NO2-O2气氛下柴油机碳烟氧化特性及氧化机理

通过热重分析仪及无模式函数法研究了柴油机碳烟在O_2、NO_2-O_2气氛下的氧化特性及氧化机理,并探究了NO_2对碳烟氧化反应的影响机制.结果表明:在10%O_2中添加0.1%NO_2降低了柴油机碳烟氧化反应的起燃温度和燃尽温度,并且NO_2对上述氧化反应特征温度的影响效果随升温速率(10℃/min、12℃/min、15℃/min)的增加而提高;添加0.1%NO_2促进柴油机碳烟氧化反应的进行,显著降低氧化反应本征活化能;柴油机碳烟氧化过程可分成氧化前期、氧化中期及氧化后期3个阶段;随碳烟失重比的增加,碳烟氧化反应有效活化能先增后减再不变,其原因为本征反应和气体扩散作用对氧化速率影响效果的此消彼长;碳烟失重比小于65%时,NO_2能够降低碳烟氧化反应有效活化能,碳烟失重比大于等于65%时,NO_2对有效活化能的影响逐渐消失.     

基于人工神经网络的柴油机失火故障诊断

车载诊断系统在诊断失火故障时,采用基于曲轴段角加速度和阈值规则相结合的方法,该方法在内燃机高速轻载运行时诊断单缸完全失火工况存在一定的局限性。通过对比分析失火和正常工况下曲轴瞬时转速的幅频和相频特征,提取不同谐次的幅值和相位信息,结合人工神经网络作为故障模式识别工具,得到了一种改善方法。通过台架实验,对此改善方法进行了单缸完全失火、两缸完全失火和单缸一定程度失火的故障诊断测试。结果表明,在实验条件下该方法可以有效识别不同的失火模式,并可在单缸失火模式下实现失火程度判别。同时,该方法通过少量工况数据训练神经网络,即可实现一定转速范围内的失火诊断,可行性强,可用于发动机失火故障在线诊断。     

基于内燃机余热回收联产系统变工况特性分析

回收天然气内燃机的排气余热是提高能源利用率的有效手段。提出一种回收排气余热的朗肯循环耦合吸收式制冷循环的联产系统,并针对内燃机多变工况特点,构建联产系统的变工况仿真模型开展变工况特性研究。结果表明,当内燃机工况从100%下降到40%时,联产系统的当量效率下降2.14%,系统总能效率增量仅下降1.64%,说明此联产系统具有很好的工况适应性。在40%工况下,制冷循环由于溴化锂溶液的结晶而不能正常运行。研究结果为联产系统的实际运行提供理论指导。     

耦合膜分离的新型CO2低温捕集系统性能优化

CO₂捕集作为温室气体排放控制的有效手段已成为重要研究课题。作为新兴捕集技术之一，低温CO₂捕集因产品纯度高、无附加污染等优势受到关注。然而，该技术能耗和捕集率对于气体中CO₂浓度十分敏感，对于高CO₂浓度气体可获得较高的CO₂捕集率和较低能耗水平。基于此，本文提出了耦合膜分离的新型CO₂低温捕集系统，通过膜材料选择渗透性实现待捕集气体CO₂浓度主动调控，并在最优浓度下进行CO₂低温捕集。首先基于不同传统低温捕集系统特点，对比分析了不同耦合系统模式，从而确定了最优耦合系统结构。针对最优耦合系统进行了运行参数优化，并分别基于实现系统捕集能耗最低与捕集率最高的目标，获得了膜渗透侧CO₂浓度与进气CO₂浓度间的关系式，为该耦合系统中膜组件选型提供指导。研究表明，本文提出的耦合系统捕集能耗为1.92MJ/kgCO₂，相比于传统单一低温系统捕集能耗可降低16.5%。     

柴油机碳烟颗粒三维形貌特征的研究

采用微孔均匀沉积冲击器(MOUDI)颗粒采样仪从ZS195单缸发动机尾气中采样,并用软X射线显微成像和软X射线三维重建技术从不同角度观察颗粒的形貌,用Amira获得不同工况、不同粒径级下颗粒的三维形貌和形态学参数,通过比较不同负荷工况和不同粒径级下颗粒的形态学参数,如分形维数、单位体积的表面积等,分析了不同工况和粒径级下这些形态学参数的差别.     

柴油机缸内团聚态颗粒氧化过程中的破碎

基于全气缸取样系统采集不同燃烧时刻的柴油机碳烟,使用粒数粒径测试分析仪和透射电子显微镜测量了碳烟的粒径分布、数密度、分形维数和团聚度,进而获得团聚态颗粒的破碎速率,在上述工作的基础上,分析了柴油机缸内碳烟氧化主导阶段团聚态颗粒物的破碎现象.结果表明:碳烟氧化主导阶段初期,团聚态颗粒破碎速率高,碳烟颗粒总粒数密度和核态颗粒数密度增加,同时分形维数和团聚度明显减小.随氧化主导阶段燃烧反应的进行,破碎速率逐渐降低,总颗粒数密度逐渐减小,核态颗粒数密度先增加后减小,而分形维数和团聚度呈现上升的趋势.     

基于动能定理的公交车质量估计算法(英文)

公交车质量是影响公交车油耗的重要因素,同时也是车辆自动换挡策略和混合动力能量管理的关键参数。本文针对公交车质量的估计问题,提出了基于动能定理的估计算法。利用车辆数据采集系统,得到车辆的速度、扭矩等信息,选择同一站点、同一档位加速过程的数据,使用动能定理的方法估计了公交车的质量。经过试验数据验证,质量的平均估计误差为2.92%。动能定理的方法相比传统的递推最小二乘方法所需的样本点更少,估计误差更小。由于公交车站点间的运行距离一般较短,可提供的样本数据非常少,因而动能定理的方法更适用于公交车的质量估计。此外,还分析了档位、滚动阻力系数、空气阻力系数和道路坡度对质量估计的影响。     

基于VMD与KFCM的柴油机故障诊断算法

针对柴油机的故障诊断问题，提出了一种基于变分模态分解（variational mode decomposition，简称VMD）与核模糊C均值聚类算法（kernel fuzzy C-means clustering，简称KFCM）联合的故障诊断方法。首先，针对VMD算法中分解层数K的选择问题进行了自适应优化；然后，从优化VMD算法的分解结果中选取3个关键分量计算最大奇异值，并将其作为3维的特征向量输入KFCM算法中进行分类识别；最后，对仿真信号以及某型柴油机的模拟故障实验信号使用优化VMD、传统VMD和经验模态分解（empirical mode decomposition，简称EMD）方法分别进行分解与识别。结果表明，笔者提出的方法明显改善了模态混叠现象，提高了模式识别的诊断正确率，提出的联合算法具有更好的应用前景。     

进气加湿与富氧对船用柴油机NOx-Soot排放的影响

通过一台满足TierⅡ排放标准的四冲程增压中冷船用柴油机,模拟研究了富氧燃烧结合进气加湿改善NOx-soot折衷关系的潜力,并探讨了实现TierⅢ排放标准的技术路线.本研究使用AVLFire软件建立仿真模型.结果表明:单独使用富氧燃烧时,缸内温度较高,燃烧持续期较短,soot排放减少,NOx排放恶化,而单独使用进气加湿时呈相反的趋势.当发动机运行在转速为1350 r/min、75%负荷工况下,进气氧体积分数为21%~23%、加湿率为0~100%时,可实现NOx-soot排放同时降低且低于原机.氧体积分数为21%和加湿率为100%匹配,可以实现TierⅢ排放法规.两种措施的优化组合可以获得NOx-soot排放的最佳优化区域.