Dizel motorlarda enjektör yakıt püskürtme geometrisinin soğuk çalışma şartlarında incelenmesi ve optimizasyonu

Abstract

Dizel motorlar, yüksek tork üretimi ve verimlilikleri sayesinde otomotiv ve endüstri alanında geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Ancak, bu motorlar tarafından gerçekleştirilen kimyasal reaksiyonların bir sonucu olarak oluşan zararlı emisyonlar, çevresel etkileri nedeniyle önemli bir araştırma konusudur. Özellikle karbon monoksit (CO) ve hidrokarbonlar (HC) gibi emisyonların azaltılması, yakıt yanma veriminin artırılması ve egzoz gazlarının arıtılması üzerine çalışmalar, modern emisyon standartlarını karşılamak için kritik öneme sahiptir. Kızdırma bujileri, soğuk çalışma koşullarında yanma sürecini optimize ederek, tam yanmayı teşvik eder ve zararlı emisyonların miktarını azaltır. Bu çalışmanın amacı, enjektör yakıt püskürtme geometrisini optimize ederek, püskürtmenin kızdırma bujisine mümkün olduğunca yakın ancak doğrudan temas etmeyecek şekilde yönlendirilmesinin sağlanması ve böylece soğuk çalışma sırasında emisyon seviyelerinin en aza indirilmesidir. Araştırmada, motora, kızdırma bujisine ve enjektöre ait 13 farklı parametrenin, püskürtme noktasının kızdırma bujisine olan mesafesi üzerindeki etkileri incelenmiştir. Monte Carlo yöntemi kullanılarak, bu parametrelere ilişkin tolerans ve standart sapma değerleri göz önünde bulundurularak rastgele 500 tasarımdan oluşan bir veri seti oluşturulmuştur. Her bir tasarım için en yakın püskürtme mesafesi hesaplanmış ve yakıtın kızdırma bujisine çarpma olasılığı belirlenmiştir. Analizler sonucunda, etkisi en yüksek olan üç parametre optimize edilmek üzere seçilmiş ve özel diziler kullanılarak bu parametreler ile yeni veri setleri oluşturulmuştur. Yeni veri setleri kullanılarak mesafeler, çarpma olasılıkları ve istenen çarpma olasılıklarına sahip mesafe değerleri hesaplanmıştır. Korelasyon katsayısının istenen düzeye ulaşabilmesi için analizlerde veri seti sayısı ve hesaplama döngüleri artırılmıştır. Uygun korelasyon katsayısı elde edildiğinde, optimizasyon çalışması için kısıtlar ve amaç fonksiyonları tanımlanmış, ardından optimizasyon modeli çalıştırılarak üç parametrenin optimum değerleri belirlenmiştir. Bu optimizasyon süreci, soğuk çalışma koşullarında emisyon değerlerinin düşürülmesi adına önemli bir katkı sağlamaktadır. Çalışma, dizel motorlardaki yanma süreçlerinin çevre dostu hale getirilmesi ve modern emisyon standartlarının karşılanmasına yönelik tasarım süreçlerine yol gösterebilir.Diesel engines are widely used in automotive and industrial applications due to their high torque output and efficiency. However, the harmful emissions resulting from the chemical reactions these engines perform are a significant environmental concern. In particular, reducing emissions such as carbon monoxide (CO) and hydrocarbons (HC), improving fuel combustion efficiency, and treating exhaust gases are critical to meeting modern emission standards. Glow plugs play a vital role in optimizing the combustion process during cold-start conditions. By promoting complete combustion, they help reduce the amount of harmful emissions. This study aims to optimize the fuel injection spray geometry to direct the spray as close as possible to the glow plug without making direct contact, thereby minimizing emission levels during cold-start operations. The study examined the effects of 13 different parameters related to the engine, glow plug, and injector on the distance between the injection point and the glow plug. Using the Monte Carlo method, random tolerances and standard deviation values were applied to these parameters to generate 500 data sets. For each data set, the closest injection distance was calculated, and the likelihood of fuel hitting the glow plug was determined. Based on the analysis, three parameters with the highest impact were selected for optimization and new data sets were created with these parameters using special arrays. Using new data sets, distances, collision probabilities, and desired distance values corresponding to specific collision probabilities were calculated. To achieve the desired correlation coefficient, the number of data sets and computation cycles increased during the analyses. Once the appropriate correlation coefficient was reached, constraints and objective functions were defined for the optimization study. The optimization model was then executed to determine the optimal values for the three parameters. This optimization process significantly contributes to reducing emission levels during cold-start conditions. The study could guide design processes to make combustion processes in diesel engines more environmentally friendly and meet modern emissions standards.