不同形式的进气道对氢内燃机混合气形成的影响

针对氢内燃机易发生早燃和回火的问题,采用三维数值模拟的方法研究了弯管进气道和切向进气道对氢内燃机进气和压缩过程中流场、温度场和混合气分布等的影响,重点分析了两种进气道对早燃和回火的抑制作用。研究结果表明:两种进气道的氢内燃机对进气总质量的影响相同,在1100r/min时进气总质量均在540°CA时达到峰值;两者均发生回流现象,弯管气道在366~371°CA时回流逐渐增强而后减弱,到391°CA时缸内的气体回流完全消失,压缩过程中形成湍流强度较大的滚流;但排气门附近的湍流度很低,局部温度很高,特别是离进气门最远的排气门边缘的狭隙中流速小,高浓度氢气/空气混合燃料停留时间长,易发生早燃。切向进气道在360°CA时形成了回流旋涡,且回流的管长较长;在压缩过程中形成斜轴涡流,在两气门中间位置的湍流强度较大,并持续到点火开始时刻;切向气道所形成的斜轴涡流在燃烧室排气门附近壁面高温区和火花塞处的流动速度很大,强化火花塞内和壁面狭隙的扫气和冷却效果,减小了排气门附近的局部高温区,减少高浓度氢空气混合气在高温区的停留时间,有利于避免早燃。     

内燃机缸以流场的全场测试实验研究

传统的单点测量技术只能获得流场中某一点的瞬时流速，对于非稳态的内燃机缸内流场，这显然是不够的。本将粒子图像测速技术用于研究内燃机缸内流场，可以测定某一瞬时的缸内流场全场流速分布。开发成功的实验装置可模拟四冲程发动机的缸内流动，并适合于粒子图像测速技术来测定缸内及燃烧室内的流场。实验系统采用短间隔多脉冲激光，便照相底片曝光来拍摄流场照片，然后用ＰＩＶ照片分析处理系统对其显微放大，直接读取示踪粒子的     

内燃机气道内流动的三维数值模拟和实验研究

本文根据Denton格式的基本思想,发展了一种计算内燃机气道内部流动的时间相关有限体积法程序。此程序采用加速收敛的时间平均方法,解决了基本方程在任意网格上的离散化问题。利用该程序计算了气道的三维流场,并结合进气道的稳流模拟试验,研究了某些参数对进气道流动性能的影响。     

激光技术在内燃机缸内流动实验研究中的应用

内燃机缸内流场实验是研究内燃机缸内流动规律最直接有效的方法 ,先进的激光技术以其特有的优点为内燃机测试和缸内流场实验研究提供了新的手段。本文介绍了激光技术在内燃机缸内流场实验研究中的应用和最新进展 ,以及作者应用PIV技术进行汽油机缸内流场测试的尝试     

内燃机缸内流场的全场测试实验研究

传统的单点测量技术只能获得流场中某一点的瞬时流速，对于非稳态的内燃机缸内流场，这显然是不够的。本文将粒子图像测速技术用于研究内燃机缸内流场，可以测定某一瞬时的缸内流场全场流速分布。开发成功的实验装置可模拟四冲程发动机的缸内流动，并适合于用粒子图像测速技术来测定缸内及燃烧室内的流场。实验系统采用短间隔多脉冲激光，使照相底片曝光来拍摄流场照片，然后用ＰＩＶ照片分析处理系统对其显微放大，直接读取示踪粒子的位移，使粒子像对的判别更准确容易。实验结果表明，这种实验系统是可行而实用的。     

激光技术在内燃机缸内流动实验研究中的应用

内燃机缸内流场实验是研究内燃机缸内流动规律最直接有效的方法,先进的激光技术以其特有的优点为内燃机测试和缸内流场实验研究提供了新的手段。本文介绍了激光在内燃机缸内流场实验研究中的应用和最新地 ,以及作者应用ＰＩＶ技术进行汽油机缸内流场测试的尝试。     

动态模态分解方法在缸内湍流场研究中的应用

内燃机缸内湍流场在内燃机的工作过程中扮演着极为重要的角色,对该特殊流场的分析除了需要精确的记录还需要科学的数学分析方法.该研究作为一种尝试,应用动态模态分解方法(DMD)对内燃机缸内流场采用粒子图像测速(PIV)测量数据库进行加工,研究缸内流场在不同频率下的流动特性,包括不同频率下涡团结构形态及其空间分布、能量/强度的分布及其耗散情况,从而有利于丰富人们对内燃机缸内湍流场特性的认识.     

高压差下增压柴油机进气道流通特性研究

建立了某柴油机进气道复杂三维流动稳态仿真模型,利用仿真方法研究了高压差下(大于50kPa)增压柴油机进气道流通特性.结果表明,对比常规低压差下气道稳流试验和仿真分析结果,高压差下该型进气道无因次流通系数明显降低.通过进气道三维流场分析,发现进气道内分离旋涡流动和流速分布不均引起高压差下气道有效流通面积减小是无因次流通系数降低的主要原因.     

具有螺旋进气道的内燃机进气系统三维流场的数值模拟研究

利用三维、可压、粘性和湍流流动模型,采用SIMPLE数值计算方法,对具有螺旋进气道的柴油机进气系统三维流场进行了研究。研究发现,由于进气道斜坡的作用,气流在螺旋气道内部就已形成旋流;螺旋进气道斜坡段产生的气流角动量和缸壁的导流是气流在缸内形成旋流的主要原因;随着气体逐渐远离气阀,缸内小旋涡与主旋流逐步融合。     

基于神经网络的流动预测模型研究

以S形进气道为研究对象的主动流动控制研究中,流场状况分析对控制器的设计起到至关重要的作用,而在实时控制中,显然不可能通过流场的数值模拟获得流场分布情况。本研究从神经网络模型辨识理论出发,结合进气道流场的数值模拟结果和实验采集数据,对神经网络进行训练和验证,建立了不同来流马赫数下进气道沿程壁面静压的预测模型,模型拟合误差为0.007,预测结果与实际实验结果相符,证明了从辨识理论出发建立流场模型的可行性,为流场状况的实时获取提供了可靠易行的方法。