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Dottorato di Ricerca in Materiali e Tecnologie Innovative

Combustione e Conversione dell’Energia- XV ciclo

 

Sviluppo di una metodologia evolutiva per il progetto di motori a c.i. validata mediante rilievi sperimentali

Teresa Donateo

Tutor: Prof. Ing. D. Laforgia, Ing. A de Risi

Coordinatore: Prof. R. Cingolani

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Sintesi

Nei motori ad accensione per compressione, comunemente denominati motori diesel, la combustione avviene idealmente a pressione costante ed il combustibile è iniettato in aria in condizioni di temperatura e pressione tali da consentirne l’autoaccensione.  Per le sue implicite caratteristiche di funzionamento, l’evoluzione del motore diesel è risultata, sin dalle origini, strettamente legata allo sviluppo dei sistemi di iniezione  e, di conseguenza, della geometria della camera di combustione più adatta al sistema di introduzione del combustibile utilizzato.

A causa delle limitate conoscenze disponibili sui complessi fenomeni termo-fluidodinamici, la progettazione del sistema di combustione dei motori diesel è stata inizialmente condotta sulla base di criteri empirici e su ipotesi di funzionamento non sempre corrette.

In conseguenza dei nuovi sviluppi della tecnica e alla luce delle normative sempre più stringenti in materia di emissioni nocive, si è avuto a partire dagli anni ‘90 un nuovo impulso nella ricerca di una tipologia ottimale della camera di combustione che sfrutti al meglio le caratteristiche fornite dai nuovi sistemi di iniezione. Rispetto al passato, il progetto della camera di combustione si avvale oggi di nuove metodologie per l’analisi del campo di moto in camera. Grazie ai moderni motori di ricerca dotati di accessi ottici o sonde endoscopiche è possibile, infatti, studiare in maniera diretta i fenomeni termo-fluidodinamici che definiscono il comportamento del motore. Inoltre, grazie all’evoluzione delle capacità di calcolo, è possibile utilizzare metodi di simulazione fluidodinamica tridimensionale (CFD) che consentono non solo di studiare in dettaglio i moti nella camera, ma anche di analizzare un numero di configurazioni molto più alte rispetto a quelle che possono essere realizzate e testate sperimentalmente.

Nell’attività di dottorato qui descritta è stata messa a punto una nuova metodologia di progetto del motore che, oltre all’utilizzo di simulazione CFD, sfrutta metodi di ottimizzazione evolutivi, gli algoritmi genetici, per la definizione di configurazioni ottimizzate.

Il metodo è basato su due passi di ottimizzazione separati e richiede l’accoppiamento tra l’algoritmo genetico e un modello del motore in grado di valutare le prestazioni e le emissioni al variare dei parametri geometrici e di controllo.

Il primo passo della metodologia consiste nella definizione delle caratteristiche geometriche ottimali del motore, in termini di forma della camera di combustione, configurazione del sistema di iniezione, fasatura e legge di apertura delle valvole di aspirazione e scarico, ecc.  Nell’applicazione del primo passo sono state considerate due differenti condizioni operative, “modi”, ottenute variando il regime di rotazione del motore e la quantità di combustibile iniettata (carico). Per applicare il primo passo del metodo è necessario disporre di un modello del motore in grado di prevederne il comportamento al variare delle caratteristiche geometriche considerate. Nell’attività di dottorato è stato utilizzato il codice KIVA3V nella versione dotata dei nuovi modelli (KIVA3_2003) .

Il secondo passo è relativo all’ottimizzazione dei parametri di controllo del motore e può essere effettuato sia attraverso simulazioni numeriche, sia mediante campagne sperimentali. Se si utilizzano simulazioni numeriche, la procedura di ottimizzazione può essere completamente automatizzata in modo da non richiedere l’intervento dell’utente, ma i risultati del processo sono influenzati dall’incertezza legata alla discretizzazione utilizzata e ai modelli presenti nel codice di simulazione. I parametri di controllo, pertanto, possono essere variati esclusivamente nei range per i quali è stato validato il modello. Se, invece, si sceglie la via sperimentale è possibile variare a piacere i parametri in base ai valori massimi e minimi impostabili sulla centralina elettronica e alla risoluzione consentita. Del resto questo processo richiede l’uso del banco di prova e quindi l’intervento continuo dell’utente.

Il metodo di progettazione sviluppato è stato applicato a diverse configurazioni di motore diesel ad iniezione diretta, un monocilindro da ricerca e due motori quattro cilindri commerciali. I risultati dell’ottimizzazione sul monocilindro hanno consentito di identificare diverse configurazioni ottimali della camera di combustione e dell’orientazione dello spray. Tra le configurazioni ottimizzate è stata selezionata una camera di combustione in grado di ridurre le emissioni e migliorare le prestazioni rispetto alla configurazione di partenza. La camera è stata realizzata e testata ottenendo un riscontro sperimentale al metodo.

In base ai risultati delle ottimizzazioni e, soprattutto, al riscontro con i dati sperimentali si può concludere che il metodo di progettazione sviluppato è effettivamente in grado di definire configurazioni ottimizzate della geometria del motore e dei principali parametri di controllo.

È necessario sottolineare che alcune delle camere individuate dall’algoritmo genetico sono state scartate o modificate strutturalmente per evitare problemi di resistenza meccanica agli alti carichi Questi risultati evidenziano la necessità di introdurre, nella metodologia di progetto sviluppato, dei criteri di resistenza meccanica delle camere. Ad esempio, si potrebbe pensare di combinare un codice CFD per il calcolo dei processi termo-fluidodinamici e un modello agli elementi finiti in grado di valutare le sollecitazioni che agiscono sul pistone in funzione della distribuzione della pressione in camera di combustione.

L’applicazione del metodo a motori diesel ad iniezione diretta ha richiesto l’adattamento del codice di calcolo KIVA3V alle esigenze di simulazione dei moderni motori diesel di tipo Common Rail. 

La prima parte dell’attività numerica ha riguardato l’analisi di sensibilità del programma di calcolo ai più significativi parametri fisici e numerici presenti nel file di input del codice. I risultati di questa analisi sono stati utilizzati per cercare di ridurre gli errori legati ai parametri numerici presenti nei modelli utilizzati e per individuare l’effetto di eventuali incertezze sui dati sperimentali, come ad esempio l’entità del moto di swirl all’inizio della fase di compressione.

Quindi, per adattare il codice all’utilizzo di strategie di iniezione innovative rese possibili dal sistema Common Rail, sono state effettuate alcune modifiche ai modelli che descrivono l’evoluzione dello spray e allo schema cinetico di autoaccensione. In particolare, è stata introdotta una correlazione per tenere conto della variazione dell’angolo di cono del getto, è stata eliminata l’ipotesi semplificativa di densità costante del combustibile in tutti i modelli e sono state aggiunte delle reazioni al modello di accensione (modello Shell) per migliorare le capacità di previsione dei fenomeni di accensione alle basse temperature. Tali modifiche, hanno consentito di migliorare la corrispondenza tra dati sperimentali e risultati numerici relativi alla pressione media in camera di combustione e ai livelli di emissione prodotti da un motore diesel ad iniezione diretta al variare di carico, numero di giri del motore, strategia di iniezione e percentuale di EGR. Tutti i modelli sono stati validati mediante il confronto con dati sperimentale. La prima fase di validazione dei modelli è stata effettuata su sistemi a volume costante per garantire condizioni operative controllate. Successivamente è stata effettuata una estesa campagna di verifica dei modelli facendo riferimento ad un motore quattro cilindri (ENG_B) per il quale sono disponibili numerosi dati sperimentali al variare della strategia di iniezione e della percentuale di EGR.

Dall’estensiva campagna di confronti effettuati si è potuto concludere che il codice KIVA3V, grazie alle modifiche apportate nel corso dell’attività di dottorato, è in grado di prevedere in modo accurato l’andamento della pressione in camera e delle emissioni di NOx al variare delle condizioni di funzionamento del motore, ovvero velocità di rotazione, carico,  strategia di iniezione e percentuale di EGR. La versione modificata del codice si comporta abbastanza bene anche per quel che riguarda i trend di soot rimanendo ancora alcune incertezze sulla determinazione dell’incremento di particolato quando si utilizzano elevate percentuali di gas di ricircolo.

Nel caso dei motori a combustione interna gli obiettivi da raggiungere nell’ottimizzazione sono molteplici e tra loro competitivi. É stato necessario, pertanto, sviluppare un algoritmo genetico multiobiettivo, denominato GA-CREA. L’algoritmo è stato testato su funzioni matematiche complesse per analizzarne il funzionamento, e in particolare la velocità di convergenza, al variare di alcuni parametri chiave dell’algoritmo come, ad es., l’approccio seguito nel definire la funzione di fitness globale, la composizione della popolazione iniziale, il tipo di approccio utilizzato (standard GA e microGA), ecc.

Nel corso dell’attività di dottorato, inoltre, l’algoritmo GA-CREA è stato applicato all’ottimizzazione della legge di iniezione di un elettro-iniettore per sistemi di tipo Common Rail. In questa applicazione l’algoritmo genetico è stato abbinato ad un codice di simulazione monodimensionale in grado di descrivere il flusso all’interno dell’iniettore. Nello studio sono state considerate variabili alcune caratteristiche geometriche dell’iniettore e le proprietà dinamiche delle molle al fine di ottenere un profilo di iniezione ottimale per la riduzione delle emissioni prodotte dai motori diesel. La definizione della legge di iniezione ottimale è stata effettuata abbinando l’algoritmo genetico al codice di calcolo KIVA3V.

I dati sperimentali utilizzati per testare il codice di simulazione e per verificare i risultati del processo di ottimizzazione sono stati in parte acquisiti presso il laboratorio di Macchine Motrici dell’Università di Lecce in parte presso il Centro Studi Componenti per Veicoli (CSIT) di Modugno (BA), a cui vanno i miei ringraziamenti per la disponibilità mostrata durante l’intera attività di dottorato.

 

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Ultimo aggiornamento: 08-04-10