close

Enter

Log in using OpenID

ağır ticari araçlar için hava emiş sisteminde su ayrıştırma ve

embedDownload
OTEKON’14
7. Otomotiv Teknolojileri Kongresi
26 – 27 Mayıs 2014, BURSA
AĞIR TİCARİ ARAÇLAR İÇİN HAVA EMİŞ SİSTEMİNDE SU
AYRIŞTIRMA VE BASINÇ DÜŞÜM OPTİMİZASYONU
Eren Büyükevin, Ahmet Gencay Şener, Anıl Can Ağar, Aslıhan Kaynar, M. Gökhan Şanlı
Ford Otomotiv Sanayi, Ürün Geliştirme, Gebze, Kocaeli
ÖZET
İçten yanmalı motorların performansını etkileyen en önemli unsurlardan biri de motora sağlanan havanın uygun
özelliklerde olmasıdır. Motora iletilen havanın su, toz gibi yabancı maddelerden filtrelenmesi gerekir. Emilen havanın
toz ve katı partiküllerden ayrıştırılması hava filtresi aracılığıyla yapılır. Sisteme giren su ise filtre öncesinde
ayrıştırılmalıdır. Havanın filtrelenmesinin yanında motora en az basınç kaybı ile ulaşması yakıt tasarrufu ve motor
performansı açısından kritik bir rol oynar. Bu çalışmada birbirine zıt basınç kaybı ve su ayrıştırma kabiliyeti
parametrelerinin Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği aracılığıyla analiz edilmesi ve ileri optimizasyon teknikleri
kullanılarak en uygun seviyede buluşturulması, deneysel metodlarla desteklenerek örnek bir çalışma aracılığıyla
incelenmiştir.
Anahtar kelimeler: Hava Emiş, Su Ayırma, Basınç Kaybı, Optimizasyon
WATER SEPARATION AND PRESSURE DROP OPTIMISATION ON AIR INDUCTION SYSTEMS FOR
HEAVY COMMERCIAL VEHICLES
ABSTRACT
One of the most important factors affecting the life of internal combustion engines, is the quality of the air provided
for combustion. Intake air must be free of impurities like dust, water etc. Dust and solid particle ingress is prevented by
air filter, whereas water ingress could also be prevented before air filter. In addition to cleanliness of the air, minimum
pressure drop in whole air intake system is critical to engine performance and fuel economy. In this study, adverse
parameters, such as pressure drop and water separation efficiency are optimized using advanced optimization
techniques based on investigations done with computational fluid dynamics. Finally computational results are supported
with experimental studies.
Keywords: Air Induction, Water Separation, Pressure Drop, Optimization
önem kazanmaktadır. Bu ön ayrıştırma işlemi özelleşmiş
hava bacası tasarımları ile yapılır.
Havanın filtrelenmesinin yanında motora en az basınç
kaybı ile ulaşması yakıt tasarrufu ve motor performansı
açısından kritik bir rol oynar. Dolayısıyla basınç kaybı
parametresi de baca tasarımında önemli rol oynamaktadır.
Tasarım sırasında karşılaşılan problemlerden biri su
ayrıştırma kabiliyeti artan bir bacanın basınç kaybı
değerinin de artmasıdır. Bu çalışmada Hesaplamalı
Akışkanlar Dinamiği ve Optimizasyon teknikleri
kullanılarak birbirine zıt iki parametrenin en uygun
seviyede buluşturulması deneylerle desteklenerek örnek
1.
GİRİŞ
İçten yanmalı motorların performansını etkileyen en
önemli unsurlardan biri de motora sağlanan havanın
uygun özelliklerde olmasıdır. Hava emiş sistemi görevi
havanın dış ortamdan emilmesinden itibaren, içindeki su,
toz gibi yabancı maddelerden arındırılması ve en az
basınç kaybıyla motora aktarılmasından sorumludur.
Ağır ticari araçlar kullanım amaçları gereği uzun
servis aralıklarına ihtiyaç duymaktadırlar. Bu aşamada
ortam havasının filtreye ulaşmadan önce hava ile beraber
sürüklenen suyun ayrıştırılması filtre ömrü açısından
1
bir çalışma aracılığıyla incelenmiştir.
•
2.
MODELİN KURULMASI
Analiz edilecek model, iyileştirilmesi istenilen baca
üzerine kurulur. Bu yapı üzerinde değişmesi halinde
araca uygulama yapılırken olumsuzluk çıkartmayacak
geometrik ölçüler ve bu ölçülerin alabileceği en büyük ve
en küçük değerler belirlenir. Elde edilen veriler
kullanılarak optimize edilecek baca modeli parametrik
olarak oluşturulur.
İkinci aşama olarak sınır koşullar belirlenir.
Çalışmada kullanılan iki adet sınır koşul ana parametresi
vardır; basınç kaybı ve su ayrıştırma.
Basınç düşümü değerinin alabileceği minimum değer
teorik olarak sıfırdır. Maksimum değeri ise araçta
kullanılan motorun çekebileceği en fazla hava debisinde
baz alınan bacanın basınç kaybı değeridir.
Su ayrıştırma için suyun belli hızların altında hava
tarafından taşınamayacağı varsayımına dayanılarak
analizde kullanmak üzere iki adet parametre
belirlenmiştir. Bunlardan ilki havanın bacaya giriş
sırasında su damlacıklarının içeri taşınamayacağı hız olan
hava giriş hızıdır. Bu hız için limit değer olarak deneysel
olarak bulunmuş olan V alınmıştır. İkincisi ise içeriye
girebilen su damlacıklarının ayrıştırılacakları bölgede,
ayrışma eksenin iki tarafı arasındaki ortalama hız
oranıdır. Bu değer için ise 1.2 oranı hedef olarak
belirlenmiştir.
3.
•
3.2.2. CFD (Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği)
Analizi
Yapılan tasarımlar ticari bir analiz programı
yardımıyla analiz edilir ve performansları değerlendirilir.
Bu değerlendirmede tasarımın kendisi bir girdi olarak
kabul edilir ve performansı değerlendirmek için aşağıdaki
çıktılar türetilir:
• Basınç Kaybı
• Girişteki hız dağılımının benzerlik göstergesi
(uniformity index)
• Girişteki en büyük hız (sınır değer V, yalnızca aşılıp
aşılmadığı kontrol edilir)
• Su ayrıştırma bölgesindeki hız oranı
3.2.3. CAD ve CFD Adımlarının Sistematik
Koordinasyonu
Sonucu etkileyen girdiler ve çıktıların sayısı ve
çeşitliliği problemi oldukça karmaşık ve zaman alıcı hale
getirmektedir. Bu nedenle bu aşamada tasarım analiz ve
değerlendirme kısımlarının otomatikleştirilmesi bir
gereklilik halini almıştır. Burada izlenen yöntem
aşağıdaki adımları içerir:
ANALİZ VE HESAPLAMALI OPTİMİZASYON
3.2.3.1. Haritalama
Tasarımı etkileyen parametrelerin sistematik bir
şekilde taranarak (Uniform Latin Hypercube algoritması)
temsili girdiler matrisinin oluşturulması.
Girdiler matrisinin elemanlarının otomatik olarak
tasarımlara dönüştürülmesi ve bilgisayar ortamında
kaydedilmesi.
Kaydedilen
tasarımların
otomatikleştirilmiş
algoritmalarla analizlerinin tamamlanması.
Bu adımların tamamlanması ile birlikte çıktıların
girdiler ile arasındaki ilişki bilgisayar programı tarafından
“öğrenilmiş” olur. O ana dek denenen tasarımların tümü,
optimizasyon için gerekli olacak veritabanını oluşturur.
Oluşan bu veritabanı grafikler ve tablolar yardımı ile
görselleştirilir.
2 girdi (R1 ve Dist1) ve 1 çıktı (Cp_mean) için
oluşturulmuş örnek bir grafik Şekil 2’de yer almaktadır.
Grafikten anlaşılacağı üzere iki girdinin tarandığı
durumda ortaya çıkan sonuçlar bir yüzey oluşturur. Bu
yüzeyin zemine en yakın olduğu nokta çıktının minimum
olacağı girdi değerlerini belirler.
Bu çalışmada 4 girdi ve 3 çıktı kullanıldığından
prensip olarak yukarıdaki örneğe çok benzemekle beraber
görselleştirmek çok daha zor olacağından optimizasyon
sayısal yöntemler aracılığıyla sürdürülür. Böylelikle
tasarımın davranışı sayısal bir “harita” ile ifade edilmiş
olur.
3.1. Baz Modelin Analizi
Çalışmaya ilk olarak referans olarak kullanmak üzere
baz modelin analizi ile başlanır. Bu analizde incelenen
ana parametreler olan bacanın basınç kaybı ile giriş ve su
ayrıştırma bölgesindeki hız profilleri bulunur.
Tablo 1. Baz model analiz sonuçları
Basınç
Hava Giriş
Kaybı
Hızı
Baz
1,7 V
P0
Model
belirlenmesi (çevreleyen parçalar, üretilebilirlik)
Belirlenen
sınırlar
dahilinde
parametreler
tanımlanması
Tasarımın bu parametrelere bağlanması ve
parametredeki değişikliğin tasarıma yansımasının
otomatikleştirilmesi.
Ayrıştırma
Hız Oranı
0.879
3.2. Optimizasyon
Baz modelin performansı belirlendikten sonra, yeni
tasarımın
oluşturulmasına
geçilir.
Bu
tasarım
oluşturulurken izlenen yöntem aşağıdaki üç adımda
özetlenebilir:
3.2.1. CAD (Bilgisayar Destekli Çizim)
Bu aşamada optimize edilecek tasarım bilgisayar
ortamında ifade edilir. Bu sayede yapılacak
değişikliklerin etkilerinin doğru temsil
edilmesi
amaçlanır. Modeli oluştururken aşağıdaki işlemler takip
edilir:
• Kullanılacak
modelin
geometrik
sınırlarının
2
Şekil 3’te 72 adet yörünge bulunmaktadır. Birincil
çıktı parametresi basınç kaybı olduğundan yaratılan
tasarımlar bu parametrenin değerine göre renk ölçeğine
tabi tutulmuştur.
Görüldüğü üzere mavi renkteki yörüngeler
(tasarımlar) minimum basınç kaybını sağlamak açısından
diğer tasarımlardan ileridedir. Bununla birlkte; mavi
tasarımlar aynı zamanda 6. sütunun parametresi olan
düzenli hız dağılımı kriterini ve 7. Sütunun parametresi
olan hız oranını maksimum yapmak durumundadır.
Tasarımların tümünden mühendislik probleminin
genel davranışı hakkında detaylı bilgilere ulaşılmıştır. Bu
bilgiler optimizasyon safhasında kullanılmak üzere
kaydedilir.
3.2.3.3. Optimizasyon
Önceki adımda belirlenen harita kullanılarak
tasarımın hedeflere en uygun olduğu girdi setleri
belirlenir. Bu belirlemeler esnasında literatürdeki yaygın
kullanılan bir metod olarak, genetik algoritmalar
seçilmiştir. Bu algoritma çalıştırılarak, haritada kullanılan
72 adet tasarımın her biri için 100 nesil türetilmiş ve
sanal ortamda doğal seçilime tabi tutulmuştur. Ortaya
çıkan tasarımların sayısı bu aşamada 7200 adettir. Bu
tasarımların sonuçlarının belirlenmesinde
harita
kullanılır. Bu nedenle tasarımların tümünün çıktılarının
hesaplanması
yalnızca
dakikalar
içinde
gerçekleşmektedir. Böylece 7200 tasarımın tek tek analiz
edilmesinden doğacak muazzam zaman kayıplarının
önüne geçilmektedir. Bu aşamaya sanal optimizasyon
adı verilir.
Şekil 2. Girdi-çıktı Haritası örmeği
Bu çalışmada haritayı oluşturmak için parametrelerin
düzgün dağılımlı şekilde tarandığı 72 adet tasarım
kullanılmıştır. Optimizasyonun yapılacağı harita bu
tasarımlar ile oluşturulmuştur.
3.2.3.2. Paralel Koordinatlar Diyagramı:
Tasarımların tümünü tek grafiğe toplayabilen bu
grafik, her bir tasarımın birer yörünge olarak
incelenmesini sağlar. Düşey olarak yerleştirilmiş
eksenlerde sırasıyla girdi ve çıktı değerleri yer alır. Her
tasarım için girdi değerleri eksenlerde işaretlenir ve analiz
sonucunda o tasarımlara karşılık gelen çıktı değerleri
işaretlenir ve her tasarım için ilgili noktalar birleştirilerek
yörüngeler oluşturulur.
Şekil 4. Optimisazyon sonucunda seçilen tasarım
Tüm tasarımlar arasından çıktı parametrelerinin tümü
açısından en kabul edilebilir olanı seçilir (Şekil 4) ve bu
kez Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği analizine tabi
tutulur. Değerin sanal optimizasyon sonucundaki değere
yaklaşıklığı kontrol edilir. Bu çalışmada hesaplanan
değerler arasındaki farklar bir Tablo2’de özetlenmiştir.
Sütun1: Girdi Parametresi 1
Sütun2: Girdi Parametresi 2
Sütun3: Girdi Parametresi 3
Sütun4: Girdi Parametresi 4
Sütun5: Basınç Kaybı
Sütun6: Girişteki hız dağılımının benzerlik göstergesi
Sütun7:Ayrıştırma bölgesindeki hız oranı
Şekil 3. Paralel Koordinatlar Diyagramı
3
Tablo 2. Optimizasyon
sonuçların karşılaştırılması
sonuçları
ile
Basınç Kaybı
Hız dağılımı benzerlik göstergesi
Ayrıştırma bölgesi hız oranı
hesaplanan
% Fark
10
0,52
1,92
Testler sonucunda yüksek debide optimize tasarımın
su ayrıştırma miktarının beklenilen seviyenin altında
olduğu gözlemlenmiştir. Bu yüzden tekrar analiz
datalarına dönerek su ayrıştırma parametreleri üzerinde
en çok etkisi olan tasarım parametresi saptanır. Bu
parametre teste tabi tutulan fiziksel parça üzerinde
değişiklik yapılarak değiştirilir ve testler tekrarlanır. Her
bir iterasyonda değiştirilen parametre dışındaki diğer tüm
değerler aynı tutulur ve sonuçlar kaydedilir.
Testlerden elde edilen su ayrıştırma verilerine
analizden gelen basınç düşüşü değerleri de eklenerek
sonuç tablosu oluşturulur.
Optimizasyonun tamamlanması ile birlikte tasarımdan
bir prototip üretilerek test aşamasına geçilir.
3.
TEST VE UYGULAMALI OPTİMİZASYON
Bilgisayar ortamında analiz ve optimizasyon işlemi
yapıldıktan sonra parça fiziksel olarak test edilmek üzere
imal ettirilir ve teste tabi tutulur. Test için kullanılan
düzenek SAE J2554 standardı tarafından tanımlanmıştır.
Bu düzenekte tasarımı yapılan baca Şekil 1’deki 4
numaralı pozisyonda yer almaktadır. Analizler en fazla
basınç düşüşüne sebep olan maksimum debiye göre
yapılmış olsa da testler bu değeri de içinde barındıran üç
farklı hava debisinde yapılarak düşük hızlarda da su
ayrıştırma kabiliyeti gözlemlenir. Tüm testler için
kullanılan su debisi de standart tarafından belirlenmiştir.
Basınç
Düşümü
(kPa)
Hava ve su kaynağı
Püskürtme nozülleri
Su toplama sistemi
Su ayırıcı
Ana filtre
Basınç ölçüm cihazı
Çıkış borusu
Filtre
Hava debimetresi
Debi kontrol cihazı
Tahliye
Su tahliye sistemi (varsa)
25
m3/dak
0.24 P0
%88
%57
%16
İterasyon 1
0.52 P0
%73
%59
%45
İterasyon 2
0.40 P0
%76
%62
%40
İterasyon 3
0.30 P0
%81
%47
%45
İterasyon 4
0.25 P0
%90
%74
%58
Tablo 5. Su ayrıştırma verimi
Su Ayrıştırma - Debi
100%
90%
80%
70%
Şekil 5. SAE J2554’e göre test düzeneği
Tablo 3. Test parametreleri
Hava debisi
10 m3/dak
18 m3/dak
25 m3/dak
10
m3/dak
Verim
(%)
18
m3/dak
Optimizasyon
sonucu
oluşan
tasarım
Verim
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Tablo 4. Sonuç Tablosu
60%
50%
40%
30%
20%
10%
Püskürtme debisi
500 ml/dak
500 ml/dak
500 ml/dak
0%
10
15
20
Debi (m3/min)
Optimize Tasarım
İterasyon 3
İterasyon 1
Tesler sırasında toplam atılan su miktarı kaydedilir ve
bacanın su tahliye yerlerinden ayrıştırılan su ölçekli
kaplarda toplanır. Su ayrıştırma verimi aşağıdaki formül
ile hesaplanır:
4
İterasyon 4
İterasyon 2
25
4.
SONUÇ
Bu çalışma kapsamında araç performansı, servis
aralığı ve yakıt ekonomisi konularında önemli etkisi olan
hava emiş basınç kaybı ve su ayrıştırma fonksiyonu
arasındaki ilişki incelenmiş ve bu iki değerin
optimizasyonu ve testi anlatılmıştır. Çalışma sonucunda
elde edilen iyileştirmeler Tablo 6’da gösterilmiştir.
Tablo 6. Baz model analiz sonuçları
Basınç
Hava Giriş
Kaybı
Hızı
Baz
1.7 V
P0
Model
Final
<V
0.25 P0
Model
KAYNAKLAR
SAE J2554, 2003, “Engine
Seperation Test Procedure”
Intake
Ayrıştırma
Hız Oranı
0.879
1.3
Air
Water
5
6
Author
Document
Category
Uncategorized
Views
0
File Size
569 KB
Tags
1/--pages
Report inappropriate content