Experimental Characterization and Quasi-Dimensional Modeling of Cyclic Combustion Variations in Spark Ignition Engines
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Experimental Characterization and Quasi-Dimensional Modeling of Cyclic Combustion Variations in Spark Ignition Engines Zur Erlangung des akademischen Grades Doktor-Ingenieur (Dr.-Ing.) genehmigte Dissertation von Philipp Krost, M.Sc. aus München Tag der Einreichung: 07.03.2018, Tag der Prüfung: 13.06.2018 Darmstadt 2018 — D 17 1. Gutachten: Prof. Dr.-Ing. Christian Hasse 2. Gutachten: Prof. Dr. techn. Christian Beidl Fachbereich Maschinenbau Simulation reaktiver Thermo-Fluid Sys- teme Experimental Characterization and Quasi-Dimensional Modeling of Cyclic Combustion Variations in Spark Ignition Engines Genehmigte Dissertation von Philipp Krost, M.Sc. aus München 1. Gutachten: Prof. Dr.-Ing. Christian Hasse 2. Gutachten: Prof. Dr. techn. Christian Beidl Tag der Einreichung: 07.03.2018 Tag der Prüfung: 13.06.2018 Darmstadt 2018 — D 17 Bitte zitieren Sie dieses Dokument als: URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-76022 URL: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/7602 Dieses Dokument wird bereitgestellt von tuprints, E-Publishing-Service der TU Darmstadt http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de [email protected] Veröffentlicht unter CC BY-NC-ND 4.0 International https://creativecommons.org/licenses/ Danksagung Die vorliegende Arbeit entstand während meiner Tätigkeit als Doktorand in der Antriebsforschung bei der BMW Group in München. Zuallerst möchte ich mich sehr herzlich bei Herrn Prof. Dr.-Ing. Christian Hasse für die wissenschaftliche Be- treuung dieser Arbeit und die Übernahme des Hauptreferats bedanken. Insbesondere möchte ich ihm danken für die von ihm entgegengebrachte Zeit für Rücksprachen, seine kritischen Anmerkungen, Ideen und seinen Enthusiasmus für die motorische Verbrennung, die für mich sehr motivierend war. Weiterhin möchte ich mich bei Herrn Prof. Dr. techn. Christian Beidl für das Interesse an meiner Arbeit und der Übernahme des Korreferats sehr bedanken. Herrn Dr.-Ing. Christian Schmidt und Herrn Matthias Klietz möchte ich danken für die Ermöglichung der Promotion und dem mir damit entgegengebrachten Vertrauen. Meinem Betreuer Walter Hübner möchte ich sehr danken für die vielen fachlichen Diskussionen, seine kon- tinuierliche Unterstützung, dem stets offenen Ohr, auch für nicht-fachliche Themen und die tiefen Einblicke in die unkonventionelle Motorenwelt. Des Weiteren möchte ich ihm danken für die großzügige Bereitstellung von Hardware, sei es immer genügend Prüfstandszeit mit den Versuchsmotoren zur Verfügung zu haben oder um leistungsstarke Workstations für die umfangreichen Simulationen zu bekommen. Herrn Dr.-Ing. Jens Neumann danke ich für die zahlreichen fachlichen Gespräche für die Entwicklung des Zyklenschwankungsmodells. Seine Ideen brachten mir viele neue Sichtweisen auf die Implementierung und Umsetzung des Modells. Darüberhinaus möchte ich ihm sehr für die Korrektur der schriftlichen Ausarbeitung meiner Dissertation danken, durch die diese einen qualtitativ hochwertigen Feinschliff erhalten hat. Bei meinen BMW-Kollegen Alois Abel, Manuel Dorsch, Bastian Esefeld, Stefan Frommater, Daniel Haas, Manfred Holzmann, Ulrich Knoll, Daniel Langmandel, Hannes Orlick, Lukas Schäfer und Frithjof Schwerdt möchte ich mich für die vielen Gespräche, Diskussionen und die Unterstützung zu Ausarbeitungs-, Fach-, Prüfstands- und auch Simulationsthemen bedanken. Lukas Schäfer möchte ich noch zusätzlich danken für die Erzeugung und Auswertung von 3D CFD Daten mehrerer Versuchsmotoren. Insbesondere möchte ich hier meinen Mit-Doktoranden Martin Henke hervorheben. Ihm danke ich für die vielen Stunden an fachlichen und nicht-fachlichen Gesprächen, für die Erzeugung von Simulationsdaten aus der chemischen Reaktionskinetik für die Simulationsmodelle und das Korrekturlesen von Papern. Meinen Doktoranden-Kollegen an der TU Bergakademie Freiberg, Stefan Buhl und Frank Hartmann, möchte ich danken für die Erzeugung und Auswer- tung von 3D CFD Simulationsdaten der Versuchsmotoren. Meinen Studenten Pawel Nicinski und Jan Witzel danke ich für ihre guten Beiträge zu meiner Arbeit. Ich hoffe sie konnten so viel Wissen und Erfahrung für sich gewinnen, wie ich durch ihre Arbeit. Des Weiteren möchte ich den hier nicht weiter namentlich genannten Mitarbeitern der Abteilungen EA-3x, LT-5x und LT-23 für ihre Unterstützung bei meiner Promotion danken. Bei meiner Familie und meinen Freunden möchte ich mich sehr bedanken für ihre stetige Motivation und Unterstützung sowie auch für ihr Verständnis der knappen Zeit. Mein größter Dank gilt jedoch meiner Frau Moni, die trotz ihrer intensiven beruflichen Einspannung durch ihre unermüdliche Liebe, Geduld und Ermutigung sowie ihr stetiges Verständnis sehr zum Erfolg dieser Arbeit beigetragen hat. 1 Abstract Variances in spark ignition (SI) engine parameter settings are still expanding, thus the need for engine calibra- tion 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 investigat- ing 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 combus- tion; 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 ex- perimental 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. 3 Kurzfassung 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 gleich- zeitiger 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 Brenn- verfahrens 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 Zyklen- schwankungsmodells. Dieses soll zyklische Verbrennungsschwankungen prädiktiv beschreiben können. Zunächst wird eine umfassende Messdatenbank erzeugt, die aus Messungen an fünf verschiedenen Otto- motoren 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