基于AMESim和遗传算法的发动机配气相位仿真与优化

基于AMESim和遗传算法的发动机配气相位仿真与优化张文铎;王自勤;田丰果;陈家兑
【摘要】为了验证一种新型全可变配气系统的工作效果和为下一步发动机台架试验提供数据参考,基于AMEsim软件建立了单缸自然吸气汽油发动机模型,并以函数模块形式在发动机模型中嵌入上述新型全可变配气系统.结合上述全可变配气系统的调节特性,使用遗传算法对全可变配气系统的配气调节参数进行优化,分别以最大充量系数和最小泵气损失为优化目标,得到满负荷不同转速下的最佳进气晚关角和排气早开角.经过优化,发动机充量系数和扭矩均有一定程度提高.
【期刊名称】《机械设计与制造》
【年(卷),期】2016(000)007
【总页数】5页(P20-23,28)
【关键词】全可变配气系统;发动机;AMESim;遗产算法;优化;配气相位
【作者】张文铎;王自勤;田丰果;陈家兑
【作者单位】贵州大学现代制造技术教育部重点实验室,贵州贵阳550000;贵州大学现代制造技术教育部重点实验室,贵州贵阳550000;贵州大学现代制造技术教育部重点实验室,贵州贵阳550000;贵州大学现代制造技术教育部重点实验室,贵州贵阳550000
【正文语种】中文
【中图分类】TH16;TK417
发动机可变配气技术是通过改变发动机进、排气门开启和关闭时刻以及气门升程，以满足发动机不同转速和负荷工况下对进、排气流通特性的要求，从而有效地提高充气效率，改善发动机的燃油经济性、动力性和排放[1-4]。

目前，国外实现大规模商用的技术方案有丰田的VVT-i，本田的i-VETC，宝马的Valvetronic等，这些技术方案主要是基于机械式的，只能实现改变凸轮轴转角或者凸轮形线的阶段式突变或者配气相位和升程的有限连续可变[2-3]。

而国内对此项技术研究起步相对较晚，国产汽车厂商主要以仿制国外技术为主，缺少拥有自主知识产权的可变配气技术。

贵州大学发动机可变配气技术课题组提出了一种基于机械与液压装置的新型全可变配气系统，可对气门相位角和气门升程的进行独立、连续调节，能满足发动机各个转速和负荷工况下的最佳配气策略需求。

将基于AMESim软件建立单缸自然吸气汽油发动机模型，结合上述新型全可变配气系统的调节特性，通过遗传算法对发动机模型的配气参数进行优化，研究满负荷不同转速下的最佳配气相位角。

2.1 新型全可变配气系统工作原理
新型全可变配气系统基于机械和液压装置，通过凸轮驱动凸轮柱塞，液压油和气门柱塞，带动气门往复运动，通过接入液压容腔的相位调节器和升程调节器改变进入气门柱塞腔体的液压油体积，从而改变气门运动的相位和升程。

其工作原理，如图1所示。

2.2 新型全可变配气系统调节特性
上述新型全可变配气系统的气门相位和气门升程调节特性，如图2所示。

如图2（a）所示，进行相位调节时，随着调节量的增大，气门早开角和晚关角不断减小，即气门开启持续角减小。

如图2（b）所示，进行升程调节时，随着调节量的增大，气门开启和关闭时刻都不变，仅气门升程不断减小。

因此上述新型全可变配气系统可以实现任意气门相位角和气门升程的独立、连续变换。

3.1 发动机模型的搭建
基于AMESim软件建立单缸自然吸气汽油发动机模型，冲程87mm，缸径
86mm，连杆长度160mm，压缩比11：1，气门数为4，进气门直径40mm，排气门直径34mm，发动机缸内燃烧模型选择ENGCFM32，传热模型选择Woschni，模型，如图3所示。

建立上述新型全可变配气系统的数学模型，以函数模块形式嵌入发动机模型。

以凸轮推程X为输入量，以气门持续角调节量ΔT和升程调节量ΔL为控制参数，输出气门实际升程L，同时引入凸轮轴转角调节量Δθ，对凸轮相位进行平移，即L=f （X，ΔT，ΔL，Δθ）。

3.2 发动机模型的标定
根据试验获得的发动机外特性曲线对所建模型进行标定，如图4所示，发动机扭矩仿真结果与试验值误差在5%以内，因此认为所建模型可用于后续配气相位的优化。

遗传算法源于达尔文的进化论和物种自然选择学说，其基本思想是模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种过程搜索最优解的算法。

发动机配气相位优化是一种复杂的多参数多目标的非线性问题，而遗传算法在计算搜索过程既不受优化函数连续性的约束，也不要求优化函数可导，具有较好的全局搜索能力[8-10]，因此遗传算法对于发动机配气相位优化问题是一种比较适合的方法。

AMESim软件内置了优化设计工具，可以调用遗传算法对所建模型的参数进行优化，其计算过程，如图5所示。

5.1 配气相位优化方案
传统发动机使用节气门控制新鲜充量，会造成一定的节流损失，而采用上述全可变配气技术后，可以取消节气门，直接由气门开度控制进气量和进气涡流[1-5]。

因此仿真过程中，节气门开度设置为100%，固定进气门开启角和气门升程，在满负
荷工况下进行仿真优化。

5.1.1 优化目标
进、排气四个相位角各有其特定的功能及最佳值，其中进气晚关角和排气早开角是最重要的两个相位角，前者对进气充量影响最大，后者对换气损失影响最大[1，6-7]。

在优化过程中发现采用单一目标进行迭代，很容易造成某些输入参数的局部收敛。

因此，将分别以最大充量系数和最小泵气损失为目标，对进气晚关角和排气早开角进行优化。

5.1.2 输入参数及其约束条件
基于AMESim软件的IFP发动机模型无法直接定义气门相位角的值，因此根据新
型全可变配气系统的调节特性，通过上述全可变配气系统的调节参数控制气门相位角的大小。

分别以Δθ1、Δθ2表示进、排气门凸轮转角调节量，以ΔT1、ΔT2表示进、排气门持续角调节量，设置Δθ1，Δθ2，ΔT1，ΔT2为输入参数。

结合新
型全可变配气系统的相位调节特性，通过若干次仿真，找到输入参数的约束条件，使进气早开角α1，进气晚关角α2，排气早开角α3，排气晚关角α4满足：
0°≤α1≤40°，20°≤α2≤60°，30°≤α3≤80°，10°≤α4≤35°。

得到输入参数的约束条件为：-35°≤Δθ1≤-5°，0≤ΔT1≤7，-20°≤Δθ2≤20°，
0≤ΔT2≤10。

5.2 进气晚关角的优化
转速设置为4000转/分钟，以θ1，ΔT1为输入参数，以充量系数Φc为目标参数，令F（Δθ1，ΔT1）=2-φc，转化为求最小值问题，设置初始种群规模为100，繁殖率为80%，繁殖代数为20，变异概率为5%，变异幅度0.2，输入参数和目标
参数迭代结果，如图6所示。

由图6可以看出，计算初始阶段两输入参数Δθ1，
ΔT1在边界条件（-35，-5）和（0，7）内随机分布，目标参数2-φc较大。

随着迭代次数增加，Δθ1、ΔT1逐渐收敛，目标参数2-φc趋于最小值。

从种群中选取
最优结果为Δθ1=14.983，ΔT1=1.997，φc=0.991。

5.3 排气早开角的优化
以θ2，ΔT2为输入参数，以泵气损失WP为目标参数进行计算，迭代结果，如图7所示。

由图7可以看出，计算初始阶段两输入参数Δθ2，ΔT2在边界条件（-20，20）和（0，10）内随机分布，目标参数WP较大。

随着迭代次数增加，Δθ2、
ΔT2逐渐收敛，目标参数WP趋于最小值。

从种群中选取最优结果为Δθ2=2.083，ΔT2=2.767，WP=72.147。

使用上述迭代后的输入参数进行仿真，得到进气门晚关角为48.8°，排气门早开角为41.1°，充量系数为0.991，有效转矩32.142N·m，较优化前提高了2.89%。

满负荷情况下，发动机在不同转速的配气相位角和性能指标优化结果，如图8所示。

从优化结果可以看出，进气晚关角和排气早开角都随着转速上升而增大，并且都较传统值偏小，这是因为经相位调节后的气门在小升程段的较传统气门动作更迅速，对气流阻力更小，因此所需的晚关角和早开角更小。

经过优化充量系数在较大范围内够得到明显提高，其中在3000转/分钟时最大提
高了11.16%；扭矩在中低速范围内提高较明显，其中在2000转/分钟时最大提高了11.42%。

要达到发动机各工况下最佳配气策略，基础是获得所基于具体可变正时技术手段的最优控制参数，这就涉及到多参数多目标寻优问题，通过研究得到以下结论：（1）基于AMESim软件建立发动机模型，嵌入可变气门正时系统，通过遗传算
法可以实现最佳配气相位的多目标多参数自动寻优，为下一步发动机台架试验提供了数据参考。

（2）优化后得到的各转速下的进气晚关角和排气早开角都偏小，这是由于经过上述全可变配气系统进行相位调整后，气门在开启和关闭时刻的小升程段较传统气门动作更迅速，气门对气流的阻力更小，因此所需的晚关角和早开角更小。

（3）经过优化充量系数在较大范围内够得到明显提高，其中在3000转/分钟时最大提高了11.16%；扭矩在中低速范围内提高较明显，其中在2000转/分钟时最大提高了11.42%。

【相关文献】
［1］王建昕，帅石金.发动机原理［M］.北京：清华大学出版社，2011（3）：85-125.（Wang Jian-xin，Shuai Shi-jin.Automotive Engine Fundamentals［M］. Beijing：Tsinghua University Press，2011（3）：85-125.）
［2］陈家瑞.汽车构造［M］.北京：机械工业出版社，2009（2）：32-57（Chen Jia-
rui.Automobile Structure［M］.Beijing：China Machine Press，2009（2）：32-57.）［3］John Benjamin Heywood.Internal Combustion Engine Fundamentals［M］. New York：McGraw Hill Higher Education，1988（5）：205-270.
［4］徐涛，詹樟松，吴学松.可变气门升程技术现状及发展趋势［J］.内燃机，2013（6）：1-5.（Xu Tao.Zan Zhang-song，Wu Xue-song.Current research status and development trend of variable valve lift technology［J］.Internal Combustion Engines，2013（6）：1-5.）［5］李正伟.缸内直喷汽油机利用可变气门和增压技术改善油耗的研究［D］.北京：清华大学，2011：30-52.（Li Zheng-wei.Experimental research on the fuel consumption in GDIengine matching with VVT and turbocharger［D］.Beijing：Tsinghua University，2011：30-52.）［6］班智博，谢辉，何宇.负荷控制方式对汽油机燃油经济性的影响［J］.内燃机学报，2012（5）：743-748.（Ban Zhi-bo.Xie Hui.He Yu.Effects of load control methods on fuel consumption of gasoline engine［J］.Transactions of CSICE，2012（5）：743-748.）［7］马少康，乔佳伟，王义夫.VVT对发动机性能影响的试验研究［J］.小型内燃机与车辆技术，2014（6）：17-20.（Ma Shao-kang，Qiao Jia-wei.Wang Yi-fu.Experimental study on engine performance with VVT strategy［J］.Small Internal Combustion Engine and Vehicle Technique，2014（6）：17-20.）
［8］王兴旺，王自勤，田丰果.发动机关键配气相位角的分析与优化［J］.机械设计与制造，2014（11）：165-167.（Wang Xing-wang.Wang Zi-qin.Tian Feng-guo.Analysis and optimization of engine critical valve timing angle［J］.Machinery Design&Manufacture，2014（11）：165-167.）
［9］边霞，米良.遗传算法理论及其应用研究进展［J］.计算机应用研究，2010（7）：2425-2429.（Bian Xia.Mi Liang.Development on genetic algorithm theory and its applications ［J］.Application Research of Computer，2010（7）：2425-2429.）
［10］Amir-Hassan KAKEE，Saheb SHARIFIPOUR.Optimization of spark timing and air-
fuel ratio of an SI engine with variable valve timing using genetic algorithm and steepest descend method［J］.U.P.B.Sci.Bull，Series D，Vol.77，Iss.12015:61-76.
［11］李子非，常思勤，刘梁.基于遗传算法的无凸轮发动机配气相位联合仿真优化［J］.车用发动机，2011（2）：19-24.（Li Zi-fei.Chang Si-qin.Liu Liang.Simulation and optimization of valve timing for camless engine based on genetic algorithm［J］.Vehicle Engine，2011（2）：19-24.）。