Motor performansını iyileştirmek için gelişmiş motor soğutma sistemi tasarımı

Abstract

Bu çalışma kapsamında motor verimliliğini arttırmak ve emisyon seviyelerini düşürmek için yapay zekâ yaklaşımı kullanılarak çift çevrime sahip akıllı bir soğutma sistemi tasarımı ve optimizasyonu yapılmıştır. Çift çevrimli soğutma sistemi, 1.6 lt turbo beslemeli dizel bir motorda, turbo besleme sonrasında ısınan havanın ve kondenserin soğutulması için kullanılmıştır. Buradaki temel amaç; 1 boyutlu analiz, deneysel testler ve yapay zekâ sinir ağlarını kullanarak, motorun verimini arttırmak ve emisyon seviyelerini aşağı çekmektir. Su soğutmalı turbo şarj ve su soğutmalı kondenser üniteleri motordan bağımsız olarak, motor boşluğunda uygun bir pozisyonda yerleştirilmiştir. Mevcut benzer uygulamalarda ise, su soğutmalı turbo besleme üniteleri motora entegre bir biçimde tasarlanmış ve uygulaması yapılmıştır. Su soğutmalı turbo besleme ünitesinin boyut optimizasyonu için yapay sinir ağları yaklaşımı ve grafik optimizasyonu uygulanmıştır. Giriş verileri hem dinamometre hem de yol testleriyle korelasyonu yapılmış olan 1 boyutlu analiz programından elde edilmiştir. Deneysel veriler ve 1 boyutlu analiz programı verileri kıyaslandığında, bunların birbiriyle oldukça tutarlı olduğu görülmüştür. Elde edilen sonuçlara göre, 1 boyutlu model analizi, deneysel testler ve sinir ağları yaklaşımına dayanarak yapılan çift çevrimli soğutma sistemi tasarımı ve optimizasyonu ile motor verimliliği artarak düşük emisyon değerlerinin elde edildiği görülmüştür.

In this study, smart cooling design and optimization, which is based on a dual loop cooling system, is used to increase the efficiency of the engine and decrease the fuel emission levels with the artificial intelligence approach. Dual circuit cooling system is used to cool down the charged air and condenser for the 1.6 lt turbocharged diesel engine. The main objective is to increase the efficiency of the engine and decrease the fuel emission levels with a smart cooling system design using 1D analysis, experimental tests and neural networks. Water-cooled air charger and water-cooled condenser are placed separately on engine bay. Whereas, similar applications have been used for these modules integrated on the engine itself. Artificial Neural Network approach and graphical optimization is applied in order to optimize the water cooled air charger sizing. Input data is generated by using 1D model within the correlation of experimental test results both on dyno and road conditions. Experimental and 1D analysis data comparison shows that they are very coherent. Results showed that efficiency of the engine is increased, and lower emission values are obtained with a more efficient dual loop cooling system design and optimization based on 1D model, experimental tests and neural network approach.