Leistungs-Emissions-Optimierung eines CRDI-Motors unter Verwendung von PSO Fallstudie zur metamodellbasierten Optimierung

Unter Berücksichtigung der Beobachtungen zu den inhärenten überlegenen PM-NOx-BSFC-Kompromisseigenschaften, die CRDI mit CNG- und EGR-Strategien während der Versuche ermittelt hat, wird somit ein potenzieller Hintergrund geschaffen, um einen neuartigen Optimierungsansatz zu verfolgen, mit dem das Kompromisspotenzial von CNG und EGR durch ihre gleichzeitige Anwendung in einem bestehenden Dieselmotor mit Common-Rail-Kraftstoffeinspritzsystem weiter ausgebaut werden soll. FIP, EGR, CES und Motorlast wurden als Kontrollvariablen für die Optimierungsstudie ausgewählt. Eine adaptive Merit-Funktion (AMF) wurde als zu optimierende Zielfunktion festgelegt, und ANN wurde verwendet, um die Zielfunktion mit den ausgewählten Kontrollvariablen zu korrelieren, während Latin-Hypercube als DoE-Scheduler ausgewählt wurde, um die anfängliche Populationsstichprobe für die Optimierungsiterationssequenz bereitzustellen. Als Optimierungsalgorithmus wurde PSO gewählt, da es sich durch seine Einfachheit und Effizienz auszeichnet und eine garantierte Konvergenz der Zielfunktion bei deutlich geringeren Rechenkosten ermöglicht. Das inhärente Design der AMF-Zielfunktion stellte sicher, dass alle diese optimalen Kompromisswerte gleichzeitig die Erwartungen der EPA Tier 4 PM- und NHC-Vorgaben erfüllten.