CN114738085A - 一种基于修正技术和试验的尿素喷雾模型标定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于修正技术和试验的尿素喷雾模型标定方法，根据模型参数的可调节范围，采用最优拉丁超立方试验设计方法确定参数输入数据样本；在CFD软件中计算得到与输入相对应的输出结果数据，并对输入/输出样本数据进行拟合处理，从而构造代理模型；采用粒子群算法对代理模型进行求解计算，得到喷雾模型参数标定值；根据喷雾模型设计匹配的试验台架，利用高速相机对喷雾雾化过程进行记录，并将结果与标定后的喷雾模型数值模拟结果进行对比分析，判断是否满足误差允许值，进而提高尿素喷雾模型参数标定效率，提升喷雾模型标定的准确性，为后续不同工况下的参数标定提供了依据。

Description

一种基于修正技术和试验的尿素喷雾模型标定方法
技术领域
本发明属于喷雾模型标定领域，尤其涉及一种基于修正技术和试验的尿素喷雾模型标定方法。
背景技术
针对柴油机存在的氮氧化物污染问题，选择性催化还原技术(SCR)成为了主流的净化技术。SCR系统向排气管道喷射尿素水溶液，尿素高温热解和异氰酸水解生成NH3，NH3通过催化剂还原氮氧化物，生成氮气和水排出机外。对于SCR系统来说，准确模拟尿素水溶液喷射过程可以有效预测尿素沉积物产生位置，进而减少尿素结晶及沉积物的生成量。但目前，针对尿素喷雾模型的动态标定研究较少，即未充分考虑不同工况下流场对标定结果的影响机制。常见的喷雾标定过程，需要将仿真结果与试验测得数据对比分析，逐步调整喷雾模型中的各个参数，使得喷雾计算结果与实测数据相吻合，并且喷雾标定在定容弹中进行试验，忽略了实际后处理系统中的流场作用，降低了标定结果的准确性。在进行不同工况下的喷雾模型参数标定时，即便仿真对象为同一型号发动机，其适用的模型参数也是不一样的。传统的喷雾模型标定方法对技术人员经验的依赖性大，同时由于后处理CFD仿真的时间成本太高，导致产品的研发周期过长。
发明内容
了使标定结果更符合实际工况，减少标定过程的时间成本，本发明提供一种基于修正技术和试验的尿素喷雾模型标定方法，将喷雾锥角上下偏角加入喷雾模型参数标定评价指标，采用喷雾模型智能修正技术得到模型参数标定值，并通过试验得到相关评价指标的试验值，对比分析两者误差值，进而完成对喷雾模型的标定。
实现本发明目的的技术解决方案为：
一种基于修正技术和试验的尿素喷雾模型标定方法，包括以下步骤：
步骤1，根据Converge软件中尿素喷雾模型的KH-RT破碎模型所需标定的参数及对应调节范围，采用最优拉丁超立方来设计混合代理模型样本点的输入数据，加入最大最小距离准则和φp准则、最小后验熵准则和中心L2偏差准则，使得这些样本点的分布体现样本空间的分布特性；
步骤2，将样本点的输入数据代入尿素喷雾模型进行仿真计算，得到与输入数据相对应的输出结果数据；
步骤3，构建混合代理模型：
Figure BDA0003523609490000021
式中，yh(x)为混合代理模型的响应预测值，m为单个代理模型的个数，μi和yi分别是第i个模型的权重系数和响应预测值，x为待标定参数；
完成混合代理模型的构建后，根据混合代理模型误差评价指标，判定混合代理模型构建是否准确；
步骤4，采用粒子群算法对混合代理模型进行求解计算得到KH-RT破碎模型的参数的最优值即标定值，完成对尿素喷雾模型的标定。
本发明与现有技术相比，其显著优点是：
本发明通过使用喷雾模型智能修正技术，很大程度上节约了喷雾模型标定过程的时间成本，提高了标定参数的准确性。与现有技术相比，本发明标定方法便捷准确，适用于实际发动机工况下的工作环境，为后续不同工况下的参数标定提供了依据
附图说明
图1为本发明的尿素喷雾模型参数动态标定流程图；
图2为本发明中最优拉丁超立方获得输入样本数据的流程图；
图3为本发明中混合代理模型的构造过程；
图4为本发明中喷雾锥角上下偏角的示意图；
图5为本发明中试验台架的总体示意图；
图6为本发明中试验箱的局部放大图；
图7为具体实施例完成标定后喷雾雾化形态仿真结果图；
图8为具体实施例的喷雾雾化形态试验图；
图9为具体实施例完成标定后喷雾贯穿距的仿真与试验对比图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明做进一步的介绍。
结合图1，本发明的一种基于修正技术和试验的尿素喷雾模型标定方法，包括以下步骤：
步骤1，根据Converge软件中尿素喷雾模型的KH-RT破碎模型所需标定的5个参数：KH model size constant(KH破碎阶段影响液滴直径的常数)、KH model breakup timeconstant(KH破碎阶段影响破碎时间尺度)、RT model size constant(RT破碎阶段影响液滴直径的常数)、RT model breakup time constant(RT破碎阶段影响破碎时间尺度)、RTmodel breakup length constant(确定RT破碎模型生效位置)及其对应的调节范围，采用最优拉丁超立方来设计混合代理模型样本点的输入数据，加入最大最小距离准则和φp准则、最小后验熵准则和中心L2偏差准则，使得这些样本点的分布体现样本空间的分布特性。
结合图2，最优拉丁超立方方法的步骤如下：
(1)采用LHD算法得到原始样本矩阵。假设所需标定参数个数为m，即设计变量为m维，将m维设计变量的每一维在其设计区间内等分成n个间隔，毎个间隔内随机产生一个采样点，随机组合构成一个n×m的矩阵，即初始样本矩阵S；
(2)OUT＝1，IN＝1，Sbest＝S。IN为内循环次数，代表第几列，OUT为外循环次数，代表整个寻优过程的重复第几次，Sbest为得出的最优样本矩阵；
(3)将初始样本矩阵S的第IN列中所有两个不同的元素互相交换位置，交换A次，A＝n(n-1)/2，构造一批的样本矩阵S1,S2,…,SA；
(4)引入优化准则，从样本矩阵S1,S2,…,SA中选出均匀性最优的矩阵Stry。判断如果均匀性最优矩阵Stry的均匀性更优，则Sbest＝Stry，且IN＝IN+1，否则最优样本矩阵Sbest不做变化，IN＝IN+1；
(5)判断是否IN＞m。若成立，代表此时样本矩阵每一列都完成了元素位置交换；若不成立，说明此时样本矩阵还存在没有进行元素交换的列，需要返回步骤(3)开始循环下一列；
(6)OUT＝OUT+1，判断是否OUT＞B，其中B是整个寻优过程的重复次数。若成立，代表此时的样本矩阵即为最优样本矩阵，直接输出即可；若不成立，说明还未找到最优样本矩阵，需要返回步骤(2)。
步骤2，将样本点的输入数据代入尿素喷雾模型进行仿真计算，得到与输入数据相对应的输出结果数据。
步骤3，构建混合代理模型，式(1)为混合代理模型的表达式
Figure BDA0003523609490000041
式中，yh(x)为混合代理模型的响应预测值，m为单个代理模型的个数，μi和yi分别是第i个模型的权重系数和响应预测值，待标定参数x是矢量，式中的权重系数和为1。
结合图3，混合代理模型构建的步骤如下：
(1)首先生成设计变量的样本点；
(2)然后用仿真模型对这些样本点进行计算，获得一组输入/输出的数据；
(3)最后用拟合方法来拟合这些输入/输出的样本数据，构造出代理模型。
完成混合代理模型的构建后，根据混合代理模型误差评价指标：决定系数R2、平均相对误差RAAE和最大相对误差RMAE，若均处于误差范围之内，则判定混合代理模型构建准确；否则重新构建混合代理模型。
其中，设Xi(i＝1,2,…,n)是在设计域内随机生成的第i个服从均匀分布的测试样本点，则
式(2)为决定系数R2的表达式
Figure BDA0003523609490000042
式(2)中，f(Xi)为混合代理模型的输出函数；
Figure BDA0003523609490000043
为输出函数在第i个测试样本点的估计值；
Figure BDA0003523609490000044
是输出函数在第i个测试样本点的平均值，这个指标从整体上反映了一个近似模型的精度，R2的数值越接近1，则近似模型越精确。
式(3)为平均相对误差RAAE的表达式
Figure BDA0003523609490000045
式(3)中，STD代表标准差，与R2一样，这个指标从整体上反映了近似模型的精度，RAAE的值越小，模型精确度越高。
式(4)为最大相对误差RMAE的表达式
Figure BDA0003523609490000051
这是一个局部指标，RMAE描述了设计空间某个局部区域的误差，因此RMAE的数值越小越好。
步骤4，采用粒子群算法对混合代理模型进行求解计算得到KH-RT破碎模型的5个参数的最优值即标定值，完成对尿素喷雾模型的标定。式(5)和式(6)为粒子群算法中某粒子的速度和位置更新公式
Figure BDA0003523609490000052
Figure BDA0003523609490000053
式(5)中，pbestid为该粒子自身的最佳过去位置；gbestid为整个群或邻近的最佳过去位置；
Figure BDA0003523609490000054
为第k次迭代粒子i的速度矢量的第d维分量；
Figure BDA0003523609490000055
为第k次迭代粒子i的位置矢量的第d维分量；c1和c2为加速常数；r1和r2为两个随机函数，其取值范围为[0，1]；w为惯性权重。
步骤5，将步骤4中得到的标定值带入仿真模型中，计算得到仿真结果数据；设计并搭建与仿真模型对应的试验台架，利用高速相机对喷雾雾化过程进行记录，采集喷雾评价指标各项数据(其中喷雾锥角上下偏角的定义如图4所示，α表示喷雾锥角上偏角，β表示喷雾锥角下偏角。)，与仿真结果进行对比分析，验证尿素喷雾模型参数标定值的准确性。
下面为利用本发明方法对某发动机工况下尿素喷雾模型参数标定的实例：
以下为本实例采用的发动机工况数据和喷嘴参数：发动机转速为2300r·min-1,涡后排气温度为240℃，涡后排气流量为550kg·h-1，喷射压力为0.75MPa，喷孔直径为0.315mm，喷雾锥角为25.56°。本实例对喷雾模型中的KH-RT破碎模型进行参数标定。
根据表1中的输入数据样本，带入喷雾模型中仿真计算得到表2中的输出数据，从而构造出混合代理模型，利用粒子群算法对代理模型进行求解计算，得到如表3所示的喷雾破碎模型参数标定值。
表1
Figure BDA0003523609490000061
表2
Figure BDA0003523609490000062
Figure BDA0003523609490000071
表3
Figure BDA0003523609490000072
结合图5、图6设计并搭建了用于记录尿素喷雾雾化过程的试验台架，试验台架主要由气流入口端、试验箱、气流出口端和排气管道组成。试验箱是台架的关键部件，其尺寸大小为450mm*94mm*94mm(长*宽*高)。试验箱的中间位置安装了一块2mm厚的冲击板，用来模拟尿素喷雾对壁面的冲击作用，尿素喷嘴与冲击板的距离为110mm；试验箱的上表面和侧面通过台阶安装透明玻璃，以便使用高速相机拍摄尿素喷雾和尿素沉积物的形成过程。在试验箱的入口端设计了具有小锥角的入口部分，其后是未涂层的催化器基材，目的是以产生具有精细尺度、各向同性湍流的均匀、单向流动。同样，在试验箱的出口，同样连接了一个未涂层的催化器基材将任何液态尿素与废气分离。
结合图7、图8，在气流的切向作用下，喷雾锥角会比设定值小，与气流直接接触的液滴会被轴向吹送，从而使得喷雾锥角下偏角变大，这与试验拍摄到的喷雾雾化锥角较为相似，尿素喷雾轮廓会产生小范围的波动，靠近金属板的液滴大部分都往轴向偏移了一段距离，实际的冲击区域也会往后移动。
结合图9，尿素喷雾贯穿距在3ms时已经达到稳定值，在达到稳定前，每个时刻的数值模拟数值会略高于试验数值，但是当时间超过2.7ms后，数值模拟数值不再增长，试验数值略微增长后趋于稳定。最后稳定的尿素喷雾贯穿距试验结果会稍高于数值模拟结果。
结合表4，SMD(喷雾液滴索特平均直径)数据的误差值较小，为6.58％，喷雾锥角上偏角误差为10.53％，喷雾锥角下偏角误差为9.93％。喷雾锥角下偏角的数值大于上偏角的数值，这是因为在喷雾中轴线下部区域的液滴受到气流切向作用力较大，大部分液滴被吹远。
表4
Figure BDA0003523609490000081
本发明提出的一种基于智能修正技术和试验的尿素喷雾模型参数动态标定方法将喷雾锥角上下偏角加入喷雾评价指标，结合智能修正技术，实现对尿素喷雾模型参数的动态标定，有效提升标定准确性，降低标定过程时间成本，适用于实际发动机工况下的工作环境，对于后续不同工况下的参数标定具有重要意义。
虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。

Claims (8)

1.一种基于修正技术和试验的尿素喷雾模型标定方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，根据Converge软件中尿素喷雾模型的KH-RT破碎模型所需标定的参数及对应调节范围，采用最优拉丁超立方来设计混合代理模型样本点的输入数据，加入最大最小距离准则和φp准则、最小后验熵准则和中心L2偏差准则，使得这些样本点的分布体现样本空间的分布特性；
步骤2，将样本点的输入数据代入尿素喷雾模型进行仿真计算，得到与输入数据相对应的输出结果数据；
步骤3，构建混合代理模型：
Figure FDA0003523609480000011
式中，yh(x)为混合代理模型的响应预测值，m为单个代理模型的个数，μi和yi分别是第i个模型的权重系数和响应预测值，x为待标定参数；
完成混合代理模型的构建后，根据混合代理模型误差评价指标，判定混合代理模型构建是否准确；
步骤4，采用粒子群算法对混合代理模型进行求解计算得到KH-RT破碎模型的参数的最优值即标定值，完成对尿素喷雾模型的标定。
2.根据权利要求1所述的基于修正技术和试验的尿素喷雾模型标定方法，其特征在于，最优拉丁超立方方法的步骤如下：
(1)采用LHD算法得到原始样本矩阵；设所需标定参数个数为m，即设计变量为m维，将m维设计变量的每一维在其设计区间内等分成n个间隔，毎个间隔内随机产生一个采样点，随机组合构成一个n×m的矩阵，即初始样本矩阵S；
(2)OUT＝1，IN＝1，Sbest＝S；IN为内循环次数，代表第几列，OUT为外循环次数，代表整个寻优过程的重复第几次，Sbest为得出的最优样本矩阵；
(3)将初始样本矩阵S的第IN列中所有两个不同的元素互相交换位置，交换A次，A＝n(n-1)/2，构造一批的样本矩阵S1,S2,…,SA；
(4)引入优化准则，从样本矩阵S1,S2,…,SA中选出均匀性最优的矩阵Stry；判断如果均匀性最优矩阵Stry的均匀性更优，则Sbest＝Stry，且IN＝IN+1，否则最优样本矩阵Sbest不做变化，IN＝IN+1；
(5)判断是否IN＞m；若成立，代表此时样本矩阵每一列都完成了元素位置交换；若不成立，说明此时样本矩阵还存在没有进行元素交换的列，需要返回步骤(3)开始循环下一列；
(6)OUT＝OUT+1，判断是否OUT＞B，其中B是整个寻优过程的重复次数；若成立，代表此时的样本矩阵即为最优样本矩阵，直接输出即可；若不成立，说明还未找到最优样本矩阵，需要返回步骤(2)。
3.根据权利要求1所述的基于修正技术和试验的尿素喷雾模型标定方法，其特征在于，混合代理模型构建的步骤如下：
(1)首先生成设计变量的样本点；
(2)然后用仿真模型对这些样本点进行计算，获得一组输入/输出的数据；
(3)最后用拟合方法来拟合这些输入/输出的样本数据，构造出代理模型。
4.根据权利要求1所述的基于修正技术和试验的尿素喷雾模型标定方法，其特征在于，混合代理模型误差评价指标包括：决定系数R2、平均相对误差RAAE和最大相对误差RMAE；若均处于误差范围之内，则判定混合代理模型构建准确。
5.根据权利要求4所述的基于修正技术和试验的尿素喷雾模型标定方法，其特征在于，决定系数R2的表达式
Figure FDA0003523609480000021
式中，f(Xi)为混合代理模型的输出函数；
Figure FDA0003523609480000022
为输出函数在第i个测试样本点的估计值；
Figure FDA0003523609480000023
是输出函数在第i个测试样本点的平均值。
6.根据权利要求4所述的基于修正技术和试验的尿素喷雾模型标定方法，其特征在于，平均相对误差RAAE的表达式
Figure FDA0003523609480000031
式中，STD代表标准差，m为单个代理模型的个数，f(Xi)为混合代理模型的输出函数；
Figure FDA0003523609480000032
为输出函数在第i个测试样本点的估计值。
7.根据权利要求4所述的基于修正技术和试验的尿素喷雾模型标定方法，其特征在于，最大相对误差RMAE的表达式
Figure FDA0003523609480000033
式中，STD代表标准差，m为单个代理模型的个数，f(Xi)为混合代理模型的输出函数；
Figure FDA0003523609480000034
为输出函数在第i个测试样本点的估计值。
8.根据权利要求1所述的基于修正技术和试验的尿素喷雾模型标定方法，其特征在于，粒子群算法中某粒子的速度和位置更新公式为
Figure FDA0003523609480000035
Figure FDA0003523609480000036
式中，pbestid为该粒子自身的最佳过去位置；gbestid为整个群或邻近的最佳过去位置；
Figure FDA0003523609480000037
为第k次迭代粒子i的速度矢量的第d维分量；
Figure FDA0003523609480000038
为第k次迭代粒子i的位置矢量的第d维分量；c1和c2为加速常数；r1和r2为两个随机函数；w为惯性权重。
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