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Experimental Characterization and Quasi-Dimensional Modeling of Cyclic Combustion Variations in Spark Ignition Engines

Krost, Philipp (2018)
Experimental Characterization and Quasi-Dimensional Modeling of Cyclic Combustion Variations in Spark Ignition Engines.
Technische Universität Darmstadt
Ph.D. Thesis, Primary publication

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Experimental Characterization and Quasi-Dimensional Modeling of Cyclic Combustion Variations in Spark Ignition Engines
Language: English
Referees: Hasse, Prof. Dr. Christian ; Beidl, Prof. Dr. Christian
Date: 2018
Place of Publication: Darmstadt
Date of oral examination: 13 June 2018
Abstract:

Variances in spark ignition (SI) engine parameter settings are still expanding, thus the need for engine calibration is further increasing and virtual engine calibration to optimize engine parameters is being more frequently considered. In particular, the focus of engine calibration is to maximize fuel efficiency and power output while also reducing exhaust emissions up to the engine smoothness limit. This limit is determined by high cycle-to-cycle variations (CCV) and can be detected from indicated mean effective pressure (IMEP) fluctuations from one engine cycle to the other. These CCV dictate the stability of the combustion process and engine vibration; thus, the aim is to limit these variations to a certain comfort level.

The objective of this thesis is to set up a zero-dimensional (0D) physical cyclic combustion variations model which can predictively describe CCV. In this work, first, extensive measurement data are produced by investigating five SI engines with different underlying combustion processes. These include both conventional engines and unconventional engines with a long expansion stroke via the crank and valve trains. Engine parameters are varied, in order to experimentally characterize CCV regarding the influence from the fluid mechanics, the chemical gas composition and the thermodynamical state.

The CCV model itself is set up based on recently developed 0D models for turbulence, ignition and combustion; these are initially calibrated by means of 3D CFD data and measurement data. In the model development process, first, a stochastic model is developed to offer the possibility to impose fluctuations. From research into the literature, the physical causes of CCV are extracted. In particular, the new CCV model considers results from 3D CFD Large Eddy Simulations regarding the influence of global and local in-cylinder flow fluctuations, the most significant causes of CCV. For the first time within the 0D/1D simulation environment, flow fluctuations can be taken into account thanks to their availability in the 0D turbulence model used. In the first instance, it is shown that the new CCV model is able to reproduce experimentally observed CCV qualitatively. In order to also describe cyclic combustion variations quantitatively, beside the fluctuations due to these physical causes, factors influencing CCV, i.e. several engine parameters are introduced in the new CCV model.

After the development process, the new CCV model is first verified with the design engine by means of experimental data and another commercial CCV model, considered state of the art. It is shown that the new CCV model is able to reproduce not only the fluctuations in the IMEP, but also the underlying fluctuations in the combustion process. Then, with no further calibration, the newly designed CCV model is successfully validated by means of the other engines and engine parameter variations investigated.

Furthermore, it is explicitly shown that the new model, in contrast to the state-of-the-art model, is able to accurately describe CCV at two engine operating points with the same engine speed and load, but different internal residual gas rates and in-cylinder turbulence levels. Summing up, the new CCV model offers more encouraging results, enabling it to be used for virtual engine calibration even for cases in which no actual test engine is available.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Die Vielfalt der Parametereinstellungen von Ottomotoren steigt kontinuierlich an, so dass der Aufwand für die Motorapplikation stetig zunimmt. Aufgrund dessen gewinnt die virtuelle Motorapplikation an Bedeutung und kommt immer häufiger zum Einsatz. Primäres Ziel ist es, die Effizienz und die Leistung des Motors bei gleichzeitiger Emissionsreduktion bis zur Motorlaufgrenze zu erhöhen. Die Laufgrenze wird durch hohe zyklische Verbrennungsschwankungen definiert und kann mithilfe von Schwankungen des indizierten Mitteldrucks von Motorzyklus zu Motorzyklus detektiert werden. Diese Zyklenschwankungen definieren die Stabilität des Brennverfahrens und ein Ziel der Motorapplikation ist es deshalb, diese Schwankungen auf ein bestimmtes Niveau zu begrenzen.

Das Ziel dieser Arbeit ist die Neuentwicklung eines nulldimensionalen, physikalisch basierten Zyklenschwankungsmodells. Dieses soll zyklische Verbrennungsschwankungen prädiktiv beschreiben können. Zunächst wird eine umfassende Messdatenbank erzeugt, die aus Messungen an fünf verschiedenen Ottomotoren mit unterschiedlichen Brennverfahren besteht. Hierbei handelt es sich sowohl um konventionelle als auch um unkonventionelle Ottomotoren; letztere zeichnen sich durch eine verlängerte Expansion über den Kurbeltrieb oder den Ventiltrieb aus. Für die Untersuchung der Zyklenschwankungen werden bestimmte Motorparameter variiert, um diese Schwankungen hinsichtlich des Einflusses der Strömungsmechanik, der chemischen Gaszusammensetzung und der Thermodynamik experimentell zu charakterisieren.

Das Zyklenschwankungsmodell basiert auf drei bereits entwickelten, nulldimensionalen Turbulenz-, Zünd und Verbrennungsmodellen, die zunächst sowohl mit 3D CFD Daten als auch mit Messdaten kalibriert werden. Diese drei Modelle können bisher nur das gemittelte Arbeitsspiel darstellen. Als erstes wird ein Stochastikmodell entwickelt, um Schwankungen auf bestimmte Parameter aufprägen zu können. Aus einer umfangreichen Literaturrecherche werden die bedeutendsten Ursachen für Zyklenschwankungen ermittelt. Im neuentwickelten Zyklenschwankungsmodell werden vor allem die Ergebnisse aus 3D CFD Large Eddy Simulationen herangezogen, die sowohl die lokalen als auch die globalen Strömungsschwankungen als die physikalischen Hauptursachen für zyklische Verbrennungsschwankungen identifiziert haben. Diese Größen werden im nulldimensionalen Turbulenzmodell berechnet, womit es zum ersten Mal möglich ist, auf diese Größen Schwankungen innerhalb der null-/eindimensionalen Simulationsumgebung aufzuprägen. Bei der ersten Validierung wird gezeigt, dass das neuentwickelte Zyklenschwankungsmodell qualitativ die in den Experimenten identifizierten zyklischen Verbrennungsschwankungen reproduzieren kann. Um diese auch quantitativ zu beschreiben, werden neben der Aufprägung von Schwankungen auf die Parameter der physikalischen Ursachen Rechenterme eingeführt, die die Einflüsse durch die Variation bestimmter Motorparameter auf die Zyklenschwankungen beschreiben.

Das finale Zyklenschwankungsmodell wird zunächst anhand der Messdaten des Auslegungsmotors und mittels eines kommerziellen Zyklenschwankungsmodells, das dem Stand der Technik entspricht, verifiziert. Es wird gezeigt, dass das neuentwickelte Zyklenschwankungsmodell nicht nur die Schwankungen des indizierten Mitteldrucks, sondern auch die zugrundeliegenden Schwankungen in der Verbrennung reproduzieren kann. Im nächsten Schritt wird das neue Zyklenschwankungsmodell, ohne einer weiteren Kalibrierung, erfolgreich anhand der anderen untersuchten Ottomotoren und Variationen verschiedener Motorparametern validiert.

Zusammenfassend bleibt festzuhalten, dass das neu entwickelte Zyklenschwankungsmodell viel versprechende Ergebnisse zeigt. Somit kann dieses auch für eine virtuelle Motorapplikation verwendet werden, selbst in Fällen ohne real vorhandenen Prüfstandsmotor.

German
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-76022
Classification DDC: 600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 16 Department of Mechanical Engineering
Date Deposited: 27 Jul 2018 08:35
Last Modified: 09 Jul 2020 02:10
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/7602
PPN: 434423289
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