基于神经网络和遗传算法的乙醇_柴油发动机热效率优化分析.pdf

能源研究与管理2023,15(2)能源研究与管理2023,15(2)收稿日期：2023-03-20第一作者：任鹏（1993），男，助教，本科，主要从事内燃机高效及清洁燃烧技术研究。E-mail：引用格式：任鹏.基于神经网络和遗传算法的乙醇/柴油发动机热效率优化分析J.能源研究与管理,2023,15(2):153-159.摘要：为了获取高热效率乙醇/柴油发动机的最佳运行参数，建立数值仿真模型，结合神经网络和遗传算法开展优化分析。以乙醇替代率、喷油提前角、进气温度、EGR率和乙醇含水率等边界参数作为变量因子，与热效率和最大压力升高率分别进行神经网络拟合，并以最大压力升高率为约束条件，通过遗传算法得到热效率的最优解及对应最优设计参数解集。结果显示：神经网络对不同边界参数与热效率和最大压力升高率的拟合结果值均在0.96以上，具有良好的预测精度。最大压力升高率限制下的热效率最优解为41.8%，最优边界参数分别为乙醇替代率31.09%、喷油提前角15.79毅、进气温度295 K、EGR率9.38%、乙醇含水率4.31%。关键词：神经网络；遗传算法；乙醇/柴油；热效率中图分类号：TK421.5文献标志码：A文章编号：20967705（2023）02015307REN Peng（Mechanical Department,Peoples Armed Police Force Academy,Hangzhou 311400,China）A one-dimensional ethanol/diesel engine simulation model was created and optimized by integrating neural networkand genetic algorithm in order to identify the best operating parameters for the high thermal efficiency ethanol/diesel engine.In order to fit the neural network with thermal efficiency and maximum pressure rise rate,boundary parameters such asethanol substitution rate,injection advance angle,intake air temperature,EGR rate,and ethanol water content rate are used asvariable factors.The optimal solution of thermal efficiency and the corresponding optimal set of design parameters areobtained by genetic algorithm with the maximum pressure rise rate as the constraint.The results show that the neuralnetworks R-values for fitting various boundary parameters with thermal efficiency and maximum pressure increase rate areabove 0.96,indicating a high level of prediction accuracy.According to the maximum pressure rise rate,the best solution forthermal efficiency is 41.8%,and the best boundary parameters are,in order,31.09%ethanol substitution rate,15.79毅injectionadvance anglet,295 K intake air temperature,9.38%EGR rate,and 4.31%ethanol water content.neural network;genetic algorithm;ethanol/diesel;thermal efficiencyDOI：10.16056/j.2096-7705.2023.02.023基于神经网络和遗传算法的乙醇/柴油发动机热效率优化分析任鹏（武警士官学校机械系，杭州311400）引言内燃机作为现代主要动力源之一，在交通运输、工业生产和发电等领域扮演着重要的角色。随着全球气候变化的加剧，“碳中和”和“碳达峰”成为了全球关注的重要议题，内燃机的能效提高被认为节能技术153窑窑能源研究与管理2023,15(2)能源研究与管理2023,15(2)表 1发动机参数Table 1Engine parameters（缸径伊冲程）/mm气缸数/个连杆长/mm压缩比气门数/个93伊102421017.42是实现双碳目标的关键措施之一1-2。在能源危机以及能源安全的背景下，内燃机燃料供给的多元化以及新能源的发展成为解决此问题的关键措施，其中内燃机代用燃料例如生物质燃料、天然气、液化石油气、氢气、甲醇、乙醇、乙二醇等具有较低的排放和更高的能量利用效率，能够有效地改善环境和提高能源利用效率3-4。乙醇燃料来源于各类生物质，例如含糖类与含淀粉类植物的果实中，因此其广泛作为内燃机的可替代生物燃料。乙醇在常温常压下是一种易燃、易挥发的无色透明液体，由于乙醇活性低，汽化潜热高，虽然可以降低燃烧温度，改善发动机的排放，但是难以压缩着火5-6。因此通常以掺混和部分替代的方式进行燃烧，乙醇作为代用燃料通常采用2种方式进行燃料供给：1）将柴油和乙醇制备成为乙醇柴油混合燃料，直接供给到缸内燃烧；2）通过柴油引燃进气道喷射的乙醇混合气实现双燃料燃烧7-8。其中由于乙醇与柴油难以互溶，无法进行高比例下的乙醇替代燃料燃烧，而采用柴油引燃乙醇混合气的方式，可实现较大范围的乙醇替代比例9。通过低活性的柴油压燃去引燃高活性的乙醇燃料方式称之为反应活性控制压燃（RCCI），目前有许多学者对乙醇柴油RCCI燃烧做出了相关研究，I IK等10对乙醇柴油双燃料RCCI进行研究，发现乙醇预混比例的增加可以有效提高燃烧速率，并且随着柴油比例的减少，滞燃期增加，碳烟排放减少，因为乙醇具有较高的汽化潜热，因此缸内燃烧温度降低，NO排放减少。陈桢皓等11采用进气道喷射乙醇，缸内直喷柴油的方式进行柴油乙醇双燃料燃烧研究，发现柴油的喷射时刻对发动机的燃烧及排放具有重要影响，在中高负荷下双燃料燃烧模式可稳定运行，通过改变柴油喷射时刻，可有效调控燃烧相位以及燃烧放热特征。随着机器学习以及优化算法的发展，越来越多的研究者将其运用在发动机的性能优化上，通过对试验或者仿真数据的训练处理，可在给定条件下寻找最优解决方案12。在发动机优化过程中，通常以提高热效率和降低排放作为优化目标。NAJAFI等13利用神经网络与遗传算法相结合建立发动机模型，通过输入发动机扭矩和燃料参数，对排放参数进行计算和优化。通过机器学习算法以及优化算法对发动机建模及优化，相比于传统试验方法，具有低成本、高精确且计算速度快的优点14。综上所述，在当前能源危机以及国家政策下，开发具有低排放高效率的双燃料发动机具有重要意义。于此同时，在开发过程中利用机器算法，对内燃机能效及排放参数进行建模和优化，可快速和准确的得到满足条件的最优解集。本文通过GT-Power软件建立数值仿真平台，选取不同边界参数对发动机进行热效率与最大缸压升高率影响机制进行分析，通过神经网络算法分别对边界参数与热效率和最大压力升高率建立映射关系，利用遗传算法对热效率在最大压力升高率的约束下进行最优求解，最终获取不同边界参数和热效率的最优解。1仿真模型与优化过程本文使用的发动机为1台配备增压中冷及高压共轨系统的四缸四冲程柴油机，通过在进气歧管增加改装乙醇喷油器，实现缸内直喷柴油引燃进气道乙醇混合气的双燃料燃烧模式。通过一维仿真软件GT-Power对发动机进行建模，将模型输出数据通过Matlab进行神经网络拟合与遗传算法优化。发动机参数如表1所示。数值仿真模型见图1(a)，模型由进排气系统、喷油系统、涡轮增压等系统组成，采用双燃料燃烧模型预测发动机燃烧性能。图1(b)为模型在纯柴油模式下的缸压与放热率的对比，试验工况为转速2 000 r/min、指示平均压力1.2 MPa，对比仿真与试验结果可知，两者具有相同的趋势，且最大误差在5%以下。图1(c)为优化流程，首先选取乙醇替代率、喷油提前角、中冷后温度、EGR（exhaust gasre-circulation，废气再循环）率和乙醇含水率5个设计参数，基于仿真模型获得不同设计参数对热效率及最大压力升高率的影响规律及输出结果，通过人工神经网络（artificial neural network，ANN）分别对热效率与最大压力升高率进行拟合，将热效率神经网络拟合函数作为遗传算法目标函数进行在最大允许压力升高率下进行全局寻优，最后得到满足条件的最大热效率与对应最优设计参数解集。其中乙醇替代率计算公式15如下：=乙醇LHV乙醇乙醇LHV乙醇+柴油LHV柴油(1)式中：乙醇为乙醇质量流量，kg/h；柴油为柴油质量节能技术154窑窑能源研究与管理2023,15(2)能源研究与管理2023,15(2)流量，kg/h；LHV乙醇为乙醇低热值，kJ/kg；LHV柴油为柴油低热值，kJ/kg。乙醇含水率计算公式15如下：=乙醇/(乙醇+水)(2)式中：乙醇为乙醇体积；水为水的体积。2结果与讨论2.1边界参数对热效率及最大压力升高率的影响发动机的热效率为其输出机械功与输入燃料总能量的比值，是评判能效利用高低水平的重要参数，热效率的提高是发动机的优化目标，但往往收到实际工作条件的限制，其中由于结构强度的限制，最大爆发压力和压力升高率应在合理范围内。本文研究在不同乙醇替代率下，进气温度、喷油提前角、EGR率和乙醇含水率对热效率和最大压力升高率的影响。图2为在不同乙醇替代率下，热效率和最大压力升高率随喷油提前角的变化规律，喷油提前角选择上止点前820毅的变化范围，可知随喷油提前角增加，热效率先增加后降低，这是由于提前角增加，燃烧重心前移，更加靠近上止点，大部分热量图 1数值仿真及优化流程Fig.1Numerical simulation and optimization flow（a）数值仿真模型（b）试验验证（c）优化流程臆dmax图 2不同乙醇替代率下喷油提前角对发动机热效率与压力升高影响规律Fig.2Influence of fuel injection advance angle on engine thermal efficiencyand pressure increase under different ethanol substitution rates（a）热效率影响规律（b）最大压力升高率影响规律节能技术155窑窑能源研究与管理2023,15(2)能源研究与管理2023,15(2)在上止点释放，使得做功增加，效率上升，而提前角进一步增加，会造成在上止点前释放的热量增加，上止点前压力升高会造成负功的产生。最大压力升高率随着上止点的增加而增加，这是由于较晚的喷油提前角对应燃烧中心离上止点点越近，因此对应压力升高率越大。总体来看随着替代率的增加，在小喷油提前角时热效率增加，压力升高率几乎不变，而在大喷油提前角时，热效率减少，最大压力升高率增加。图3所示为在不同乙醇替代率下，热效率和最大压力升高率随进气温度的变化规律，可知随着进气温度的提高，热效率呈现下降趋势，这是由于进气温度增加，新鲜充量减少，导致燃烧速度的下降，传热和排气损失增加，热效率降低，且乙醇替代率越大，下降幅度也越大，这由于采用进气道喷射乙醇，本身对比纯空气乙醇占据混合气体积，使得新鲜充量随温度增加减少更加明显。同时最大压力升高率随进气温度增加而减小，这是由于燃烧速度的放缓使得压力上升较慢，由于乙醇和空气混合后经由柴油引燃为预混合燃烧，高乙醇替代率中混合气乙醇含量较大，因此压力升高率随乙醇替代率增加而增加。图4为不同乙醇替代率下，热效率和最大压力升高率随EGR率的变化规律，仿真中EGR冷却温度为冷却液温度，在8090益之间，随着EGR率的增加热效率降低，这是由于废气的引入会减缓燃烧速度，在低EGR率下，由于引入的废气温度较高，在高乙醇替代率下可抵消乙醇蒸发燃烧的汽化潜热，减少滞燃期，提高热效率。由于CO2的热容效应，缸内燃烧速率对应减少，因此最大压力升高率随EGR率的增加而减少。在柴油引燃乙醇混合气的燃烧模式下，纯乙醇图 4不同乙醇替代率下 EGR 率对发动机热效率与压力升高影响规律Fig.4Influence of EGR rate on engine thermal efficiency and pressure increase under different ethanol substitution rates（a）热效率影响规律（b）最大压力升高率影响规律（b）最大压力升高率影响规律（a）热效率影响规律图 3不同乙醇替代率下进气温度对发动机热效率与压力升高影响规律Fig.3Influence of intake air temperature on engine thermal efficiency and pressure increase under different ethanol replacement rates节能技术156窑窑能源研究与管理2023,15(2)能源研究与管理2023,15(2)混合气的预混燃烧速度较快，会造成较高的压力升高率和爆发压力，因此引入一定比例的含水乙醇，不仅可降低燃烧速度，也可降低缸内燃烧温度。图5为不同乙醇替代率下，热效率和最大压力升高率随乙醇含水率的变化规律，可知随着乙醇含水率的增加，热效率和最大压力升高率呈现下降趋势，且高乙醇替代率的下降幅度更大，即高乙醇替代率的燃烧情况对含水率的变化较为明显。2.2人工神经网络拟合人工神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，基于数学统计学类型的学习方法对输入参数和输出参数进行拟合。在本文的研究中，需要分别对热效率以及压力升高率进行神经网络拟合。首先利用Matlab工具箱中神经网络拟合工具进行数据处理，将139个数据点分为训练集、验证集以及测试集，其比例分别为70%、15%和15%，为防止模型产生过拟合及欠拟合情况，经过多次训练对比，选取5层隐藏层作为神经网络训练参数，图6(a)为神经网络结构示意图，在输入层有5个设计参数，分别为乙醇替代率、喷油提前角、中冷后温度、EGR率以及乙醇含水率，进过5层隐藏层进行数据处理，在输出层输出热效率或者最大压力升高率。图6(b)、图 5不同乙醇替代率下乙醇含水率对发动机热效率与压力升高影响规律Fig.5Influence of ethanol moisture content on engine thermal efficiency and pressure increase under different ethanol substitution rates（b）最大压力升高率影响规律（a）热效率影响规律图 6神经网络结构及训练结果对比Fig.6Comparison of neural network structure and training results（b）热效率训练过程中期望值与计算值对比（c）压力升高率训练过程中期望值与计算值对比（a）神经网络结构节能技术157窑窑能源研究与管理2023,15(2)能源研究与管理2023,15(2)(c)分别为热效率与最大压力升高率的ANN回归图，总体上训练集、验证集和预测集都具有良好的回归特性，且总体值均在0.96以上，表明设计参数与热效率和最大压力升高率的拟合程度较好，可以准确预测和计算。2.3遗传算法优化遗传算法作为机器学习的进化算法之一，其思想来源于达尔文的自然选择下的进化论，将寻优问题转化为生物种群的进化产生最优个体的过程，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代的解，保留增加适应度函数值高的解集，并淘汰函数值低的解，最终进化出约束条件下适应度函数较高的个体，找到目标的最优的解集。在本文中，将热效率作为优化目标，在不同边界条件下（乙醇替代率、喷油提前角、中冷后温度、EGR率、乙醇含水率），寻求热效率最大值，同时由于最大压力升高率的限制，将约束条件设置为最大压力升高率臆8 MPa/(毅)，因此优化问题的数学表达形式如下所示：maxDbte()subject todmax()(3)式中：为决策变量，本文选取乙醇替代率、喷油提前角、中冷后温度、EGR率、乙醇含水率作为决策变量；为决策变量的可行域集合，即决策变量的上下限值范围，选择乙醇替代率为0%50%、喷油提前角为820毅、进气温度为295335 K、EGR率为0%30%、乙醇含水率为0%12%；bte()为神经网络拟合的热效率函数，dmax()为神经网络拟合的最大压力升高率函数。图7为遗传算法在不同迭代次数下，每代种群中的个体最优值和平均值示意图，由图可知：在迭代初期种群平均值热效率从36%快速上升到40%，最优值在第20代时已经达到41%以上，当迭代次数达到30代以后，种群的最优值和平均值趋于一致，表明种群中已经具有大量高适应度函数值的个体；最后经过112次迭代得到了在最大压力升高率的约束下的最优热效率为41.8%，其中最大压力升高率为0.545 MPa/(毅)，满足约束条件，得到的最优边界参数分别为乙醇替代率31.09%、喷油正时15.79毅、进气温度为295 K、EGR率为9.38%、乙醇含水率为4.31%。总体上可知，高替代率的乙醇与低进气温度具有更高的热效率，但由于燃烧相位的滞后限制，需要配合较大的喷油提前角改善燃烧相位，使更多燃料在上止点附件放热，但与此同时会造成较高的压力升高率，因此需要通过引入EGR以及适当的含水乙醇，有效的降低燃烧速度，减小由于快速燃烧造成的较高的压力升高率。综上可知，采用遗传算法可找到限定条件下的最佳值，相较于通过试验改变单一参数得到的最优值，具有准确和快速的优势。3结论1）在小喷油提前角下，热效率随乙醇替代率增加而增加；随着喷油提前角的增加热效率呈现先上后下的规律，而最大压力升高率呈现上升趋势。热效率随着进气温度的增加而减少，同时最大压力升高率也减少；低进气温度热效率随乙醇替代率增加而增加，高进气温度下则相反。随着EGR率的增加，热效率和最大压力升高率都下降；乙醇含水率的增加，热效率和最大压力升高率也呈现下降趋势。2）通过神经网络对不同边界参数与热效率和最大压力升高率进行拟合，拟合结果的值均在0.96以上，具有良好的预测精度。3）使用遗传算法对不同边界条件下的热效率进行最优求解，得到最优热效率为41.8%，最大压力升高率为0.545 MPa/(毅)，满足约束条件。最优边界条件为乙醇替代率31.09%、喷油正时15.79毅、进气温度295 K、EGR率9.38%、乙醇含水率4.31%。图 7不同迭代次数下热效率最优解Fig.7Optimal solution of thermal efficiency for different number of iterations节能技术158窑窑能源研究与管理2023,15(2)能源研究与管理2023,15(2)25中国电子报,电子信息产业网.赛迪顾问发布2022新型储能/绿色能源十大城市及园区研究报告EB/OL.(2023-01-04).http:/ 储能企业面临电芯紧张N.21世纪经济报道,2022-10-21(3).30丁怡婷.扎实推进能源绿色低碳转型N.人民日报,2022-11-24(5).31邹晔,黄小平.江西能源供应和消费问题分析J.能源研究与管理,2022,14(4):1-4.（上接第152页）通过利用机器学习算法对双燃料发动机性能的优化，具有良好的计算速度与精度，可缩短开发流程，在后续的研究中可以加入其他先进的机器学习算法对计算模型进一步改进，可以尝试进行多个工况点的同时优化分析，拓宽发动机运行工况，获得更加普适且准确的优化效果。参考文献1纪常伟,辛固,汪硕峰,等.零碳及碳中和燃料内燃机应用进展J.北京工业大学学报,2022,48(3):273-291.2帅石金,王志,马骁,等.碳中和背景下内燃机低碳和零碳技术路径及关键技术J.汽车安全与节能学报,2021,12(4):417-439.3卢博文.内燃机燃料特性及燃烧模型的应用研究J.内燃机工程,2022,43(2):110-111.4李江,朱辉,孟妮.生物柴油-乙醇和生物柴油-甲醇混合燃料排放特性研究J.小型内燃机与车辆技术,2022,51(5):51-54.5刘海峰,张朔,张鹏,等.不同醇类燃料对柴油替代物部分预混火焰多环芳烃及碳烟演化的影响J.燃烧科学与技术,2022,28(3):313-321.6 GAINEY B,YAN Ziming,GANDOLFO J,et al.Methanol andwet ethanol as interchangeable fuels for internal combustionengines:LCA,TEA,and experimental comparison J.Fuel,2023,333:126257.7王冲.乙醇-柴油混合燃料喷油控制策略开发与试验研究D.太原:太原理工大学,2022.8张丹,祁东辉,沈言锦,等.不同喷射策略下CRDI柴油机燃用柴油-桐油-乙醇混合燃料的燃烧与排放特性J.车用发动机,2022(1):25-30.9伍赛特.LNG/柴油双燃料动力船舶技术应用研究J.能源研究与管理,2019(3):66-68.10 I IK M Z,AYDIN H.Analysis of ethanol RCCI applicationwith safflower biodiesel blends in a high load diesel powergeneratorJ.Fuel,2016,184:248-260.11陈桢皓,李铁,王斌.柴油微引燃乙醇发动机燃烧、性能及排放特性研究J.车用发动机,2017(6):7-12.12白金鹏,常亚超,李耀鹏,等.基于氢气/柴油RCCI燃烧的热效率与损失联合优化J.大连理工大学学报,2023,63(1):32-40.13 NAJAFI B,AKBARIAN E,LASHKARPOUR S M,et al.Mod-eling of a dual fueled diesel engine operated by a novel fuelcontaining glycerol triacetate additive and biodiesel usingartificial neural network tuned by genetic algorithm to reduceengine emissionsJ.Energy,2019,168:1128-1137.14俞李斌,林俊光,蒋月红,等.基于人工智能机器学习的热网管道保温优化设计J.能源研究与管理,2020(4):116-120.15 WEI Zengna,ZHANG Yuxin,XIA Qi,et al.A simulation ofethanol substitution rate and EGR effect on combustion andemissions from a high-loaded diesel/ethanol dual-fuel engineJ.Fuel,2022,310:122310.节能技术159窑窑