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- 저자 : 노영준(Youngjun Roh) (검색결과 3 건)
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승용디젤엔진용 DPF 내 Ash 퇴적량 학습 보정 기능에 관한 실험적 연구
노영준(Youngjun Roh),이재연(Jaeyeon Lee),홍현준(Hyunjun Hong) 한국자동차공학회 2008 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.- No.-
Ash correction process of DPF system generally leads to time-consumed efforts and inaccurate results because ash deposit characteristics are varied by driving mode or maintenance condition of each vehicle. This hinders the success of overall DPF calibration works and, thus, must be improved. This paper presents the experimental results of new ash learning methodology, which predicts the pressure drop caused by ash deposit, optimized by DFSS method. It is also showed that filter effective volume can be estimated by filter and ash coefficients obtained from ash learning.
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디젤 엔진의 0D Soot 모델 개발 Part. 2: Soot 모델링
이영복(Youngbok Lee),이용주(Yongjoo Lee),문선영(Sunyoung Moon),민경덕(Kyoungdoug Min),이승하(Seungha Lee),노영준(Youngjun Roh) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
환경 오염 문제에 대한 관심으로 각국은 차량에서 배출되는 유해물질들에 대한 규제를 더욱 강화하고 있다. NOx와 함께 디젤 엔진의 주요 배기 배출 물질 중 하나인 soot은 연료 스프레이에서의 비균질한 혼합기 형성으로 인해 생성된다. 현재 대부분의 디젤 차량들은 엔진에서 배출되는 soot을 여과하기 위해 DPF (Diesel Particulate Filter)를 장착하고 있다. 하지만 배기 온도를 상승시켜 DPF를 재생하는 과정에서 열에너지의 배기손실로 인한 연비 악화가 따르며, 이를 막기 위해 엔진 배출 soot을 저감 시켜 DPF 재생 횟수를 최소화할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 engine-out soot을 실시간으로 예측하기 위한 0-D soot 모델을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 semi-empirical soot 모델은 디젤엔진의 연소 과정 중 soot의 생성과 산화를 모두 고려하며, 특히 soot의 생성과 큰 연관이 있다고 알려진 lift-off length에서의 당량비를 스프레이 모델을 통해 계산하여 soot 생성모델의 주요 인자로 활용하였다. 이 외에 soot 생성의 근원이 되는 연료의 분사량과 soot 생성 기간을 대표하는 연소구간을 soot 생성 모델에 활용하였다. Soot 산화 모델에는 Nagle 과 Strickland-Constable이 제시한 산화율을 주요 인자로 활용하였다. 개발된 soot 모델은 냉각수온도/흡기온도 등의 환경 조건 변화가 포함된 정상상태 실험에서 결정계수 0.9 이상의 예측 결과를 보여주었으며 WLTC (Worldwide harmonized Light-duty vehicles Test Cycles) 과도상태 실험에서 soot 배출 누적량을 10% 이내로 예측하였다. 본 연구에서 개발한 soot 모델을 활용하여 엔진 배출 soot 최소화를 위한 실시간 제어 전략에 활용할 수 있으며 강화되고 있는 RDE (Real Driving Emission) 규제에 대응하기 위한 엔진 개발 및 실도로 시험에 소요되는 시간과 노력을 절약할 수 있다.
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디젤 엔진의 0D Soot 모델 개발 Part. 1: Spray 모델링
이용주(Yongjoo Lee),이영복(Youngbok Lee),문선영,민경덕(Kyoungdoug Min),이승하(Seungha Lee),노영준(Youngjun Roh) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
실제 도로에서의 배기가스 배출량을 측정하여 제한하는 RDE(Real Driving Emission) 규제를 적용하기 시작하면서 내연기관의 배기 배출물을 줄이기 위한 노력이 지속되고 있다. NOx와 함께 내연기관의 주요 배기 배출 물질 중 하나인 soot은 비균질한 혼합기 형성으로 인해 생성되며 연료의 직분사 시스템을 사용하는 내연기관 차량들은 DPF(diesel particulate filter)나 GPF(gasoline particulate filter)를 활용하여 저감하고 있지만 별도의 측정 장치 없이 배출량을 예측할 수 있는 모델은 고장 진단과 후처리 장치의 제어 등에 효과적으로 활용될 수 있다. Soot은 연소 과정 중 공기-연료 혼합물의 불균일성과 지역적인 연료 농후 영역 주된 발생 원인이며 soot inception, coagulation 등의 복잡한 화학 반응을 통해 발생한다. 이런 soot 발생 과정을 시뮬레이션 하기 위해 현상학적인 모델들을 활용하면 정밀한 화학 반응 메커니즘들을 고려할 수 있지만 계산 비용이 높다. 경험적인 모델의 경우 계산 비용이 낮은 장점이 있지만 연소 과정의 화학 반응을 반영하는데 한계가 있어 정확도가 부족한 측면이 있다. 본 연구에서는 semi-empirical soot 모델을 개발하기 위해 0-D 스프레이 모델을 개발했다. 연료 분사 시점에서의 인자들을 토대로 lift-off length를 계산하고 이를 ECN(engine combustion network)의 리그 실험 결과를 토대로 검증한 결과 lift-off length의 실험값과 0.9548의 결정계수를 보였다. 본 모델에서 계산된 lift-off length에서의 당량비는 0D soot 모델에 활용되어 soot 생성의 주요한 인자로 사용할 수 있다.
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