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48,80 €
ISBN 978-3-8440-9172-4
Softcover
182 pages
75 figures
269 g
21 x 14,8 cm
German
Thesis
August 2023
Thomas Makowicki
Verbrennungsoptimierung im transienten Motorbetrieb mittels hybrider Modellierung
Diese Arbeit präsentiert einen regelungstechnischen Ansatz, um bei modernen Dieselmotoren die Verbrennung während des dynamischen Betriebs durch die Anpassung der Kraftstoffeinspritzung zu optimieren. Hierfür wird eine Erweiterung der Einspritzsystemsteuerung beschrieben, die mit mathematischen Modellen und einem Optimierungsansatz die Einspritzparameter jedes Verbrennungszyklus jeweils individuell ermittelt. Der Ansatz berücksichtigt die Abgasemissionen NOx und Ruß sowie den Kraftstoffverbrauch und das Motordrehmoment inklusive deren Abhängigkeit vom Zustand des dynamisch trägen Luftsystems und Einspritzdrucks.

Die Grundlage des Optimierungskonzepts bildet die Herleitung eines hybriden, physikalisch-/datenbasierten Brennraummodells, welches die betrachteten Motorausgangsgrößen beschreibt. Hierbei geht die Arbeit darauf ein, wie eine physikalische Modellierung der Gaswechsel- und Kompressionsphase systematisch mit einer durch Datenmodelle auf Basis der Gauß-Prozess-Regression approximierten Verbrennungsphase zu einem hybriden Gesamtmodell kombiniert werden kann.

Zur Verbrennungsoptimierung im dynamischen Motorbetrieb werden für die stationären Einspritzparameter optimierungsbasiert additive Korrekturwerte mittels des hybriden Brennraummodells bestimmt. Hierbei wird dargestellt, wie die Modellunsicherheit der per Gauß-Prozess-Regression beschriebenen Emissionen, variable Optimierungsziele sowie die Drehmomentneutralität der Einspritzparameteranpassung berücksichtigt werden können. Zusätzlich erfolgt die Beschreibung von Ansätzen zur Steigerung der Recheneffizienz des Online-Optimierungsproblems. Simulationsstudien demonstrieren abschließend das Verhalten der Verbrennungsoptimierung sowie die Wirksamkeit der Maßnahmen zur Steigerung der Recheneffizienz.
Keywords: Dieselmotor; Kraftstoffeinspritzung; Verbrennungsoptimierung; Motorsteuerung; Einspritzparameter; hybride Modellierung; Gauß-Prozess-Regression; Parametrierung datenbasierter Modelle
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