev, mô hình Kuleshov - Razleitsev… Trong đó, nhiều mô hình đã được phát triển thành phần mềm mô phỏng chuyên dụng cho ĐCĐT như: AVL-Boot, Diesel-RK, GT-Suite, KIVA-3V, AMESim… Phần mềm GT-Suite (7.5) sử dụng mô hình tính toán CTCT cho động cơ theo phương pháp cân bằng năng lượng với
96
giả thiết môi chất công tác trong thể tích công tác của xi lanh tại thời điểm bất kỳ đều ở trạng thái cân bằng (một hệ thống nhiệt cân bằng). Với phương pháp này thì môi chất trong xi lanh ở các quá trình của CTCT luôn luôn tuân theo định luật nhiệt động thứ nhất.
Các mô hình toán học được sử dụng khi tính toán CTCT theo phương pháp cân bằng năng lượng bao gồm: định luật nhiệt động học thứ nhất, mô hình cháy, mô hình tỏa nhiệt, mô hình tính toán hàm lượng các chất ô nhiễm (NOx, soot) có trong khí xả. Thông tin chi tiết về các mô hình này được trình bày trong các tài liệu [72], [94], [95], [96]. Trong Chương 4, nghiên cứu sinh chỉ tập trung giới thiệu về mô hình cháy sử dụng trong phần mềm GT-Power (của bộ phần mềm GT-Suite).
4.2.1.2. Mô hình cháy sử dụng trong phần mềm GT-Power
GT-Power là phần mềm mô phỏng 1-D, được sử dụng để mô phỏng các quá trình trao đổi khí và quá trình cháy trong xi lanh của động cơ. Phần mềm được xây dựng dựa trên phương trình bất định 1-D, phi tuyến của Navier-Stokes. GT-Power chứa các mô hình nhiệt động và mô hình hiện tượng cho phép nghiên cứu các hiệu ứng của quá trình cháy, truyền nhiệt, bay hơi, trao đổi khí [97]. Có 3 loại mô hình cháy trong GT-Power là: mô hình cháy không dự đoán; mô hình bán dự đoán và mô hình cháy dự đoán. Chi tiết của các mô hình cháy này được trình bày trong Phụ lục 2.
Đối với động cơ diesel, GT-Power có hai mô hình cháy dự báo đặc thù, đó là mô hình DI-Jet và mô hình DI-Pulse. Cả hai mô hình này đều là mô hình đa vùng, tuy nhiên DI-Pulse là mô hình mới được phát triển và bắt đầu ứng dụng thử nghiệm từ GT-Suite 7.3 (2013) và chính thức sử dụng trong GT-Suite 7.5 (2016). Mô hình DI-Pulse có thời gian mô phỏng ngắn hơn, độ chính xác bằng hoặc tốt hơn mô hình DI-Jet và phù hợp với kỹ thuật phun nhiều giai đoạn hơn [97].
- Mô hình cháy DI-Jet
Mô hình cháy DI-Jet là mô hình cháy đa vùng, đa xung được phát triển bởi Gamma Technologies cho mục đích phát triển mô hình cháy dự đoán trong GT- Power [98]. Trong đó, mỗi tia phun được chia thành năm vùng hướng kính và tối đa 80 vùng dọc theo trục tia. Một tia phun mới được tạo ra ở mỗi bước thời gian và khối lượng nhiên liệu chứa trong nó, phụ thuộc vào giá trị tích phân của tốc độ phun tức thời trong bước thời gian xác định [98]. Hơn nữa, khối lượng chứa trong mỗi tia được chia đều cho năm vùng xuyên tâm. Mỗi vùng xác định ở trên được chia thành các mô hình con (mô hình thứ cấp) có chứa nhiên liệu lỏng, hỗn hợp hơi nhiên liệu - không khí và khí cháy (Hình 4.1).
Hình 4.1. Sự phân chia các vùng của tia phun [98]
Khi các khối nhiên liệu trong từng vùng phát triển theo thời gian, chúng bắt đầu hòa trộn với không khí và khối nhiên liệu ở tiểu vùng tiếp theo được chuyển sang tiểu vùng không bị cháy như mô tả trong Hình 4.1. Phản ứng cháy diễn ra dựa trên nhiệt độ, áp suất và mật độ hỗn hợp bên trong những tiểu vùng không cháy và các sản phẩm bị cháy được chuyển đến tiểu vùng bị cháy. Lượng NOx và soot được tính toán độc lập cho từng khu vực, dựa trên các điều kiện hình thành của nó và sau đó được cộng dồn lại để có được kết quả tổng thể của phản ứng cháy [98]. Cách tiếp cận đa vùng này mang lại xu hướng dự đoán tổng thể tốt hơn về lượng phát thải của động cơ, vì các sản phẩm phát thải được giải quyết dựa trên các điều kiện hiện có tại mỗi khu vực thay vì các trạng thái của toàn bộ khu vực (áp suất, nhiệt độ) như trong một khu vực duy nhất với mô hình cháy đơn vùng.
Trong giai đoạn cháy và tỏa nhiệt, tại mỗi vùng hướng kính, động học quá trình cháy được xác định theo công thức (4.1):
(4.1) trong đó:
mk – khối lượng nhiên liệu bị đốt cháy tại mỗi vùng; Ac – hệ số tốc độ cháy