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
© Copyright 2024 Paperzz
