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엔진 사이클 시뮬레이션에 의한 직분식 디젤기관의 NO 배출물에 미치는 흡기충전 조건의 영향에 관한 연구
함윤영 한국마린엔지니어링학회 2002 한국마린엔지니어링학회지 Vol.26 No.6
In this study, a cycle simulation using a two-zone model is carried out to investigate the effect of intake charging conditions such as oxygen concentration, temperature and pressure on NO emissions in a DI diesel engine. The model is validated against measurements in terms of cylinder pressure, torque, BSFC and NOx emissions with 2902 cc DI diesel engine. Calculated results can be summarized as follows. The oxygen concentration in the intake charge is decreased with increasing of EGR rate and equivalence ratio. As the intake oxygen concentration is reduced, the combustion pressure and the burned gas temperature decrease and, as a result, NO formation decreases. Also, the results show that as the intake pressure increases and the intake temperature decreases, NO emissions are effectively reduced.
비지배 정렬 유전 알고리즘(NSGA-II)을 이용한 이중연료 RCCI 엔진의 연소성능 최적화에 대한 수치적 연구
함윤영(Yun-Young Ham),장효정(Xiaojing Zhang) 한국산학기술학회 2023 한국산학기술학회논문지 Vol.24 No.10
디젤엔진의 열효율을 높이면서 NOx와 PM을 효과적으로 저감시키기 위해 저온연소(LTC: Low Temperature Combustion)전략이 개발되어 왔다. 최근 이중 연료를 사용하는 반응성 제어 압축착화(RCCI ; Reactivity Controlled Compression Ignition) 방식에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. RCCI방식은 HCCI나 PCCI방식보다 연소 제어에유리하기 때문에 보다 넓은 작동영역에서 운전이 가능한 것으로 알려져 있으나 두 개의 연료를 사용하기 때문에 연료분사와 관련된 제어인자가 많아 전체 운전 영역에서 최적의 운전조건을 설정하는 매핑작업에 많은 시간과 비용이 소요되는 문제가 있다. 본 연구에서는 저반응성 연료로는 가솔린을 사용하고 고반응성 연료로는 디젤을 사용하는 RCCI 엔진에서 비지배 정렬 유전 알고리즘(NSGA-II)을 도입하여 연소성능 최적화를 위한 수치해석을 수행하였다. 수치해석 결과, NSGA-II를 이용한 방법이 RCCI엔진의 연소성능 최적화에 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였으며, 1300rpm, 6bar 조건에서 저반응성연료비율은 0.68, 이단 분사 시 첫 번째 연료분사시기는 -56°ATDC, 두 번째 연료분사시기는 -26°ATDC, 이단 분사 시 첫 번째 분사량 비율은 0.4의 조건으로 운전 시 열효율 0.47, NOx는 0.054g/kWh, soot는 0.00072g/kWh의 결과를 얻었다. 최적화 시뮬레이션 과정을 통해 실제 엔진 매핑 시험 시간 및 비용을 크게 절감할 수 있을 것으로 기대된다. Low-temperature combustion (LTC) strategies have been developed to effectively reduce NOx and PM while increasing the thermal efficiency of diesel engines. Recently, reactivity controlled compression ignition (RCCI) using dual fuel has been studied. The RCCI method is known to be able to operate in a wider operating area than HCCI or PCCI because it has an advantage in combustion control. But because it uses two fuels, there are many control factors related to fuel injection, and mapping work to set optimal operating conditions in the entire operating area is time-consuming and costly. In this study, the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) was introduced to optimize the combustion performance of an RCCI engine using gasoline as a low-reactivity fuel and diesel as a high-reactivity fuel. A numerical analysis was performed, and the results confirm that the method using NSGA-II can be effectively used to optimize the combustion performance. A thermal efficiency of 0.47, NOx level of 0.054 g/kWh, and soot level of 0.00072 g/kWh were obtained when the ratio of low-reactive fuel was 0.68, the first fuel injection timing was -56° ATDC, the second fuel injection timing was -26° ATDC, and the first injection fuel ratio was 0.4 for two-stage injection at 1300 rpm and 6 bar. The optimization simulation process is expected to significantly reduce the time and cost of engine mapping tests.