聯(lián)合神經(jīng)與遺傳算法的發(fā)動機進氣管參數(shù)優(yōu)化

張袁元,陳 丹,韋思航

(南京工程學院 汽車與軌道交通學院,南京 211167)

0 引言

發(fā)動機進氣系統(tǒng)用來控制和調(diào)整進氣流量和速度,使氣缸中充入新鮮工質(zhì)并具有一定氣流運動,從而促進燃燒。影響進氣質(zhì)量流量的重要參數(shù)除了進氣管幾何形狀外,也受到活塞下行和進排氣門運動中產(chǎn)生的壓力波動干擾。因此,合理的進氣管和氣體動態(tài)效應的有效結合,可以有效提高發(fā)動機充氣效率,改善發(fā)動機的性能[1]。

Hadjkacem等[2]基于進氣系統(tǒng)的波動動力學,研究了進氣室長度對發(fā)動機性能的影響,結合實驗數(shù)據(jù)確定了轉(zhuǎn)速對應的最佳進氣長度。李玉龍等[3]給出了氣動發(fā)動機進排氣管路系統(tǒng)設計的一般要求,從而確保了對進氣量的精準控制,降低了氣體損耗,使兩級式氣動發(fā)動機能夠穩(wěn)定運轉(zhuǎn)。楊帥等[4]通過提高進氣增壓壓力、合理優(yōu)化進氣管幾何結構,減少柴油機在進氣過程中出現(xiàn)的進氣分配不均勻現(xiàn)象。文獻表明,進氣管結構參數(shù)改變對充氣效率的改善帶來有益效果,從而提升發(fā)動機性能。

程雪利等[5]以增程式發(fā)動機為研究對象,利用實驗設計技術對氣門升程曲線、進氣歧管及進氣道結構進行優(yōu)化研究,提高了低速段扭矩和平均滾流。Bhatt等[6]和Herawan等[7]利用神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法,確定配氣相位對發(fā)動機性能和燃油經(jīng)濟性的影響并進行優(yōu)化;Ahmed等[8]提出了一種結合人工神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)動機排氣能量回收方法;Syed等[9]研究了建立高效人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)模型的可行性,將其作為進一步研究雙燃料柴油機的工具;Lu等[10]提出了基于最優(yōu)算法對發(fā)動機電磁閥控制參數(shù)進行優(yōu)化。張鵬等[11]研究了實驗設計(design of experiment,DOE)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡構建排氣溫度預測模型。DOE技術、神經(jīng)網(wǎng)絡算法、遺傳算法、響應面等智能優(yōu)化算法在發(fā)動機領域的運用,為發(fā)動機系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化提供了新的途徑。但采用多種方法集成對進氣管結構進行參數(shù)優(yōu)化鮮有研究。

本文搭建發(fā)動機一維系統(tǒng)仿真模型,通過外特性實驗曲線修正,分析進氣管結構參數(shù)對發(fā)動機的性能影響,集成神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法,對進氣管參數(shù)進行設計,以獲得最優(yōu)發(fā)動機性能,為可變進氣管的結構優(yōu)化設計提供理論依據(jù)和方向。

1 一維系統(tǒng)仿真模型的建立

1.1 發(fā)動機技術參數(shù)

高速汽油機為單缸四沖程,具體參數(shù)如表1所示,適用于摩托車、發(fā)電機、ATV等。

表1 發(fā)動機技術參數(shù)

1.2 發(fā)動機系統(tǒng)仿真模型構建

發(fā)動機工作過程復雜,涉及多學科耦合,工作時需要考慮管道壁面以及壁面與外界環(huán)境之間的熱傳導、熱輻射、燃燒放熱過程、放熱速率、管道內(nèi)摩擦、氣缸內(nèi)摩擦、爆震、熵變等一系列因素。

發(fā)動機系統(tǒng)仿真模型包括進氣、排氣、氣缸、曲軸箱、空氣濾清器、噴油器等模塊。進排氣管道氣流簡化為一維非定常流動模型;管道摩擦損失、壓力損失采用Chen-Flynn的關系式,即摩擦損失壓力為活塞速度和峰值壓力的函數(shù)[3-4];燃燒模型為點燃式湍流火焰燃燒模型,以準三維可預測模型SI-Turb為基礎建立,滿足在優(yōu)化模擬過程中對進氣管多參數(shù)調(diào)控要求;發(fā)動機摩擦損失采用Chen-Flynn總結出的經(jīng)驗公式進行計算,即EngFrictionCF模型;壁面熱傳導數(shù)學模型依據(jù)Colburn的相似理論;缸內(nèi)熱傳導模型采用Woschni于1987年提出的半經(jīng)驗模型;噴油器使用InjAFSeqConn模型,其燃油噴射率(噴油脈寬)和空燃比通過實驗獲取。單缸發(fā)動機一維仿真模型基于GT-POWER搭建,如圖1所示。

圖1 發(fā)動機系統(tǒng)GT-Power仿真模型

1.3 系統(tǒng)仿真模型驗證

選取發(fā)動機全負荷工況下,轉(zhuǎn)速4 000～9 000 r/min的11個工況點(均勻間隔500 r/min),根據(jù)實驗中進氣溫度、平均有效壓力、點火提前角等數(shù)據(jù)校正模型后,通過仿真計算出發(fā)動機的外特性數(shù)據(jù),并與臺架實驗外特性實驗數(shù)據(jù)進行比較,如圖2、圖3所示。結果表明,功率和扭矩的性能特征最高誤差不超過3%,燃油消耗率誤差小于2%,證明系統(tǒng)模型可靠,能夠表征和模擬發(fā)動機的工作過程,可將該模型作為發(fā)動機動力性能優(yōu)化的基礎。

圖2 發(fā)動機外特性功率扭矩對比

圖3 發(fā)動機外特性油耗對比

2 進氣管結構參數(shù)對發(fā)動機性能的影響分析

進氣管結構參數(shù)包括長度、直徑,在不同工況下,對發(fā)動機性能影響效果不同。

2.1 進氣管長度對發(fā)動機性能的影響

進氣系統(tǒng)長度包括進氣管、空氣濾清器以及其他進氣附設結構,其長度引起的氣流動態(tài)效應,會帶來充氣效率變化,主要包括慣性和波動效應。

q=0.5,1.5,2.5,…

(1)

式中：φse為進氣行程曲軸轉(zhuǎn)角,°;a為發(fā)動機進氣管氣流音速,m/s;n為發(fā)動機轉(zhuǎn)速,r/min;Lgx為滿足慣性效應建議進氣系統(tǒng)長度;Lbd為滿足波動效應建議進氣系統(tǒng)長度。

根據(jù)慣性效應和動態(tài)效應公式(1),考慮進氣管適用于發(fā)動機轉(zhuǎn)速1 000～9 000 r/min,推薦最長和最短進氣長度相差8倍,綜合考慮空濾、氣缸行程等尺寸,參考原進氣管長度40 mm,結合進氣管空間尺寸約束,系統(tǒng)模型中將進氣管長度變化范圍設置為40、80、150、320 mm,其他結構參數(shù)和配氣相位不變。圖4—7為不同長度的進氣管對發(fā)動機性能影響。

圖4 進氣管長度變化對充氣效率的影響

圖5 進氣管長度變化對扭矩的影響

圖6 進氣管長度變化對功率的影響

隨進氣管長度的增加,發(fā)動機充氣效率峰值向低速區(qū)移動,整體呈現(xiàn)向左平移,發(fā)動機中速區(qū)充氣效率改善作用明顯;反觀高速區(qū)域,進氣管長度增加,進氣摩擦損失增加,充氣效率急劇下降(圖4)。扭矩隨著進氣管長度的變化情況與充氣效率趨勢一致,即扭矩峰值隨長度增加向低速移動(圖5)。結合充氣效率和扭矩影響,發(fā)動機功率呈現(xiàn)高速峰值下降,中低速增加,整體曲線隨進氣管長度增加其陡峭特征減小(圖6)。比油耗隨進氣管長度增加在中低轉(zhuǎn)速小幅下降、高速小幅增加,其長度變化對比油耗整體影響較小?？偟膩碚f,150 mm長度進氣管兼顧的轉(zhuǎn)速范圍更大一些。

圖7 進氣管長度變化對比油耗的影響

2.2 進氣管管徑對發(fā)動機性能的影響

進氣系統(tǒng)等效管徑越大,摩擦損失越小,但氣流波動幅度減小,進氣諧振效果下降。因此,合理的進氣管徑可以促進進氣波動效果,增加充氣效率。Kastner給出了最小管徑的經(jīng)驗估算公式(2)：

(2)

式中：d為氣缸管徑;S為發(fā)動機沖程;n為發(fā)動機轉(zhuǎn)速。

原機進氣管管徑26 mm(依據(jù)常用轉(zhuǎn)速3 000～6 000 r/min設置),依據(jù)管徑計算公式,管徑設置范圍約為22～33 mm,因此設置23、26(原機)、29和32 mm 4個定常參數(shù),研究管徑變化對發(fā)動機性能影響。其他結構參數(shù)和配氣相位以原機的基本技術參數(shù)為準,圖8—11為不同管徑的進氣管對發(fā)動機功率、扭矩、充氣效率以及比油耗的影響。

進氣管管徑越小,發(fā)動機轉(zhuǎn)速越高,進氣氣流流速和流動阻力越大,充氣效率和進氣質(zhì)量流量越低(圖8);扭矩影響與充氣效率影響一致(圖9)。因此在發(fā)動機高轉(zhuǎn)速區(qū)間,可以采用更大管徑的進氣管。在發(fā)動機低轉(zhuǎn)速區(qū)間,不同管徑的進氣管對動力性能參數(shù)的影響不顯著,高轉(zhuǎn)速時曲線隨進氣管管徑增加其陡峭特征略有增加(圖10)。增加進氣管的管徑對比油耗的影響較小(圖11),然而減小管徑會對提升高轉(zhuǎn)速下的比油耗,降低經(jīng)濟性能。與原機管徑為26 mm的進氣管相比,采用32 mm管徑的進氣管在7 000、7 500、8 000、8 500和9 000 r/min時,功率和扭矩分別提升了4.6%、1.6%、0.5%、2.1%、6.5%。

圖8 進氣管管徑變化對充氣效率的影響

圖9 進氣管管徑變化對扭矩的影響

圖10 進氣管管徑變化對功率的影響

圖11 進氣管管徑變化對比油耗的影響

3 進氣管結構參數(shù)優(yōu)化

以7 000 r/min為例,綜合考慮發(fā)動機的經(jīng)濟性能和動力性能,聯(lián)合遺傳算法對未知系統(tǒng)非線性函數(shù)的擬合能力、神經(jīng)網(wǎng)絡算法對未知系統(tǒng)非線性函數(shù)尋找極值,對進氣管的長度和管徑進行參數(shù)優(yōu)化。神經(jīng)網(wǎng)絡采用BP網(wǎng)絡模型,其具有并行性、冗余性、自適應性優(yōu)點,且網(wǎng)絡只需要少量試驗數(shù)據(jù),經(jīng)網(wǎng)絡訓練后就能反映發(fā)動機的特性,從而保障輸出結果與實際過程的一致性。

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡遺傳算法原理

神經(jīng)網(wǎng)絡遺傳算法對進氣管參數(shù)響應值尋優(yōu)過程分為BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練擬合和遺傳算法搜索全局最優(yōu)解[9]。其中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練擬合包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡構建、利用系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡的處理功能進行訓練和學習、實際響應值比油耗和扭矩的適應度函數(shù)輸出的預測;遺傳算法尋優(yōu)的本質(zhì)是進行有方向性且受概率引導的啟發(fā)式計算。

對進氣管結構參數(shù)進行拉丁超立方抽樣,獲取500組輸入、輸出數(shù)據(jù)值。BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和擬合性能的測試需要在拉丁超立方抽樣數(shù)據(jù)里再進行抽樣,抽樣方式為隨機抽樣,其中,用于網(wǎng)絡訓練的數(shù)據(jù)為450組。訓練之后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡可以代替與二階響應面模型耦合的適應度函數(shù),對該非線性函數(shù)模型的輸入進行輸出預測,并將神經(jīng)網(wǎng)絡預測的結果作為遺傳算法中的染色體適應度值,適應度值越大,即目標性能越高,染色體越優(yōu)秀。按照設置的中止條件對適應度值進行判斷,若不滿足迭代終止的條件,則根據(jù)選擇操作決定下一代染色體。以初始化設置步驟中的概率,對染色體進行交叉策略、變異策略操作,再進行適應度判斷。隨著迭代次數(shù)的增加,目標性能較差的配氣參數(shù)組合逐漸被淘汰,保留下來的配氣參數(shù)組合個體目標性能優(yōu)秀,配氣參數(shù)組合逐漸向目標性能的最優(yōu)方案收斂,迅速高效地搜尋到函數(shù)的全局近似最優(yōu)解及對應的輸入?yún)?shù)組合。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構為2-5-1,即2個輸入?yún)?shù)層、5個隱含層、1個輸出參數(shù)層的網(wǎng)絡結構設計。由于采用實數(shù)編碼,個體長度為2;遺傳算法中初始種群規(guī)模設置N=100,仿真程序迭代次數(shù)T=2 500,交叉概率Pi=60%,變異概率Pm=10%。當進化迭代數(shù)達到最大時,運算結束,輸出優(yōu)化目標結果,在仿真計算動態(tài)過程中完成進化。計算過程如圖12所示。

圖12 神經(jīng)網(wǎng)絡遺傳算法優(yōu)化流程

3.2 針對優(yōu)化目標構建適應度函數(shù)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡遺傳算法對進氣管結構參數(shù)優(yōu)化,同時考慮進氣管長度和管徑對經(jīng)濟性能和動力性能的影響。設計優(yōu)化適應度函數(shù)由代表動力性能和經(jīng)濟性能的扭矩和比油耗2個性能指標以不同權重構成,如式(3)所示。扭矩最大化、比油耗最小化的優(yōu)化目標轉(zhuǎn)換為求適應度函數(shù)的區(qū)間極大值。

(3)

式中：T0和BSFC0分別為扭矩和比油耗性能指標的對比目標值,取前述抽樣仿真實驗結果的平均值作為對比目標值,其中T0為9.15 N·m,BSFC0為301.80 g·(kW·h)-1;L、D為進氣管結構參數(shù)取值向量組;λ1和λ2為分配給2個響應目標的權重因子,不同的權重因子分配的值影響最終的優(yōu)化結果。針對不同發(fā)動機的設計和工作要求,對發(fā)動機的性能取向要求不一致。文中使用的小排量高速汽油機在低轉(zhuǎn)速時主要考慮其動力性能,而在高轉(zhuǎn)速區(qū)間對經(jīng)濟性能有相對更高的要求,故此時分配給λ1、λ2兩個權重因子值分別為20、5,不同轉(zhuǎn)速下的權重因子可以重新分配取值。

3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡遺傳算法優(yōu)化結果分析

BP神經(jīng)網(wǎng)絡輸出預測和誤差如圖13—15所示,期望輸出與預測輸出的誤差小,預測值可以近似成二階響應面模型實際輸出值。收斂結果如圖16所示,適應度值在500代左右基本收斂至最優(yōu)值。

圖13 BP網(wǎng)絡預測輸出

圖14 BP網(wǎng)絡預測輸出的誤差

圖15 BP網(wǎng)絡預測輸出的誤差百分比

圖16 適應度函數(shù)優(yōu)化曲線

神經(jīng)網(wǎng)絡遺傳優(yōu)化過程是建立在抽樣取值的基礎上,與實際結果相比有一定偏差,因此需要驗證預測優(yōu)化結果。在發(fā)動機2 500、4 000、5 500、8 500 r/min分別進行算法應用,對不同轉(zhuǎn)速設定不同扭矩和比油耗權重因子來滿足不同的設計要求。采用優(yōu)化后的配氣參數(shù),代入模型重新計算,表2為進氣管參數(shù)優(yōu)化后相應轉(zhuǎn)速點的仿真實驗值和實際優(yōu)化效果值。采用新的進氣管參數(shù)后,能夠有效的提升動力性能和經(jīng)濟性能,同時也驗證了模型的擬合程度、預測精度高。圖17和圖18為優(yōu)化前后比油耗和扭矩的對比圖。表2表明,在發(fā)動機4 000～5 500 r/min轉(zhuǎn)速區(qū)間,扭矩的提升效果最明顯,在發(fā)動機5 000～7 000 r/min轉(zhuǎn)速區(qū)間,比油耗的提升效果明顯。值得注意的是,發(fā)動機轉(zhuǎn)速在2 500 r/min和8 000 r/min附近時,比油耗反而比原機的水平更高,扭矩提升效果較弱,這主要是因為這些轉(zhuǎn)速下原機的進氣管幾何結構的經(jīng)濟和動力性能表現(xiàn)優(yōu)異,原機的進氣管尺寸較小適用于怠速區(qū)間和高轉(zhuǎn)速區(qū)間,進一步降低進氣管的長度和管徑受到實際限制,因此優(yōu)化空間也較小。

圖17 比油耗優(yōu)化對比圖

圖18 扭矩優(yōu)化對比圖

表2 優(yōu)化結果對比和驗證

4 結論

結合某款高速汽油發(fā)動機為原型分析發(fā)動機進氣管長度和管徑參數(shù)對動力和經(jīng)濟性能的影響。在仿真系統(tǒng)模型的基礎上,聯(lián)合擬合函數(shù)遺傳優(yōu)化算法和神經(jīng)網(wǎng)絡遺傳算法,設計外特性時不同轉(zhuǎn)速時對應的最佳進氣管結構參數(shù),并得出如下結論。

1) 性能參數(shù)波動的幅度與進氣系統(tǒng)結構參數(shù)、發(fā)動機轉(zhuǎn)速有關。在中低轉(zhuǎn)速下,適度增加進氣管的長度可以使壓力波的頻率減小,波動的振幅提升,動態(tài)效應增強,改善充氣效率;而在高轉(zhuǎn)速下正好相反。

2) 進氣管的管徑對不同轉(zhuǎn)速下的扭矩、功率和充氣效率有較為顯著的影響,進氣管的管徑變化主要通過影響進氣氣流的流速,進而對進氣阻力以及沿程摩擦和能量損失產(chǎn)生影響。

3) 基于仿真系統(tǒng)模型,聯(lián)合神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法的應用,可實現(xiàn)發(fā)動機4 000～5 500 r/min轉(zhuǎn)速區(qū)間扭矩的提升,發(fā)動機5 000～7 000 r/min轉(zhuǎn)速區(qū)間比油耗的提升。在文中設定的優(yōu)化設計目標下,扭矩優(yōu)化率最高可達12.08%,比油耗優(yōu)化率最高可達1.51%。

4) 針對進氣管結構參數(shù),通過集成一維仿真模型、神經(jīng)網(wǎng)絡遺傳算法,并結合模型實驗對比,可以獲得發(fā)動機性能最優(yōu)的進氣管結構參數(shù);集成方法的應用,對可變結構參數(shù)提供機理參考,可以為下一步可變結構設計提供依據(jù)。